为提高静液压变速器(HST)控制系统的自适应性和鲁棒性,结合模型预测控制(MPC)与粒子群优化(PSO)算法对HST转速控制性能进行仿真和实验研究.首先,基于状态扩展空间方程建立HST的预测模型,引入PSO确定MPC的最佳超参数,获得综合性能指标最佳的模型预测控制器模型.然后,对HST进行阶跃响应与加减速控制仿真,同时搭建静液压传动实验平台对模型预测控制HST的可行性进行验证.结果表明在阶跃响应和期望转速突变条件下,模型预测控制HST的输出转速均在较短时间内稳定在期望转速附近,且超调量最大不超过5%,具有较好的静态特性.期望转速突变时,MPC亦能快速准确地调控变量泵的排量,使马达转速迅速达到新的稳定状态,且调控过程的转速波动较小.所得实验结果与仿真结果一致,表明MPC在HST转速控制方面具有可行性.最后,针对更为复杂的工况(变化的输入功率、多变的...

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。

由于大多数机器模型没有将液压挖掘机与合适的驱动模型相结合,导致了液压挖掘机的机械效率不高。本文基于模型预测控制和加速双近端梯度法,实现液压挖掘机驱动系统的预测控制,以提高液压挖掘机的机械效率;构建了稳定的液压挖掘机驱动系统,并对驱动系统中的发动机、液压泵和控制阀进行数学建模;对驱动系统动力学进行了预测控制设计,简化了预测控制模型且优化了模型的约束条件,获得了良好的控制性能。对有无模型预测控制器(MPC)的发动机转速进行了仿真实验和对比,并给出MPC下挖掘机驱动系统中操纵杆驱动力、成本函数、先导压力的仿真结果。结果显示:未采用MPC预测控制器时发动机的转速波动达到400 r/min;而采用MPC预测控制器时,驱动系统中发动机与液压泵功率更好地进行了匹配,使发动机转速波动基本稳定在1 600 r/min左右,且波动小于60 r/min,...

当前,船舶在海面上生产时,容易受到海水激励波形的干扰,导致船舶运动上下波动,不能很好地满足海底探测任务。对此,创建了船舶液压升沉主动补偿系统简图模型,给出了液压升沉补偿的工作过程,分析了PID控制器和模型预测控制器,设计了液压升沉主动补偿系统并联控制器。设定期望运动轨迹,采用MATLAB软件对船舶运动轨迹跟踪误差进行仿真,分别与改进前两种控制方法输出误差对比。结果显示:随着缆绳长度的增加,控制系统响应时间就会延长,补偿精度也会降低,但是并联控制器跟踪误差始终优于PID控制器和模型预测控制器,克服了传统控制系统响应的滞后性。采用并联控制器,能够自适应调节液压升沉主动补偿系统,降低海水波形对船舶运动的影响,提高船舶在海面行驶的稳定性和安全性,更好的满足海底探测任务。

调距桨属于舰船推进装置,其液压系统用于改变桨叶的螺距角度,使舰船在航行时可以灵活地改变航速、航向。为了解决调距桨达到指定信号时,超调量过大、响应时间过长的问题,对调距桨液压系统进行抽象建立数学模型,采取模型预测控制(MPC)的算法,对系统输出结果和跟踪信号进行分析,实时滚动优化控制器参数,最终设计出基于模型预测的调距桨控制器。在Matlab/Simulink环境下根据调距桨的实际运行工况,选择跟踪信号和阶跃信号两种情形下对MPC和PID控制器进行对比仿真实验。结果表明,MPC比PID控制器具有更好的准确性和响应速度,累积误差明显小于PID控制器。该控制器能够使调距桨快速达到预期响应,航行的及时性得到保证,可满足调距桨控制系统应用要求。

液压履带式车辆由于操作简单,履带抓地力牢,可适应各种复杂的路面场景,被广泛应用于农业、工业等场景,但履带式车辆属于典型的非线性系统且控制响应存在响应滞后,在无人驾驶过程中执行轨迹跟踪任务时,使用传统的运动控制算法往往达不到对控制精度、稳定性和实时性的要求,故本文引入模型预测控制算法(MPC),来解决液压履带式车辆的轨迹跟踪控制问题。首先建立履带式车辆的运动学模型,之后针对路径的离散性,通过三次样条曲线进行路径拟合插值平滑,最后以液压履带式车辆的性能参数为约束条件,通过误差项修正建模误差、液压迟滞和滑动转向误差,完成基于MPC的轨迹跟踪控制器的设计,,实现液压履带式车辆高精度控制。

为提高煤矿开采核心设备液压支架推移作业的控制精度,采用模型预测控制算法对支架推移千斤顶进行控制,设计出模型预测控制器,并通过MATLAB搭建仿真平台分析了推移千斤顶实际输出位移对参考序列的追踪情况。仿真分析结果表明:预测时域N_(P)≥15 T时,推移千斤顶位移输出可以对设定参考值进行无超调平稳追踪,并且预测时域越大其位移追踪所需时间越长。研究结果验证了模型预测控制技术应用到液压支架推移作业过程中具备可行性。

针对阀控非对称液压缸系统在采用PID控制器进行位置闭环控制时,存在液压缸活塞位置超调和由伺服阀阀芯切换导致控制效果差的问题,设计了基于高斯过程的非线性模型预测控制器。采用高斯过程回归训练得到阀控非对称缸系统的离散数学模型,通过求解二次规划问题,控制器输出最优序列。仿真结果表明,该机器学习方法有效估计了位置增量中噪声的标准差,预测输出更接近真实值;在多约束条件下能有效提高系统响应时间,保证活塞位置无超调,位置控制精度满足0.1 mm。

由于欠驱动的双轮倒立摆机器人(Two Wheeled Inverted PendulumRobot,TWIPR)是一个非线性和强耦合的不确定性系统,设计了一种利用过程显式模型优化系统性能的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略,采用了两个不同的模型预测控制器,并通过引入解耦单元实现了对双轮倒立摆机器人的独立控制。此外,采用前馈控制方法提高MPC控制器对可测性干扰的补偿,增强了MPC控制器的有效性和鲁棒性。最后,采用梯状干扰和两个不同的外力对设计的MPC控制器性能进行评估,并分别计算不同外部干扰下倾斜角和旋转角响应的均方根误差(Means Square Error,MSE),然后将其与线性二次调节(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制器的控制性能进行对比。比较结果表明MPC控制器的MES比LQR控制器均减小了50%以上,证明了MPC控制器对TWIPR的控制具有明显的优越性、可靠性和鲁棒性。

针对电液伺服系统中的模型不确定性和状态约束问题设计了一种模型参考鲁棒自适应控制(MRRAC)方法。将电液伺服系统的近似模型作为模型预测控制(MPC)的设计对象在设计过程中考虑状态约束并生成受约束的状态期望作为后续伺服控制方法的参考指令。为了克服液压系统中的模型不确定性基于反步法设计了鲁棒自适应控制器(RAC)实现了兼顾模型不确定性和状态约束的伺服控制。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制策略的闭环渐近稳定性且系统所有信号均有界。仿真结果表明控制器对于系统模型不确定性具有较强的鲁棒性且可实现对指定状态的有效约束充分验证了该控制策略的有效性。