一种电液伺服系统非线性补偿方法

分析了一类电液伺服阀的中立位非线性特征及其对电液伺服系统的影响,提出了一种非线性补偿方法。根据电液伺服阀的非线性特性,推导出补偿方法的函数并且进行计算,结合传统的PID控制获得具有非线性特征的补偿控制器。以某型电液伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统为例,进行仿真与分析。仿真结果表明提出的方法具有较好的补偿作用,能够减少电液伺服阀非线性对电液伺服系统的影响。     

一种基于模糊补偿的自适应控制在液压转台中的应用

 针对仿真转台电液伺服系统的非线性特点,提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成,对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法,而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果,采用了规则可调整的模糊控制器,仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。     

基于积分鲁棒的电液负载模拟器渐近跟踪控制

电液负载模拟器(EHLS)是典型的电液力矩伺服系统,存在大量非线性特性和模型不确定性(特别是非线性摩擦),随着对电液力矩伺服系统跟踪性能的要求越来越高,传统线性控制策略很难满足加载系统的高性能需求,迫切需要设计先进的非线性控制策略。针对以上问题,建立了包含连续可微摩擦模型的系统非线性数学模型,基于Lyapunov理论设计了一种误差符号积分鲁棒控制方法。该方法能够克服模型不确定性对系统的影响,在舵机运动干扰作用下实现了系统的渐近稳定性能。实验对比结果验证了该控制方法的优良性能。     

高可靠航空电液伺服系统控制器设计

电液伺服系统是一种由电信号处理装置和液压动力机构组成的伺服控制系统。针对某航空机电系统中伺服驱动装置的工作特点,设计实现了基于DSP处理器的高可靠航空电液伺服系统控制器。控制器为双余度硬件冗余体系结构,采用热备份的主/备工作方式,并使用基于故障严重程度和故障计数双重原则的容错策略,在保证控制器性能的同时有效提高了系统可靠性,同时其双余度架构也保证了系统安全性。     

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

自适应滑模控制在飞机前轮转向中的应用

前轮操纵系统是大型飞机实现地面滑行机动和按预定轨迹起降控制的关键系统之一。针对轮胎转向时复杂的负载特性以及电液伺服系统自身存在的非线性和参数不确定性的特点,基于滑模控制理论,结合Lyapunov稳定性理论,给出了飞机前轮转向滑模控制方案,并进行了数字仿真。结果表明,所设计的滑模控制器具有鲁棒性强、结构简单、易于实现的优点。     

微处理机和电液伺服控制系统

本文讨论微计算机和微处理机在电液伺服控制系统中的可能性应用及利用微处理机拓宽电液伺服系统应用的途径。     

基于速度同步控制的电液负载模拟器

通过理论与试验相结合的方法建立了电液力伺服控制系统的精确非线性数学模型 ,从理论上对采用传统的结构不变性原理来消除多余力的方案进行了分析 ,找出了其效果有一定局限性的机理 ,说明电液力伺服系统的非线性和频率特性对电液负载模拟器的性能有较大的影响 ,进而提出了利用舵机伺服阀的控制信号进行速度同步控制、抑制多余力矩的新方案 ,消除了系统滞后的影响 ,另外 ,由于舵机与加载马达数学模型的相似性 ,对非线性起到了一定的补偿作用。仿真和试验结果证明该方案在系统的动态品质、鲁棒性和消扰能力等方面具有相当好的效果。     

一种新型的电液压力控制伺服阀

由于电液伺服系统具有响应快、灵敏度高、输出功率大和控制容易等优点。随着液压伺服元件特别是伺服阀和液压伺服马达的研究和发展,引起广大科研和生产人员的重视。目前国内各行业应用电液伺服系统从事科研和生产的单位也越来越普遍。     

二、DYSF-1P电液压力控制伺服阀

(一)概述电液伺服阀是电液伺服系统中一个重要元件。它将微弱的电气讯号(mA)转变成大功率的液压能(流量、压力)输出,即起转换作用又起放大作用。电液伺服阀在自动控制系统中,可用来进行位置控制、速度控制、加速度控制、力的控制和压力控制。其特点是精     

力和力矩的电液控制

电液伺服阀用于力的控制远比位置控制少。本文作者花费了苦干年设计并完成了Caravelle位置伺服系统,现在又面临Concorde“应变”恢复装置的设计任务。当操纵方向舵和副翼要考虑到应力的配置并确保驾驶员保持伺服操纵控制器的“感觉”。     

μ理论在电液负载模拟器中的应用

 研究μ理论在电液负载模拟器中的应用，提出电液负载模拟器的鲁棒控制策略。电液负载模拟器是一个复杂的机-电-液复合系统，且是一个强耦合、时变受控对象。综合考虑参数变化、模型变动和干扰等不确定性的影响，利用μ综合控制理论设计电液负载模拟器的鲁棒力控制器，并通过μ分析使用鲁棒力控制器时系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。给出使用鲁棒力控制器和经典力控制器时的实验结果，实验结果表明所设计鲁棒力控制器的有效性和优越性。     

航空发动机电液伺服系统机载模型监控设计

为了监控航空发动机电液伺服系统中不易通过机内测试电路诊断的异常或故障,提出一种机载模型监控方法,采用AMESim工具进行系统的建模,之后对模型进行校准、实时化和线性化处理。在对监控算法进行了设计与仿真之后,用C代码编程实现了模型监控算法,并运行于发动机电子控制器中。对某发动机燃油计量装置的试验表明:机载模型监控可以有效监测系统中因元部件性能衰减、卡滞、零偏漂移等引起的异常或故障,并能补偿电液伺服阀的零偏漂移和容错运行,避免控制功能失效或过快降级。可为航空发动机及相关领域的电液伺服系统机载模型监控设计提供参考。     

一种改进的基于分解控制的非线性力矩补偿策略及其在直流电机系统中的应用

 针对直流电机系统中存在的非线性摩擦力矩和波动力矩，提出一种改进的非线性力矩补偿策略，将重复控制机制引入到基于分解控制的补偿策略中。其中，鲁棒自适应补偿器用来补偿系统中存在的非线性摩擦力矩和波动力矩；而插入的重复控制器用来进一步提高系统运动曲线的跟踪性能。二者的综合构成了系统完整的控制律。Lyapunov方法证明了闭环控制系统的全局稳定性。最后，通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿策略的有效性。     

基于扩张状态观测器的燃气舵舵机位置控制

为了实现对燃气舵舵片的高精度位置控制,设计了高阶非线性扩张状态观测器对舵机位置系统进行精确闭环控制。通过将参数摄动耦合项和外界扰动项合并为一个新的状态量,将原有三阶位置系统扩张为四阶控制系统。采用滑模变结构控制器对状态观测器观测结果进行控制,使舵机偏转角度达到预定值。分别采用传统PID控制和所设计的高阶非线性扩张状态观测器对舵机控制系统进行仿真,来验证所设计的控制器的响应性能和稳定性能。结果表明:相比于传统的PID控制器,所设计的高阶非线性扩张状态控制器具有更高的跟踪精度和更快的响应性能,其响应时间在0.1s以内,提升了约0.7s,且该控制系统无超调量的产生。该控制器在鲁棒性、抗干扰性上体现出更好的特点,因此可以更好地实现整体伺服系统的位置控制。     

一种新型的智能非线性PID控制器

在分析总结标准PID控制器、各种变形PID控制器、非线性PID控制器特点的基础上，提出了一种智能非线性PID(INPID)型变结构控制器。将该INPID控制器应用于典型带延迟一阶对象和二阶对象控制，并与传统PID进行了对比，证明该控制器具有良好的控制效果、广泛的对象适应性和很强的鲁棒性。仿真结果表明．在控制量受限越强和系统参数变化范围越大的情况下，其优势越突出。     

介质弹性对风洞液压控制系统影响的分析与测试

电液伺服系统广泛应用于风洞各种执行机构的控制中。随着风洞试验技术的发展,以及对机构小型化的要求,电液伺服系统的工作压力、控制精度不断提高。这种情况下,液体的弹性是不能忽略的。本文提出对液体体积弹性模量进行测试的两种工程方法,并进行了实际测量。对于风洞常用电液伺服系统,液体体积弹性模量在900～1000MPa。针对某风洞执行机构调试中发生的问题,利用油液弹性模量的测量结果进行了计算、分析,结果与现象吻合。     

基于CMAC与PID并行控制的舵伺服系统的优化设计

针对导弹飞行中的舵伺服系统所存在的不确定性和非线性时变等特点,采用常规控制系统难以适应这种不确定性,文中提出采用现代控制理论与经典相结合的方法——自适应神经网络CMAC与PID并行控制对舵机伺服系统进行优化设计。首先,在分析舵系统基础上,设计出了具有一定适应性的舵伺服系统的总体方案;然后,建立了基于CMAC与PID并行控制的舵系统控制器;最后,经MATLAB仿真,结果表明并行控制能够较好适应多种不确定性;并能够快速准确的对舵机进行跟踪控制。     

基于Quasi-continuous高阶滑模理论的高超声速飞行器控制

针对高度非线性、强耦合、参数不确定性的高超声速飞行器数学模型,首先应用精确线性化将其非线性的数学模型转化成符合控制设计要求的等效线性模型,然后引入了Quasi-continuous高阶滑模控制理论,同时采用鲁棒精确微分器来克服测量的困难。模拟结果表明所设计的控制器对参数不确定性具有很好的鲁棒性,而且达到了期望的性能指标。     

基于CMAC的伺服系统控制研究

针对高精度伺服系统中存在的非线性和各种不确定性因素,提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法,控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习,精确逼近的优点,既保证了快速实时跟踪,又进一步提高了跟踪精度。实验结果证明,用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比PD＋前馈控制方法提高近一个数量级,同时该方法对摩擦引起的波形畸变有很好的抑制作用,仿真和实验研究表明了该方法的可行性和有效性,并能满足实时性要求,对提高伺服系统的高精度动态跟踪性能有很好的工程参考价值。