神经网络在电液伺服系统控制上的应用

液压伺服系统固有的高度非线性特性使其成为应用各种类型复杂控制器的理想试验对象，而用神经控制器控制电液伺服系统则是一项全新的课题，本文简要介绍神经网络的构成及其控制原理，并以三种不同复杂程度的应用为例对其在存在非线性摩擦或高度耦合负载条件下的电液伺服系统上实施实时控制的效果作一考察。     

具有神经网络自适应补偿的位置伺服系统的PID控制

本文提出一种具有神经网络自适应补偿的、位置伺服系统的、ＰＩＤ控制结构模式。在该系统中,控制器由两部分构成：一部分是常规的ＰＩＤ算法;第二部分是由前馈神经网络构成的自适应补偿器。数字仿真试验和实际测试的结果表明：本文提出的方法对存在系统参数不易准确确定及飞线性因素不易定量描述的位置伺服系统的控制问题,显示出了较好的效果。系统输出精度高,响应速度快并具有相当强的鲁棒性和客错性。     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。     

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。     

力均衡式余度电液伺服系统的优化设计

 本文论述了驱动同一负载的余度电液伺服系统的优化设计问题。基于解耦理论提出多通道系统的均衡技术,以此来消除通道间力的纷争,其结论非常便于工程实现。     

仿真转台控制系统变结构自适应控制技术研究

仿真转台是航空航天及工业领域重要的仿真设备.为了使仿真转台控制系统适应负载转动惯量变化,并增强其对控制系统数学模型参数摄动、外界干扰等的鲁棒性,现将自适应理论应用于仿真转台的伺服控制系统,并使用变结构滑模控制设计控制律,添加全程滑动模态因子,设计了一种基于现代控制的复合自适应控制器.使用Simulink和Matlab搭建仿真环境,在20 Hz的正弦信号下得到负载变化前后的仿真结果.PID控制系统和自适应控制系统的响应幅值误差分别增大了 3.6％和1.3％,证明了自适应控制有效地降低了系统的误差.当输入阶跃信号时,自适应控制系统将稳态误差由3.2％减小到0.3％.最后在仿真转台上进行了实物实验.在幅值0.1°频率20 Hz的正弦信号下,添加负载及干扰后,PID控制系统的响应幅值误差增大了 6.6％,而自适应控制系统的幅值误差仅增大2.4％,比PID控制系统误差变化小.实验结果表明,自适应控制器的控制效果优于PID控制器,所设计的自适应控制器提高了控制系统对负载变化和干扰的鲁棒性.     

A seventh-order model for dynamic response of an electro-hydraulic servo valve

In this paper, taking two degrees of freedom on the armature–flapper assembly into account, a seventh-order model is deduced and proposed for the dynamic response of a two-stage electro-hydraulic servo valve from nonlinear equations. These deductions are based on fundamental laws of electromagnetism, fluid, and general mechanics. The coefficients of the proposed seventhorder model are derived in terms of servo valve physical parameters and fluid properties explicitly.For validating the results of the proposed model, an AMESim simulation model based on physical laws and the existing low-order models validated by other researchers through experiments are used to compare with the seventh-order model. The results show that the seventh-order model can reflect the physical behavior of the servo valve more explicitly than the existing low-order models and it could provide guidance more easily for a linear control design approach and sensitivity analysis than the AMESim simulation model.     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测,故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H∞控制

基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H^∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后给出的算例验证了该方法的有效性。     

控制系统的神经网络鲁棒设计方法

拓展了基于一个给定的模型考虑系统的摄动问题的这种传统的鲁棒控制设计方法,给定多个模型,设计多个鲁棒控制器,将有更大的容许摄动范围,针对多个不同控制器用传统方法很难同时实现的状况,用具有定性和定量多模态控制能力的神经网络同时实现了多个传统控制器的功能,方法简单,实现容易。将该方法用于飞机增稳系统的控制设计,仿真结果证明控制效果良好。     

大功率高性能多余度宇航电传伺服技术发展综述

高性能电传伺服系统广泛应用于航空航天工业领域,其性能的改善可以提高设备的生产能力和产品质量。回顾了多余度伺服系统国内外发展历程与研究现状,针对未来航空航天飞行器对伺服系统在容错性、安全性、可靠性、空间体积、环境适应性、性能指标等方面提出的新要求,在分析传统多余度伺服技术的优缺点的基础上,重点阐述了新一代电冗余容错余度伺服技术的研究现状及关键技术,最后对宇航功率电传伺服共性关键技术进行了总结。