电液位置伺服控制系统设计与实验验证  

Design and Experimental Verification of Electro-hydraulic Position Servo Control System

在线阅读下载全文

作  者:程亮[1] 董子健[2] 赵晶[1] 刘轩 张金营 CHENG Liang;DONG Zijian;ZHAO Jing;LIU Xuan;ZHANG Jinying(Experimental Center,Handan College,Handan 056005,Hebei,China;School of Control and Computer Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,Hebei,China;China Energy Investment Co.,Ltd.,Beijing 100011,China)

机构地区:[1]邯郸学院实验中心,河北邯郸056005 [2]华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003 [3]国家能源投资集团有限责任公司,北京100011

出  处:《实验室研究与探索》2024年第10期10-15,共6页Research and Exploration In Laboratory

基  金:国家重点研发计划项目(2018YFB0604204);邯郸市科学技术研究与发展计划项目(23422901097)。

摘  要:针对电液位置伺服系统存在外部不确定性扰动和非线性等问题,采用基于敏感度分析(SA)和粒子群优化(PSO)的径向基函数(SAPSO-RBF)神经网络设计电液位置伺服控制系统。利用SAPSO-RBF神经网络估计伺服系统模型中的未知参数并设计伺服系统滑模控制器,同时搭建双出杆对称液压缸电液位置伺服控制系统实验装置。SAPSO-RBF神经网络滑模控制方法与传统滑模控制方法对比实验结果表明,SAPSO-RBF神经网络滑模控制方法具有更高的跟踪精度、更强的鲁棒性,并且系统抖振得到了有效抑制。The electro-hydraulic position servo system has the problems of external disturbance and nonlinearity.This paper designs a control system for the electro-hydraulic position servo system based on sensitivity analysis(SA)and particle swarm optimization(PSO)for the radial basis function(SAPSO-RBF)neural network.The SAPSO-RBF neural network is used to estimate the unknown parameters in the servo system model,and a sliding mode controller for the servo system is designed.An experimental setup for the dual output symmetrical hydraulic cylinder electro-hydraulic position servo system is constructed.The proposed SAPSO-RBF neural network sliding mode control and traditional sliding mode control are experimentally verified.The experimental results show that the SAPSO-RBF neural network sliding mode control method has higher tracking accuracy,higher robustness,and effectively suppresses the system’s chattering.

关 键 词:电液位置伺服控制系统 敏感度分析 粒子群优化 滑模控制器 实验装置设计 

分 类 号:U463[机械工程—车辆工程]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象