基于无模型自适应预测算法的五缸液压机控制方法研究

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在我国现代工业生产中,液压机因反应灵敏,速度快,输出力大,安全性能好等优点,许多机械生产的领域都会用它进行加工制造,是用于锻造制作元件的主要工具之一。它可根据工艺的生产要求,对滑块下行所需要的压力进行调节,以及工作运行时滑块的运动范围进行调整。现有的大部分研究成果都是先针对液压机系统建立精确的数学模型,再基于数学模型设计相应的控制算法,用该算法对液压机的滑块运动进行控制。而多缸液压机是一个复杂的非线性系统,由于液压系统及液压元件等非线性因素导致模型结构复杂,存在强耦合性,并且含有未知扰动等方面的问题,尽管对控制精度及响应速度要求较高,却难以建立精确的数学模型,参数不仅难以确定而且容易改变。因此对多缸液压机的控制通常有较大的难度。无模型自适应控制方法是一种只利用通过受控系统得到的输入输出数据设计控制器并对其进行分析的数据驱动控制方法,不再依靠受控系统数学模型进行控制器设计。综合无模型自适应控制方法和预测控制方法各自的优势,设计无模型自适应预测控制方法具有极大的理论及应用意义。该方法可以利用动态线性化技术,在被控系统的工作点处创建一个虚拟的动态线性化数据模型,然后在得到的虚拟数据模型的基础上,采用滚动时域优化的思想设计无模型自适应预测控制器,可以有效避开多缸液压机难以精确建模的问题。本文针对五缸液压机上述存在的问题,对无模型自适应预测控制在五缸液压机上的应用进行研究。主要研究内容如下:(1)针对五缸液压机模型的特点,提出基于全格式动态线性化的无模型自适应预测控制器,并给出所提控制器的收敛性证明。(2)考虑五缸液压机在工业中的使用范围较为广泛,并且普遍具有重复性,将无模型自适应预测控制与迭代学习控制相结合,提出带有迭代学习外环的全格式无模型自适应预测控制方案,并证明所提控制方案的收敛性。(3)针对一个五缸液压机模型,在活塞杆质量、黏性阻尼系数等模型信息未知的情况下,采用输入输出数据对上述控制策略进行MATLAB仿真验证。在此基础上,采用LABVIEW开发环境对五缸液压机进行实物控制,通过观察所得结果,可以证实所提控制策略能够实现精确的位移跟踪及对角缸调平,获得了较好的控制性能。
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