伺服阀科学使用的研究
分析伺服阀零位流量增益、零位压力增益、零位流量压力增益系数、零位内泄漏流量的重要作用,并利用伺服阀测试曲线说明阀芯、阀套锐边的磨损是导致伺服阀零位特性下降和零位内泄漏流量增加的主要原因。提出根据不同工况,将零位特性较差的伺服阀更换使用位置,不仅可以降低设备维护成本,同时可保障伺服液压系统性能和产品质量。
切换网络控制系统鲁棒H∞容错控制
研究一类具有参数不确定的网络化控制系统,同时考虑数据丢包和网络时延对系统性能产生的影响,将服从伯努利丢包的网络控制系统视为以一定速率切换的开关。针对既有传感器失效又有执行器失效的故障情形,引入一种状态反馈控制器,并基于Lyapunov理论和异步动态系统理论,对网络控制系统进行鲁棒容错控制问题的研究,给出系统在此情形下保持渐近稳定的充分条件,通过求解线性矩阵不等式,得到了执行器和传感器同时失效情况下的容错控制器。最后通过算例仿真证明了所提方法的有效性。
液压机械式压差伺服系统的差分进化H∞优化设计方法
针对液压机械式压差伺服系统正向设计的难点,提出压差伺服系统的差分进化H∞优化设计方法。通过建立状态空间模型,并设计差分进化H_∞频域优化指标,提出一种压差伺服系统的动态设计方法;在此基础上,完成了压差伺服系统镇定、伺服控制规律的优化设计,并进行系统级仿真。仿真结果表明,压差伺服系统稳态特性满足0.92±0.01 MPa,静态误差小于1%,动态调节时间小于0.01 s,超调量小于10%,相角裕度大于70°,20 Hz正弦波动输入信号的干扰下具有鲁棒抗干扰性能。
基于温度梯度衰减器的高精度温度控制系统
面向半导体制造装备等精密设备和仪器的高精度温控需求,提出了一种基于温度梯度衰减器的高精度温度控制系统。首先,将加热器作为温度调节器,实现对低频温度扰动的补偿;并且,利用温度梯度衰减器的流动混合机制,实现对流体温度高频扰动的削减;两者互补共同构成高精度温控系统。基于MATLAB/Simulink搭建仿真模型,在模型预测控制下对高精度温控系统的时域和频域进行扰动衰减分析。通过实验与仿真结果对比,发现与传统PID控制相比,采用模型预测控制的温控系统在热扰动引起的温升阶段最大温升降低了24%。结果验证了基于温度梯度衰减器的高精度温控系统的优异衰减效果及抗扰性能。
C32连续摩擦焊机多缸液压闭环控制技术
液压系统在阻力、弹性变形和摩擦等影响下,压力损失和能量耗散严重,且需要等待下一个采样周期才能输出控制信号,导致超过期望的控制稳定值,为此,提出C32连续摩擦焊机多缸液压闭环控制技术。分析液压控制系统基本结构,在高功率输出情况下,分析重压力闭环传递函数的极点位置,结合数据采样的偏差值,选择PID控制器进行液压闭环控制;计算液压系统执行器控制律,将初始的连续性PID控制算法转换成离散型,调整PID控制器的增益和各项参数,进行重压力闭环传递函数输出值更新,实现多缸液压闭环控制。试验结果表明,方法能以最快速度对液压系统内稳定节点对应参数作出细微调整,超调量在原始基础上下降,且超调风险值较小。该方法的闭环控制能力强,控制参数响应速度快以及控制稳定性较优。
伺服液压缸位置控制失效问题分析与处理
伺服液压缸是激振试验台液压系统的执行元件,通过激振试验台的上位机软件可以控制伺服液压缸进行手动控制及正弦波、方波、三角波、随机波等信号的幅频控制,设备主要应用于底盘减震类产品的可靠性测试。在某减震器可靠性测试过程中出现伺服液压缸端盖渗油,经拆解更换密封件后,伺服液压缸只能在其行程的两个极限位置运行,位置控制功能失效。通过对激振试验台结构及工作原理分析,从伺服液压缸的LVDT位移传感器有效性、位移传感器相关线路及伺服液压缸结构等方面开展分析排查并定位原因,对LVDT位移传感器损坏的情况,根据差动变压器工作原理,对传感器铁芯进行修复,传感器本体重新安装定位,试验台功能恢复正常。
电液负载敏感分流同步纠偏驱动系统仿真分析
将负载敏感控制用于双缸同步驱动中,为提升系统的同步精度和效率,设计电液负载敏感分流同步纠偏驱动系统。在分析其工作原理的基础上,基于AMESi...
基于AMESim的能源冗余电液伺服系统建模及故障模拟仿真
针对一种应用于航天领域的能源冗余电液伺服系统,建立了从溢流阀、限流阀、能源选择阀等关键阀门元件到伺服系统的AMESim仿真模型并进行仿真分析,仿真结果与理论设计结果相符。建立双机互联冗余伺服系统仿真模型,对一路溢流阀失效无法建压的典型故障模式进行模拟仿真。结果表明在该情况下能源选择阀发生了切换,引入另一路能源为伺服机构供油,保证整个系统正常工作,验证了伺服系统能源冗余切换功能原理的正确性。建立的仿真模型具有实际参考价值,也能用于其他故障失效模式下的仿真分析。
阀控液压马达位置伺服系统长短时记忆神经网络预测抗扰反步控制
针对阀控液压马达位置伺服系统中存在的时滞性与摩擦非线性问题,设计了一种长短时记忆神经网络预测抗扰反步控制器。该控制器通过引入长短时记忆神经网络对当前位置轨迹进行预测,并将预测值反馈给控制器对系统时滞进行直接补偿。对于系统中难以建模的摩擦非线性,将其视为扰动,通过设计扩张状态观测器进行估测,并使用反步法对估测得到的总扰动进行补偿。最后,在Simulink中搭建长短时记忆神经网络预测抗扰反步控制算法进行仿真验证,并与径向基函数滑模控制算法、反步控制算法和自抗扰控制算法进行对比,证明其在对含有时滞及摩擦非线性的阀控液压马达位置伺服系统进行控制时,具有较快的响应速度及较好的跟踪性能。
基于LQR算法的矿井提升系统纵向振动抑制
针对矿井提升系统钢丝绳弹性特性以及外部扰动导致的系统纵向振动,设计基于精确模型的线性二次型调节器抑制振动。基于广义Hamilton原理,建立扰动激励下摩擦提升系统纵向振动方程,并利用实验数据对模型正确性进行验证,为线性二次型调节器设计奠定了基础。仿真表明,线性二次型调节器控制算法对于外部扰动引起的系统振动有很好抑制效果,且对于驻车制动引起的振动也可以快速衰减,振动加速度减少了59.87%,收敛仅需1.37 s。为提升系统的振动控制提供了可行且有效的理论基础,为相关工程实践提供了有力的支持。