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电液伺服加载的神经网络内部反馈控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电液伺服加载系统多余力问题,提出了一种反馈加载系统内部力差信号减少多余力的控制方法。为了消除液压非线性及参数变化等影响,进一步提出基于神经网络内部参考模型调节方法。该参考模型为无舵机扰动时的液压油缸负载压力方程,在加载过程中,将油缸的负载压力与参考模型输出比较,利用神经网络自适应调节能力,消除加载中舵机运动的速度和加速度干扰,同时也克服液压系统非线性,时变参数和扰动的影响,该方法有较好的适用性。 相似文献
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介绍三相异步电机-轴向柱塞式电液泵(EHP)的集成结构与工作原理,计算电液泵机械损耗,在Ansoft软件中建立电液泵电机模型,仿真分析电液泵的电磁损耗,并在此基础上建立有限元耦合模型,借助Fluent软件仿真分析液压油在壳体内腔的流动与温度分布状态,以及关键零部件的温度分布。有限元分析结果表明,液压油可以在流道内充分流动,并且额定工作状态下,当进口液压油温度为35℃时,电机定子最高温度不超过58℃,转子最高温度不超过40℃,散热效果好于传统电动机-泵组。针对定子内部温度较高的现象,研究了定子四周打4个直径10 mm的通孔后的温度分布情况,并与打孔前进行了对比,结果表明,打孔后电机定子最高温度降低了0.6℃,局部区域温度降低超过3℃,散热效果改善明显。 相似文献
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