液驱并联机构多维力加载系统滑模解耦控制

针对液驱并联机构多维力加载系统频响低、耦合力强、参数时变和模型摄动的问题,提出一种改进的滑模控制策略以提高系统响应速度与输出精度。首先,建立多维力加载系统刚柔混合动力学模型与液压系统模型,推导不同位姿下系统闭环传递函数,分析各通道间耦合力产生机理。其次,考虑多维力加载系统模型实际质量矩阵和刚度矩阵的不确定性,提出名义矩阵补偿方法。基于系统补偿模型,构建滑模控制器名义模型,进而利用力跟踪误差确定控制器二阶滑模面,探索滑模面收敛条件,分析控制参数对力跟踪误差收敛速度的影响。在此基础上,采用线性化反馈技术,确定滑模控制律。最后,根据李雅普诺夫定理分析提出的控制结构稳定性,得到渐进稳定的充分条件。研究结果表明:在工作频段,相较于传统PI控制,滑模控制的多维力加载系统通道间耦合力范围减小86.5%,耦合力矩范围减小66%;广义质量矩阵和广义刚度矩阵的非对角性是多维力加载系统产生耦合力的主要因素,改进的滑模控制器能够克服多维力加载系统的建模误差,提高系统的动态响应速度及对外部扰动的鲁棒性。

液驱并联机构多维力加载系统CMAC-模糊PID控制

针对液驱并联机构多维力加载系统非线性、时变和强耦合的系统特性,提出一种改进PID控制策略以提高系统输出精度。通过构建多维力加载系统动力学模型与液压动力元件模型,分析研究耦合力产生机理。将多维力加载时受系统自身结构影响的各通道间耦合力与系统参数摄动等非线性因素视为干扰,采用模糊控制对PID参数进行实时调整,抑制系统非线性干扰以提高跟踪精度;考虑到传统经验法或专家知识库的模糊推理对PID控制参数调整不够精细,提出一种模糊PID与小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)并行的控制策略,利用其自适应能力与快速学习非线性函数能力对模糊PID控制过程进行学习和插补。研究结果表明:与PID控制器相比,CMAC-模糊PID控制器能够有效地解决液驱并联机构多维力加载系统复杂的跟踪问题。

液驱多维力加载系统的CMAC-PID复合控制

液驱并联机构多维力加载系统是多维力加载环境模拟的重要设备,然而在多维力加载过程中存在强耦合力导致动态响应差的问题。为此提出一种新型CMAC-PID复合控制方法,用于抑制耦合力,提高力加载动态跟踪性能。通过构建多维力加载系统动力学模型与液压动力元件模型,分析研究耦合力产生机理。利用小脑模型神经网络控制器具有较强的自适应性,能够实现快速学习非线性函数等优点,将多维力加载时产生的耦合力视为干扰,引入CMAC-PID复合控制器不仅补偿了耦合力干扰,并且显著提高多维力加载跟随性能。实验结果表明,在CMAC-PID复合控制器作用下,多维力跟踪曲线幅值衰减最小降低84.9%,相位滞后最小降低35.1%,耦合力降低66.6%。验证了CMAC-PID复合控制器在降低各通道间耦合力,提高多维力加载控制精度的有效性。

多维力加载装置动力学建模及加载试验

设计了一种基于6-PUS并联机构的多维力加载装置,可对目标施加多维时变载荷。首先,根据向量叠加原理和牛顿迭代法,分别推导了加载装置的运动学逆解与正解。其次,基于旋量理论,推导加载装置的速度和静力雅可比矩阵,建立动平台与各支链的运动学和静力学映射。再次,根据虚功原理,建立加载装置的动力学模型,并且通过对比Adams和MATLAB模型的仿真结果,验证动力学模型的正确性。最后,设计并完成多维力加载试验,验证加载装置的多维力加载能力,为后续的数控机床加载试验提供新的加载手段和理论基础。

面向航空关键部件性能测试的多维力加载装置

航空关键部件多数工作在受力复杂的环境中,承受由拉(压)力、弯矩和扭矩组成的多维力载荷,其性能直接影响系统整体的表现,所以需在接近实际工况载荷下测试关键部件的力学性能和疲劳寿命,保障其安全高效的服役。以直升机弹性轴承为应用对象,基于6–SPS并联机构研制多维力加载装置,可模拟其真实受力工况,对弹性轴承进行压力、弯矩和扭矩的组合加载并测试其刚度特性。设计了加载装置的几何参数和构件结构,开展弹性轴承压缩、弯曲和扭转刚度测试,相较于传统测试方法所得结果,压缩刚度和扭转刚度的吻合度较好,弯曲刚度存在偏差,因为传统方法在施加弯矩时不能排除轴向力的影响。试验验证了并联机构的多维力加载能力,并初步探索了弹性轴承在压力–扭矩组合加载下的刚度特性变化规律。最后讨论了并联机构在多维力加载材料试验机和多维力随动加载装置中的应用,形成面向工程材料、关键部件和运动系统的多维力加载理论体系。

多工况下的液驱多维力加载装置主轴速度控制

不同工况引起加载力之间的耦合效应降低了速度控制效果,为了更加精准控制不同工况下的主轴速度,提出一种多工况下的液驱多维力加载装置主轴速度控制方法。计算多工况下的液驱多维力加载装置主轴速度,以此作为控制器设计输入。在多种工况下,将液驱多维力加载装置主轴输入和输出速度之间的差值作为输入信号,通过模糊推理算法改进经典PID控制器,通过模糊检测调整改进后的控制器组建模糊自适应PID控制器,实现速度自适应控制。通过实验测试证明,所提方法可以精准地完成液驱多维力加载装置主轴速度控制,受工况影响较小。

面向数控机床可靠性试验的多维力随动加载装置

面向五轴联动数控机床的可靠性试验提出多维力随动加载方法,对五轴联动进给主轴施加多维力载荷,形成复杂进给抗力,部分模拟主轴复杂切削力环境。基于6-PUS并联机构研制多维力随动加载装置,采用模糊PID控制器建立显式力控制系统,比例和积分增益可随加载误差自适应调节。在五轴联动数控机床上开展多维力随动加载实验,结果表明,加载装置能够跟随机床主轴的单轴、三轴联动和五轴联动进给运动,根据期望值对主轴施加三维力,加载误差小于3.2%,在机床执行多种加工轨迹时形成有效进给抗力,为后续引入动态加载模拟复杂切削力提供理论和装备支撑。研究成果可为数控机床可靠性试验提供低成本、可循环的加载方式,有利于测试的规模化和标准化发展,也可为精度保持性、超载试验、跑合试验等机床性能测试提供新的负载模拟思路。

数控机床切削力负载模拟器的显式力控制算法设计

为了对数控机床进行可靠性试验,设计了一种基于3P-(4S)并联机构的负载模拟器。基于PI反馈控制的显式力控制算法,并引入了模糊控制器,提高系统对不同加载误差的适应性。在控制系统中引入了力前馈控制器,提高控制系统的动态性能,减少实际加载力的滞后。同时,由于加载目标即机床主轴的进给运动轨迹未知,因此引入了主轴位置预测前馈以进行运动补偿,减少主轴运动所带来的干扰。最后设计并实施了静态与动态负载模拟试验,验证了所提控制算法的有效性。

航空发动机机匣多边并联加载装置设计及精度分析

针对航空发动机机匣强度试验对多边并联加载装置的需求,基于六自由度并联机构提出了一种适用于机匣多边多维力加载的试验系统,在实现系统稳定加载控制的同时有效抑制了机匣柔性变形对多维力加载精度的影响。利用旋量理论推导得到了典型双边多维力加载装置的一阶静力影响系数矩阵,运用ADAMS和Simulink建立了机匣加载系统联合仿真模型,实现了支链力与多维力之间的映射和柔性变形补偿解算。考虑多维力加载装置的Ⅰ类和Ⅱ类误差影响因素,推导了机匣双边多维力加载装置的误差分析模型。在此基础上研制了机匣双边多维力加载装置样机,搭建了机匣多维力静态测量与加载试验系统,并进行了试验验证。根据试验结果分析得到了该系统的加载精度,从而为机匣多边多维力并联加载装置的开发与应用提供了参考。