文章针对膨胀节成型机电液比例位置控制系统容易受系统参数不精确和外界干扰影响,导致控制精度降低甚至系统抖振的缺点,引入了一种模糊自适应趋近律滑模控制方法。采用指数趋近律形式的切换函数设计滑模控制器,并使用模糊逻辑规则自适应调整ε的大小,使系统参数动态最优化。仿真结果表明,该方法有效抑制抖振,保证了系统的控制精度,同时响应速度较快,有效提高了膨胀节成型精度。

主要研究了负责全方位可调单叶片吊具上叶片旋转的双路阀控液压马达系统的同步控制。采用了交叉耦合式的同步控制策略,并采用模糊滑模控制设计了每条路上的跟踪误差控制器,采用滑模变结构控制设计了同步误差控制器。最后运用MATLAB-Simulink对其进行仿真,分析其控制性能。

在分析全液压转向结构与转向偏差机理的基础上,设计了一种线控液压转向系统以实现车辆转向同步,消除转向偏差;针对现有方法确定的期望转向曲线可跟踪性差而无法实现转向同步,提出一种基于转向效率的期望转向曲线及其可行域确定方法,以最大、最小转向效率对应转向曲线为期望转向曲线可行域的上、下边界,确保期望转向曲线的可跟踪性;针对系统扰动不确定性及油液泄漏非线性,基于组合趋近律滑模控制,并引入饱和函数代替符号函数,在一定程度上抑制了控制系统的抖振;由于组合趋近律增益自适应性不足,导致车轮转角及角速度发生变化时,存在系统动态响应能力差的问题,通过分析车轮转角、角速度与趋近律增益的关系,制定了基于车轮转角及角速度的模糊规则表以自适应调整趋近律增益,实现增益模糊滑模控制,进一步提高油液补偿自适应能力和线控

针对液压驱动活塞运动轨迹和压力精度跟踪误差较大问题,设计了神经网络模糊滑模控制,并对控制精度进行仿真验证。创建了液压缸驱动平面简图,推导出液压缸腔室内部参数变化方程式。分析了液压缸驱动压力和位置的变化,采用线性模型建立输入和输出变换方程式。引用滑模控制方法,采用神经网络算法对滑模控制进行逼近,通过模糊切换规则对滑模控制进行自适应调整。采用MATLAB对液压缸活塞轨迹和腔室压力跟踪进行仿真验证,并且与滑模控制输出效果进行比较和分析。结果表明:采用滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较大;而采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较小。采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸控制系统自适应调节能力较强,从而提高了活塞运动轨迹和腔室压力跟踪精度。

针对两轴伺服系统轮廓误差控制问题,提出一种基于模糊滑模的交叉耦合轮廓误差控制方法。设计了单轴模糊滑模跟踪控制器,用于消除干扰作用。将模糊控制器用于自适应调节滑模控制器切换增益,减小滑模控制的抖振现象。采用交叉耦合控制算法进行两轴间的协调控制,解决轴间参数不匹配的问题,保证轮廓控制精度。仿真结果表明:该方法能有效提高跟踪精度和轮廓精度。

为优化悬架减振性能和馈能性能,提出了一种馈能磁流变减振器结构,并设计了相应的半主动悬架模糊滑模控制策略。建立了磁流变减振器力学模型和馈能模型,以及相应的二自由度半主动悬架系统数学模型。针对半主动悬架系统的不确定性,基于混合天地棚阻尼控制系统,设计了滑模变结构控制器。使用饱和函数缓解系统抖振,并运用模糊控制优化滑模控制器。用谐波叠加法生成路面激励输入,分别对被动悬架、基于混合天地棚阻尼控制的半主动悬架以及基于

由于导弹电液伺服机构具有小阻尼、时变性等特点而且具有不确定性致使无法得到精确的数学模型。为了保证实际设计过程中控制算法的有效性采用模糊滑模控制算法。利用Simulink和RTW工具箱直接在物理硬件上建立实时数字仿真模型方便快速得到试验结果。实现了对伺服机构的快速半实物仿真并快速验证了算法的有效性提高了控制系统的设计效率。

针对直驱泵控电液位置伺服系统采用普通滑模控制存在高频抖振现象以及跟踪控制性能欠佳的问题,在普通滑模控制的基础上引入模糊控制量来柔化控制信号,从而削弱滑模切换时产生的剧烈抖振,提高电液位置伺服系统控制精度和稳定性。设计了比例切换模糊滑模控制器,实现了利用模糊控制输出项柔化滑模切换控制。采用滑模控制和模糊滑模控制对单位阶跃响应和余弦跟踪特性进行了仿真与实验研究。结果表明:模糊滑模控制能显著提高直驱泵控系统的动态响应速度和稳态控制精度,增强系统的鲁棒性,削弱普通滑模控制存在的高频抖振现象。