导读:本文包含了电液伺服加载系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:加载,神经网络,多余,系统,被动式,伺服系统,缩尺。
电液伺服加载系统论文文献综述
张建卓,张佳林,王洁,张一[1]（2019）在《电液伺服静动复合加载系统设计及控制优化》一文中研究指出针对电液伺服静动复合加载机构静载和动载独立加载的特点,简化电液伺服静动复合加载系统为一输入一输出的五阶系统,建立了系统的数学模型。基于经典控制理论确定系统参数,并采用线性二次型最优控制理论以输出值精确跟综理想输入信号为性能指标,对系统的控制方法进行优化,获得最优状态调节器和前馈控制器。通过MATLAB/SIMULINK仿真及试验分别对最优控制理论应用前后系统的闭环频率特性及对正弦波和矩形波的跟踪能力进行对比分析,结果表明,应用最优控制理论的系统频宽更高,对动态信号的跟踪能力更好,控制精度提高明显。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2019年03期）
李士铭[2]（2019）在《基于位置/力同步的电液位置伺服系统加载力控制研究》一文中研究指出在电液位置伺服系统中,同步控制在一些重型工业、大型机械设备中应用广泛,并且随着工业发展,在很多场合单个执行机构已经无法满足对负载能力的需求,要求多执行机构同步执行来满足负载要求。因此我们要考虑多个执行机构的同步性能,如何提高他们的同步性、稳定性等动静态性能,是该研究领域的一个重要热点。本文主要针对电液位置伺服系统的同步控制问题进行研究,首先对系统进行受力分析,建立数学模型,分析两个不同的双缸建模方式,从理论上研究如何提高其同步控制精度的方法,然后对单缸系统和双缸系统进行仿真分析,针对仿真结果中单缸的动态响应差和双缸的同步控制精度低的问题,采用模糊PID控制器对系统进行再仿真研究,最后实验验证控制器的有效性。具体研究内容如下:(1)本文对电液位置伺服系统的同步控制问题进行研究,先对系统进行受力分析,建立数学模型,在研究系统同步控制方式的基础上,分析得到两种不同提高控制精度的建模方式,分别建立力控补偿控制模型和流量补偿控制模型,实现在两个电液位置伺服系统建模上建立一种补偿关系。(2)根据两种不同的建模方式对系统进行仿真,先对系统的一个电液伺服系统进行时域和频域分析,仿真分析单缸的动静态特性和双缸的同步控制精度,针对系统中存在同步控制精度低和单缸动静态响应差的问题,设计模糊控制器,仿真分析单缸的动态特性和双缸同步控制效果。(3)实验研究在不同的建模方式下双缸的控制精度和同步性问题,在搭建的实验台伤,进行实验研究,采用同等控制方式,在两种不同的建模方式的基础上,在每个支路上加入模糊PID控制器,研究分析双缸的跟踪精度和同步性,将控制效果与仿真结果进行对比,实验验证控制器的有效性。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2019-03-01）
周宏宇,刘亚南,王利辉,刘洪宇,麻全周[3]（2019）在《电液伺服脉动疲劳试验加载系统及其应用》一文中研究指出为了研究不同材料组成、不同结构形式的缩尺及足尺构件的疲劳力学性能,通过介绍500 k N电液伺服脉动疲劳试验加载系统的机械主体结构和基本功能、技术性能、控制器和控制软件,对电液伺服脉动疲劳试验加载系统的使用做出充分说明,采用多功能的电液伺服脉动疲劳试验加载系统对构件进行静载试验和动态试验,并通过对使用电液伺服脉动疲劳试验加载系统进行的典型静载试验和疲劳试验介绍,说明电液伺服脉动疲劳加载系统均符合静载试验和动载试验要求.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年03期）
程校[4]（2018）在《负载中含负值弹性刚度电液伺服力加载系统的研究》一文中研究指出由于电液伺服系统的输出力大、时间常数低、反应快、精度高和容易控制等优点,电液伺服力加载系统越来越多在实验室的环境下提供各种所需大功率的加载力。如在飞机舵机的控制中被用来模拟空气流动产生的负载力。在力加载系统的施力对象中,存在弹性刚度为负值的情形,如大型阀门流量控制和高速飞行器转向控制等应用领域。而目前对于力加载系统的研究集中在正刚度,因此研究负值弹性刚度下电液力加载系统的稳定性和工作特性影响具有重要意义。本文以负载中含负值弹性刚度的被动式电液力加载系统为研究对象,针对被加载对象的位置扰动造成的多余力和负值弹性刚度下系统稳定性问题,采用一些补偿与校正措施,以减小多余力,并提高系统的稳定性和加载性能。经过对大量文献资料的研读,在文中对目前国内外学者在力控制系统及其多余力的抑制等方面的研究成果进行了介绍,在总结前人经验基础上,对被动式力加载系统的进行了如下工作。首先,系统地阐述了被动式加载系统的工作原理并建立其精确的物理模型。对其运行工况进行深入分析,确定了被动式力加载装置的多余力产生原因。结合基本的运动方程,建立了被动式力加载系统的数学模型。其次,通过频域里分离出的多余力表达式,对多余力进行分析,得出多余力变化规律,发现了扰动速度是影响多余力的主要因素。根据分析出的原因,采用前置负反馈补偿器来补偿多余力,并且通过压力传感器采集到的压力参数实时修正补偿器流量增益。建立被动式力加载系统的整体的控制框图。根据负载匹配的原理选取了系统所需的主要元件,计算并确定各元件基本参数。最后,通过加入双惯性环节和负载压力修正的补偿器校正,改善力系统在负载刚度大范围变化和刚度为负值下的稳定性。借助Simulink软件建立被动式加载系统的仿真模型。仿真结果表明:本文所设计的被动式力加载装置,经校正具有较好的稳定性,能够较为准确的复现指令力,对多余力的抑制也有良好表现。引入经负载压力修正的的补偿器可以使多余力减小,减少量为96%,系统稳态跟踪误差不高于4%,系统跟踪响应时间滞后不大于0.03s。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2018-05-01）
桑勇,王亚杰,邵利来[5]（2018）在《基于迭代学习控制电液伺服力加载系统惯性力的补偿研究》一文中研究指出电液伺服力加载系统响应快、控制精度高,被广泛地应用在各类测试装置中。惯性是物理学中最基本的概念之一,在电液伺服力加载系统中惯性力主要由质量和加速度决定,质量和加速度越大产生的惯性力也就越大。在科学实验过程中,动态加载时较大的加速度会产生较大的惯性力,惯性力会影响力加载的控制精度,从而引起实验精度的下降。绝大多数情况下,惯性力与加载力相比相对比较小,完全可以忽略。然而在高频小载荷的加载场合,由于加速度大、加载力小,此时应考虑惯性力的影响。基于此,该文分析了高频小载荷条件下惯性力对加载力的影响,在Matlab/Simulink中建立了电液伺服力加载系统的数学模型,提出采用迭代学习控制的方案实现惯性力的补偿,以土工常用的电液伺服动叁轴试验仪为例开展仿真研究,研究结果表明:迭代学习控制方案能较明显地提高动态加载的控制精度。(本文来源于《液压气动与密封》期刊2018年02期）
方靖文,杨芳,李济顺[6]（2017）在《电液伺服系统力加载优化控制仿真研究》一文中研究指出电液力加载过程中,由于结构间隙引起活塞杆强迫运动从而形成多余力扰动以及电液伺服系统本身的非线性、参数不确定性等因素,严重影响力控制精度。为此,提出一种电液伺服力加载系统的优化控制方法,结合电液伺服力加载系统的原理特性,在分析系统数学模型的基础上,将PID与结构性补偿结合,并应用RBF神经网络算法对系统非线性的抑制以及控制参数的在线整定。在MATLAB/Simulink仿真环境下,搭建闭环模型并进行验证性试验。结果表明,系统的优化控制方法正确可行,有效的抑制非线性和多余力扰动,提高响应速度和控制精度。(本文来源于《计算机仿真》期刊2017年10期）
李建坡,高英杰,黄茹楠,刘青[7]（2017）在《基于自抗扰控制器的电液力伺服加载系统》一文中研究指出在航空关节轴承疲劳寿命及性能评价试验中,采用电液力伺服加载控制系统来模拟关节轴承在工作中所承受的真实运动和载荷。传统PID控制技术在工程实际中大量应用,但其具有对于复杂系统控制精度减低及对环境变化的适应能力不足的缺点,因此无法满足试验机在复杂条件下受力载荷的高性能受力要求。引入自抗扰控制器(ADRC),评估系统的状态信息和扰动信息,解决在极端条件、无扰动数学模型下对动态载荷谱加载的精确控制问题。通过仿真与实验证明:在外部条件相同的情况下,自抗扰控制器在电液力伺服加载系统中的控制效果优于PID控制,系统的响应速度、抗干扰能力以及鲁棒性显着提高。(本文来源于《液压与气动》期刊2017年09期）
赵孟文,高俊峰,戈源[8]（2017）在《电液伺服加载系统的鲁棒自适应PID控制方法》一文中研究指出舵机在安装在飞行器之前,必须在地面对承载能力及其动态性能进行测试,负载模拟是较为有效的方法。针对负载模拟系统的多余力和动态性能要求,提出了一种减小多余力和增加动态性能的有效的PID控制算法。该算法主要以CMAC神经网络控制算法与PID控制算法结合,通过神经网络的在线学习功能和PID的简单快速控制功能,实现了减小多余力的有效控制。并对其稳定性分析进行了理论证明。仿真和试验结果表明该控制算法能够有效的消除系统模拟的多余力。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年13期）
顾永升[9]（2017）在《被动式电液伺服加载系统的反步自适应控制研究》一文中研究指出被动式电液伺服加载系统又称电液负载模拟器,其中的典型应用是在地面实验室条件下,模拟飞行器舵面所受的空气动力载荷,以此检测舵机的技术性能指标,是飞控半物理仿真的主要设备之一。该模拟系统主要由加载系统和承载系统两部分组成,两个系统通过刚性轴进行连接,分别跟踪各自指令信号,利用角位移传感器和扭矩传感器测量信号实现闭环控制。在工作中由于加载系统受承载系统的强位置干扰会产生较大的多余力矩,又由于该系统中电液伺服阀输出控制流量的非线性特性和系统参数的时变性,所以很难对其进行高性能的控制。因此,本文深入开展了被动式电液伺服加载系统的理论和实验研究,以期形成高精度的力矩控制策略,为电液伺服加载控制提供了一定的理论支持和技术手段。首先,通过查阅近年来国内外文献论述了被动式电液伺服加载系统的主要技术指标、主要技术问题、研究现状及面临的挑战,最终确定本文采用控制补偿方法来提高系统的加载性能。其次,介绍了本文所研究的被动式电液伺服加载系统的结构形式,并基于此,在忽略其次要因素影响的前提下,建立了被动式电液伺服加载系统的非线性数学模型,基于系统的非线性数学模型推导出该系统的非线性系统方程;并对系统中多余力矩的产生机理及影响因素进行了相关分析。再次,针对被动式电液伺服加载系统的力矩控制问题,从非线性控制理论出发,将反步自适应控制方法与滑模控制策略相结合,设计了自适应反步滑模控制器,并运用Lyapunov稳定性定理对控制器的稳定性进行了证明;运用MATLAB仿真软件平台,搭建该控制器的Simulink模型,通过仿真比较各种控制方法的控制效果,证明了本文所提出的控制策略能够有效地抑制多余力矩,并且对参数摄动及外界扰动均具有较强的鲁棒性。最后,搭建了被动式电液伺服加载系统模拟实验台,运用该实验平台开展了被动式电液伺服加载系统自适应反步滑模控制方法的相关实验研究,验证了本文所提出控制方法的有效性。(本文来源于《河南科技大学》期刊2017-06-01）
刘志伟[10]（2017）在《基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究》一文中研究指出飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。(本文来源于《科技与创新》期刊2017年09期）
电液伺服加载系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在电液位置伺服系统中,同步控制在一些重型工业、大型机械设备中应用广泛,并且随着工业发展,在很多场合单个执行机构已经无法满足对负载能力的需求,要求多执行机构同步执行来满足负载要求。因此我们要考虑多个执行机构的同步性能,如何提高他们的同步性、稳定性等动静态性能,是该研究领域的一个重要热点。本文主要针对电液位置伺服系统的同步控制问题进行研究,首先对系统进行受力分析,建立数学模型,分析两个不同的双缸建模方式,从理论上研究如何提高其同步控制精度的方法,然后对单缸系统和双缸系统进行仿真分析,针对仿真结果中单缸的动态响应差和双缸的同步控制精度低的问题,采用模糊PID控制器对系统进行再仿真研究,最后实验验证控制器的有效性。具体研究内容如下:(1)本文对电液位置伺服系统的同步控制问题进行研究,先对系统进行受力分析,建立数学模型,在研究系统同步控制方式的基础上,分析得到两种不同提高控制精度的建模方式,分别建立力控补偿控制模型和流量补偿控制模型,实现在两个电液位置伺服系统建模上建立一种补偿关系。(2)根据两种不同的建模方式对系统进行仿真,先对系统的一个电液伺服系统进行时域和频域分析,仿真分析单缸的动静态特性和双缸的同步控制精度,针对系统中存在同步控制精度低和单缸动静态响应差的问题,设计模糊控制器,仿真分析单缸的动态特性和双缸同步控制效果。(3)实验研究在不同的建模方式下双缸的控制精度和同步性问题,在搭建的实验台伤,进行实验研究,采用同等控制方式,在两种不同的建模方式的基础上,在每个支路上加入模糊PID控制器,研究分析双缸的跟踪精度和同步性,将控制效果与仿真结果进行对比,实验验证控制器的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电液伺服加载系统论文参考文献
[1].张建卓,张佳林,王洁,张一.电液伺服静动复合加载系统设计及控制优化[J].机械设计与研究.2019
[2].李士铭.基于位置/力同步的电液位置伺服系统加载力控制研究[D].哈尔滨理工大学.2019
[3].周宏宇,刘亚南,王利辉,刘洪宇,麻全周.电液伺服脉动疲劳试验加载系统及其应用[J].北京工业大学学报.2019
[4].程校.负载中含负值弹性刚度电液伺服力加载系统的研究[D].武汉科技大学.2018
[5].桑勇,王亚杰,邵利来.基于迭代学习控制电液伺服力加载系统惯性力的补偿研究[J].液压气动与密封.2018
[6].方靖文,杨芳,李济顺.电液伺服系统力加载优化控制仿真研究[J].计算机仿真.2017
[7].李建坡,高英杰,黄茹楠,刘青.基于自抗扰控制器的电液力伺服加载系统[J].液压与气动.2017
[8].赵孟文,高俊峰,戈源.电液伺服加载系统的鲁棒自适应PID控制方法[J].电子设计工程.2017
[9].顾永升.被动式电液伺服加载系统的反步自适应控制研究[D].河南科技大学.2017
[10].刘志伟.基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究[J].科技与创新.2017
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