具有参数不确定被动力伺服系统的反步控制

针对被动式力伺服系统的参数变化和多余力矩问题,在建立系统非线性模型的基础上,设计一种自适应反步控制器.并利用Lyapunov稳定性定理证明了设计控制器的稳定性.该控制器考虑了系统主要参数变化和承载系统的扰动,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,通过反步递推得到含有参数变化与承载系统扰动的非线性控制器.仿真结果表明:与传统控制器相比,该自适应反步控制器能更好地抑制多余力矩,证明了所设计控制器的有效性.

基于反步控制的被动力伺服系统全状态反馈控制

针对被动力伺服系统的多余力矩问题,提出一种基于反步控制的全状态反馈控制方法,并利用Lyapunov函数的稳定性定理保证了设计控制器的稳定性.与以往解决加载多余力矩时不同,该控制器不仅使用加载系统各状态量,而且使用了承载系统的各状态量,在建立系统非线性模型的基础上,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,进而一步步反向推导出含有加载系统和承载系统各个状态量的非线性控制器.因此,该控制器能够更加准确地抑制多余力矩,仿真结果也证明了该控制器的有效性.

数控机床动力伺服系统原理及故障诊断维修

论述了数控机床动力伺服系统2种设计方案的原理,着重论述了普通车床数控改造主轴和冷却电动机动力伺服控制电路设计、故障诊断与维修方法,具有比较广泛的工程应用和推广价值。

改进RBF网络PID算法及在气动力伺服系统中的应用

针对气动力伺服系统的非线性、时变性和不确定性,在已有RBF神经网络PID控制算法的基础上,提出了一种改进的控制算法。在RBF网络参数调整中引入动量因子,考虑参数变化的经验积累,减小系统振荡;同时,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法代替梯度下降法对算法中PID参数进行实时在线调整,加快其响应速度。最终通过MATLAB仿真和基于Lab VIEW的实物验证实验,测试了改进算法在气动力伺服系统中的控制效果。实验结果表明,改进算法的快速性和鲁棒性明显提高,在气动力伺服系统中具有良好的控制效果,且在工业现场具有实用性。

基于LabVIEW的气动力伺服系统模型辨识与实验

气动力伺服系统能够对输出力大小进行准确控制,可应用于机器人自动打磨抛光中,提高工件表面修形质量。目前该系统本身难以建立准确的数学模型,然而模型对力控算法设计与改进具有很大的帮助。首先分析了系统机理建模过程,然后对搭建的一套气动力伺服系统平台采用系统辨识的方法获取该系统的最佳数学模型:设计了基于Lab VIEW的系统实时在线辨识平台,采用最小递归二乘法作为辨识算法对搭建的平台系统进行了模型辨识,最后对该模型进行了实验验证,结果表明辨识所得模型能很好地表征该系统的特性,为气动力伺服系统的输出力控制算法设计研究奠定基础。