双马达伺服系统改进PSO和ECF相结合同步控制

为了提高数控转台双马达伺服系统同步控制精度,设计了一种改进粒子群优化(PSO)算法和误差修正反馈(ECF)控制方案,可达到更高同步控制精度并提升运动性能。研究结果表明:在系统中输入阶跃信号后再对其瞬态响应性能进行测试,通过系统响应性能的各项评价指标,利用改进后的复合控制方法可以显著降低系统超调幅度并获得更小稳态误差,经过优化同步控制获得不超过±0.05°的踪误差。经过共反馈同步误差校正并引入改进粒子群算法后,使系统超调显著减小并大幅降低了波动性,最终优化了系统控制性能。该研究的双马达伺服系统提高了同步控制精度,可以灵活地拓展到同类型领域,具有很好的实际价值。

数控转台液压伺服双马达系统改进PSO同步控制设计

为了提高数控转台液压伺服双马达系统的同步控制精度,设计了一种改进PSO算法和共反馈同步误差校正控制方案。共反馈同步误差校正控制方案利用主反馈误差来实现对跟踪误差的控制,并通过同步误差完成马达控制系统的反馈补偿,以达到更高的同步控制精度并提升运动性能。通过仿真分析得到:采用改进的复合控制方式获得了最小系统超调和稳态误差,并且能够在最短时间内实现位置响应稳态。利用改进PSO算法调试同步误差校正通道的PID超调量为2.385,调节时间为0.872 s,稳态误差为5.822×10^(-3),ITAE为0.6235,表现出优秀的控制性能。通过对比发现,综合运用共反馈同步误差校正并改进PSO算法进行控制时,明显降低了系统超调与波动性,确保了系统静态与动态性能均符合数控转台的控制要求。

基于AMESim的桥梁主缆检查车两履带行走液压同步控制研究

设计了一种具有双履带液压行走系统的桥梁主缆检查车,阐述了其工作原理,提出了双泵双马达同步控制的方案,对系统的主要液压元件进行了选型。在作业过程中可能碰到的3种工况下,分别对双泵双马达同步控制系统进行AMESim仿真分析,对加入PID控制器和无PID控制器2种控制方案进行对比。结果表明,PID控制器不仅提高了泵控马达系统的动态性能,而且还减少了同步位移误差问题,使同步控制效果更显著,满足了设计要求。

模糊神经网络PID控制在振动打桩机中的应用

针对双马达电液伺服系统难以进行同步控制,实现无级调频调矩的问题,提出了基于Mamdani型的模糊神经网络PID控制方法。该方法的主要思想是结合模糊推理和神经网络控制技术,构成模糊神经网络,实时调整PID参数。实验结果表明:与传统PID控制方法相比,该方法改善了系统的动态特性,提高了控制精度。