叠加颤振信号的气动比例位置控制系统的研究

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该文针对由比例阀和无杆气缸组成的气动比例位置系统中存在的比例阀死区和静态摩擦力以及气缸的摩擦力这几个问题,通过叠加颤振信号的方法对比例阀和气缸的摩擦力进行补偿;使用神经网络自学习的方法,通过在线调整神经网络权值的方法确定补偿信号的修正量对比例阀死区进行补偿;最后将两种方法进行综合,仿真结果证明了所建模型的正确性和这两种方法的可行性.在仿真研究的基础上,该文还将这两种方法应用于气动比例位置系统的控制中,通过实验发现,补偿后系统的性能得到明显的改善,定位精度可达到±0.15mm,缓冲时间缩短,进一步证明了该方法的可行性和有效性.神经网络在线自学习能力,弥补了传统的PID控制在外界条件变化时,参数不能在线调整的缺陷,使控制参数的修正更准确,进一步提高了定位精度,并能满足实时控制的要求.在控制信号变化的方向上叠加颤振信号,克服了比例阀和气缸的静态摩擦力.将两种方法综合后应用于该实验系统,以抛物线为缓冲曲线时,缩短了系统的缓冲时间,缓冲曲线平滑而且没有振动和回冲,并进一步提高了系统的定位精度.由此可见,该方法具有较高的工程应用价值.
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