《機(jī)電液一體化系統(tǒng)的復(fù)合建模與控制方法研究 》主要研究?jī)?nèi)容如下: (1)研究了國(guó)內(nèi)外近年來(lái)針對(duì)機(jī)電液一體化系統(tǒng)采取的先進(jìn)控制 策略,分析了其中存在的問題及產(chǎn)生的原因,指出了 研究的必要性。
對(duì)研究所涉及的無(wú)源性控制、鍵合圖、系統(tǒng)辨識(shí)等先 進(jìn)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外 研究現(xiàn)狀與應(yīng)用進(jìn)行了分析。
。2)將機(jī)電液一體化系統(tǒng)根據(jù)功能劃分為驅(qū)動(dòng) 子系統(tǒng)、液壓子系 統(tǒng)與測(cè)控子系統(tǒng)三個(gè)子系統(tǒng),研究了系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)、 各子系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)以及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法,為每個(gè)模塊更進(jìn)一步的分析奠 定了基礎(chǔ)。
。3)根據(jù)耗散性、無(wú)源性及其相關(guān)理論,對(duì)部 分電力電子和機(jī)械 系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)源性分析,建立了交流電動(dòng)機(jī)的端口受控 的耗散哈密頓系統(tǒng)模型,并在此模型之上設(shè)計(jì)了一種新的基于IDA— PBC的無(wú)源控制模 型。該模型基于系統(tǒng)的能量特性,通過(guò)配置合適的“ 無(wú)功力”簡(jiǎn)化控制器,利用磁通觀測(cè)器,結(jié)合PI控制器設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。仿 真證明所設(shè)計(jì)的 控制模型具有較強(qiáng)的魯棒性。
(4)根據(jù)鍵合圖中功率鍵合圖與偽鍵合圖兩類 圖形的相關(guān)理論 及建模方式,提出了針對(duì)液壓系統(tǒng)的應(yīng)用方案,并對(duì) 試驗(yàn)系統(tǒng)中液壓子系統(tǒng)的關(guān)鍵部件:液壓泵、比例溢流閥、管路進(jìn) 行了鍵合圖的 建模。
。5)建立了液壓子系統(tǒng)的鍵合圖(含偽功率流 )模型。對(duì)模型中 符合功率建模要求的部分用功率鍵建模,并直接進(jìn)行 數(shù)學(xué)模型推導(dǎo);而對(duì)那些難以準(zhǔn)確符合功率鍵合圖建模要求的部分, 采用偽鍵合圖的 形式進(jìn)行建模,并用系統(tǒng)辨識(shí)的方法建立辨識(shí)模型。
(6)根據(jù)系統(tǒng)辨識(shí)的模型及原理,設(shè)計(jì)出兩種 新的辨識(shí)時(shí)間短 辨識(shí)精度高的系統(tǒng)辨識(shí)方法。一種是基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的參數(shù)辨識(shí)方法,該方法利用改進(jìn)的傳遞函數(shù)與適應(yīng)度函數(shù)提高 了收斂速度、 另一種是基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法,該 方法在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加了歸一化層,以便進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,從 而加快了辨識(shí) 速率。另外,將設(shè)計(jì)的兩種新的系統(tǒng)辨識(shí)方法用于液 壓子系統(tǒng)鍵合圖模型中偽功率流部分的快速辨識(shí),成為對(duì)液壓子系 統(tǒng)的精確建模 的有效補(bǔ)充。
(7)提出了典型機(jī)電液一體化系統(tǒng)的復(fù)合建模 與控制模型架構(gòu)。
所提出的復(fù)合建模方法綜合運(yùn)用了無(wú)源理論、鍵合圖 理論、系統(tǒng)辨識(shí)等理論,對(duì)不同能域分別建模,建?焖佟⒕雀。
所提出的控制模 型基于IDA—PBC方法,充分考慮了負(fù)載干擾,對(duì)負(fù)載 變化具有較好的適應(yīng)性,控制效果好。仿真和試驗(yàn)證明了所設(shè)計(jì)的復(fù) 合建模方法能有 效地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行精確建模,所建立的控制模型具有較 強(qiáng)的魯棒性和適用性。
康珺專著的《機(jī)電液一體化系統(tǒng)的復(fù)合建模與控 制方法研究》的研究對(duì)機(jī)電液一體化系統(tǒng)的精確建模 與有效控制提供了一種新的思路與方法,能應(yīng)用于國(guó)防建設(shè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的 各個(gè)領(lǐng)域,對(duì)加 速實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化具有相當(dāng)重要的意義。
迄今為止,現(xiàn)有的控制策略大多是在簡(jiǎn)化的基礎(chǔ)上建立控制模型,使得設(shè)計(jì)出的控制器往往不能滿足工程的實(shí)際需求?惮B專著的《機(jī)電液一體化系統(tǒng)的復(fù)合建模與控制方法研究》針對(duì)典型的機(jī)電液一體化系統(tǒng)進(jìn)行研究,目的是解決系統(tǒng)中存在的液體發(fā)熱、泄漏和能量耗散等因素帶來(lái)的建模問題,設(shè)計(jì)出適應(yīng)性更強(qiáng)、應(yīng)用范圍更廣泛、建模更容易、控制方法更簡(jiǎn)單有效的復(fù)合性的建模手段和控制策略。
第1章 緒論
1.1 研究的背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究綜述
1.2.1 機(jī)電液一體化系統(tǒng)及其控制策略
1.2.2 無(wú)源性控制
1.2.3 鍵合圖
1.2.4 系統(tǒng)辨識(shí)
1.3 本書研究的內(nèi)容
第2章 機(jī)電液一體化系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
2.3 驅(qū)動(dòng)子系統(tǒng)
2.4 液壓子系統(tǒng)
2.5 測(cè)控子系統(tǒng)
2.6 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
第1章 緒論
1.1 研究的背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究綜述
1.2.1 機(jī)電液一體化系統(tǒng)及其控制策略
1.2.2 無(wú)源性控制
1.2.3 鍵合圖
1.2.4 系統(tǒng)辨識(shí)
1.3 本書研究的內(nèi)容
第2章 機(jī)電液一體化系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
2.3 驅(qū)動(dòng)子系統(tǒng)
2.4 液壓子系統(tǒng)
2.5 測(cè)控子系統(tǒng)
2.6 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
2.7本章小結(jié)
第3章 無(wú)源性控制方法
3.1 引言
3.2 無(wú)源性控制理論
3.2.1 耗散性與無(wú)源性
3.2.2 無(wú)源系統(tǒng)的穩(wěn)定性
3.2.3 無(wú)源系統(tǒng)的反饋互聯(lián)
3.3 無(wú)源控制器設(shè)計(jì)
3.3.1 哈密頓系統(tǒng)
3.3.2 端口受控的哈密頓系統(tǒng)
3.3.3 端口受控的耗散哈密頓系統(tǒng)
3.3.4 端口受控的耗散哈密頓系統(tǒng)的無(wú)源控制
3.4 交流電動(dòng)機(jī)的無(wú)源控制
3.4.1 交流電動(dòng)機(jī)的端口受控耗散哈密頓模型
3.4.2 交流電動(dòng)機(jī)的IDA—PBC控制
3.5 仿真分析
3.6 本章小結(jié)
第4章液壓子系統(tǒng)的鍵合圖建模
4.1 引言
4.2 鍵合圖方法
4.2.1 鍵合圖概述
4.2.2 鍵合圖組成及基本元素
4.2.3 鍵合圖的擴(kuò)展——偽鍵合圖
4.3 鍵合圖在液壓系統(tǒng)中的應(yīng)用
4.3.1 液壓系統(tǒng)中常見物理效應(yīng)的鍵合圖建模
4.3.2 液壓系統(tǒng)中創(chuàng)建鍵合圖的一般方法
4.4 液壓子系統(tǒng)中元件的鍵合圖建模
4.4.1 液壓泵及建模
4.4.2 比例溢流閥及建模
4.4.3 其他元件及建模
4.5 液壓子系統(tǒng)的鍵合圖建模
4.6仿真分析
4.7 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)
5.1 引言
5.2 系統(tǒng)辨識(shí)理論
5.2.1 系統(tǒng)辨識(shí)概述
5.2.2 系統(tǒng)辨識(shí)一般模型
5.2.3 系統(tǒng)辨識(shí)的步驟
5.3 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法
5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.2 遺傳算法優(yōu)化過(guò)程
5.3.3 辨識(shí)器模型的建立
5.3.4 仿真分析
5.4 基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法
5.4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型
5.4.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
5.4.3 仿真分析
5.5 液壓子系統(tǒng)中的應(yīng)用
5.5.1 液壓子系統(tǒng)中偽功率流的提取方法
5.5.2 利用基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法對(duì)液壓子系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)
5.5.3 利用基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法對(duì)液壓子系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)
5.6 本章小結(jié)
第6章 復(fù)合建模與控制模型
6.1 引言
6.2 復(fù)合建模與控制模型的基本框架與實(shí)現(xiàn)
6.3 復(fù)合建模與控制模型的仿真實(shí)現(xiàn)
6.3.1 仿真方法
6.3.2 仿真運(yùn)行平臺(tái)
6.3.3 仿真運(yùn)行結(jié)果
6.4 試驗(yàn)驗(yàn)證
6.5 仿真與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析
6.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)