当液压绞车跟踪特定运动时,其响应速度是影响运动跟踪控制性能的重要因素。为了提高液压绞车运动跟踪精度,设计跟踪运动前馈控制器并进行跟踪运动控制试验,结果表明,液压绞车的非线性因素对跟踪运动的控制精度有重要影响。利用最小二乘辨识方法实时辨识液压绞车的系统模型参数,在系统辨识的基础上设计自适应前馈控制器。仿真结果表明,液压绞车运动跟踪自适应前馈控制可以得到较高的控制精度。

为了进一步提高可变阀驱气门运动控制精度以及运动稳定性,在原有PID控制的基础上,通过粒子群算法(PSO)和卡尔曼滤波(KF)方式对其进行优化改进。通过科尔曼滤波器来达到气门升程调控系统的干扰与噪声滤波功能,再把结果反馈至输入端,采用PSO优化PID控制器的各项参数。利用PSO以随机方式生成粒子群,再利用粒子对PID控制器赋值,完成计算过程。在Matlab软件中完成气门升程、速度及其加速度的仿真分析,并跟未经过改进的PID控制气门升程状态实施了比较。结果表明:通过改进PID方法进行控制时,气门升程、速度与加速度都达到较低的跟踪误差。运用PSO以及KF优化能够实现对液压驱动系统的高效控制,不会引起气门落座的大幅波动或突变的情况,从而提升了跟踪的精度。该研究对提升汽车发动机性能具有很好的实际应用效果。

当液压绞车跟踪特定运动时其响应速度是影响运动跟踪控制性能的重要因素。为了提高液压绞车运动跟踪精度设计跟踪运动前馈控制器并进行跟踪运动控制试验结果表明液压绞车的非线性因素对跟踪运动的控制精度有重要影响。利用最小二乘辨识方法实时辨识液压绞车的系统模型参数在系统辨识的基础上设计自适应前馈控制器。仿真结果表明液压绞车运动跟踪自适应前馈控制可以得到较高的控制精度。