精确定位和压力控制在气动系统中的研究与实现

摘要

在注重环保和多用途的现代工业领域中，气动伺服系统依靠价格低廉、工作可靠、结构简单、传动速度快、无污染、较高功率质量比等优点，得到了广泛的应用。但是，由于气体本身的可压缩性、气缸的摩擦力以及系统参数易受影响等缺点的存在，气动伺服系统具有强非线性、大时滞等特点，使得系统精确模型难以建立、控制精度难以达到理想效果。 本文基于气动比例位置伺服系统和比例压力伺服系统，研究了可以降低时滞对系统影响的预估策略，建立了伺服系统的数学模型，并在模型的基础上对控制策略进行了深入研究。 首先，设计了包含比例位置伺服系统和比例压力伺服系统的气动实验平台。该平台的硬件部分可以进行位置系统、压力系统、阀的特性以及系统时滞的研究工作；软件部分基于Matlab环境开发，集预估策略研究、模型建立、控制策略研究、数据采集与分析于一体，具有实时性特点。 其次，分析了系统时滞的产生原因，利用神经网络对时变的时滞参数进行辨识，将其作为灰色预估模型GM（1，1）的预估时间，用灰色预估模型GM（1，1）的输出代替系统原始输出值反馈至控制器端。实验研究表明该方法可以降低时滞影响、提高控制效果。 然后，采用机理分析法研究了比例流量阀、比例减压阀和阀控缸系统，建立了位置伺服系统和压力伺服系统的线性模型；又采用RBF神经网络辨识方法建立了系统的非线性模型。在Matlab/Simulink中对两类模型进行了仿真，验证了它们的正确性。 最后，对位置伺服系统、压力伺服系统分别采用神经网络PID算法和模糊神经网络控制算法进行控制。实验表明，两种控制策略增强了系统的自适应性，提高了动态性能和稳态精度。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1气动伺服系统研究背景及意义

1.2气动伺服系统发展与研究现状

1.2.1气动位置控制系统研究现状

1.2.2气动压力控制系统研究现状

1.3本文的研究方法和主要内容

第2章气动伺服系统设计及其特性分析

2.1引言

2.2气动伺服系统硬件平台

2.3气动伺服系统软件平台

2.4气动伺服系统特性分析

2.4.1电气比例流量阀特性分析

2.4.2电气比例减压阀特性分析

2.5本章小结

第3章气动伺服系统预估策略研究

3.1引言

3.2神经网络系统

3.3系统时滞参数辨识研究

3.4灰色预估模型研究

3.5本章小结

第4章气动伺服系统数学模型研究

4.1引言

4.2机理分析法数学模型建立与仿真

4.3神经网络数学模型建立与学习

4.3.1神经网络辨识结构

4.3.2神经网络辨识方法及仿真

4.4本章小结

第5章 气动伺服系统控制策略研究与实验

5.1引言

5.2常规PID控制原理及算法

5.3模糊控制原理及算法

5.4气动伺服系统控制策略研究

5.4.1基于BP神经网络PID控制研究

5.4.2模糊神经网络控制研究

5.5气动伺服系统控制策略仿真与实现

5.6本章小结

第6章结论与展望

6.1结论

6.2展望

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果