由于挖掘机混合动力系统参数的不确定性和系统的非线性给挖掘机的跟踪控制带来了巨大的困难。对此,构建了挖掘机液压混合动力系统模型,并采用改进的自适应鲁棒控制(ARC)实现挖掘机液压混合动力系统的跟踪控制。根据挖掘机液压混合动力系统,对液压系统、挖掘机动力学和发动机进行数学建模。利用线性稳定反馈控制规律,采用改进的自适应鲁棒控制,使挖掘机液压混合动力系统具有足够大的反馈增益。最后对斗杆、动臂和铲斗的倾角进行跟踪仿真实验,给出了系统模型位置和速度的跟踪误差,并与PI控制进行比较分析。结果表明相比于PI控制,ARC控制下的斗杆、动臂和铲斗倾角的最大振幅波动率和倾角的波动范围都有所降低,且回转位置和速度的跟踪误差超调较小。说明采用ARC控制的挖掘机混合动力系统控制方法,能够更好的补偿系统模型的非线性,具...

无人机在交通运输领域有着广阔的应用前景,针对三翼式无人机的结构特点,建立了半实物仿真控制系统。首先,根据无人机飞行器的建立数学模型和控制原理,数学模型的关键参数通过辨识实验获取,提出了由模式切换策略、层次控制器和控制分配算法组成的无人机控制方案。最后为了验证控制方案的有效性,研制了包括自动驾驶仪、地面控制站和X-Plane在内的半实物仿真系统,结果表明飞行器在过渡模式下的姿态和高度具有较高的跟踪精度,验证了无人机控制方案的有效性。该仿真系统可以在飞行实验前发现并修改缺陷或问题,能够为无人机样机的研制提供一种可替代的验证方法。

针对电液伺服振动台受参数变化、外部干扰影响,加速度响应信号跟踪精度降低的问题,本文通过三状态控制提高稳定性;为进一步提升加速度响应跟踪精度,提出最小控制合成算法与三状态结合的控制器。依据振动台理论模型,推导了液压缸位移与电液伺服阀输入电流之间的传递函数。采用极点配置方法,确定三状态控制反馈、前馈控制器参数;设计参考模型参数,提升最小控制合成收敛速度。对电液伺服振动台进行加速度信号跟踪试验。仿真结果表明:相比三状态控制控制器,在正弦波与随机波输入信号下,TVC-MCS复合控制器信号跟踪误差降低。比较频率特性曲线,TVC-MCS复合控制器幅度相位延迟降低,有效提升了加速度跟踪性能。

本文报道了对太阳能跟踪聚光系统的研究结果。本系统包括(l)铁氧体力矩电机，(2)谐波减速齿轮，(3)线性放大器或脉宽调制放大器，(4)传感器等元件。这些元件组成一个闭环控制太阳能跟踪系统，在2.5米直径的抛物面镜上进行了试验，跟踪精度达到士0.2。。

通过分析机械谐振频率对经纬仪系统性能的影响,在传统的控制算法基础上,提出了一种改进的控制算法。该控制算法可以抑制低机械谐振频率对经纬仪系统性能的影响,提高经纬仪的闭环带宽及其稳定性和跟踪精度。实验表明,本文提出的改进的控制算法效果好于传统的控制算法。

为了高效地利用太阳能，根据太阳运行规律，结合光电传感器设计以单片机为核心的太阳能自动跟踪系统。首先进行硬件设计和系统控制的软件实现．然后深入地分析比较步进电机一般驱动和细分驱动对太阳能自动跟踪精度的影响。研究结果表明。与采用一般驱动方法的系统相比，采用步进电机细分驱动的太阳能自动跟踪系统跟踪精度高。有效地提高太阳能利用率。

根据履带车辆对静液转向控制机构的特殊需求,为保证系统性能的稳健性,以变量伺服机构的跟踪精度、相对稳定性分布的均值及标准差为优化目标,通过建立液压泵变量伺服机构工作过程的动力学模型,应用蒙特卡洛方法建立其跟踪精度等性能的稳健性优化设计新方法。研究表明,通过优化匹配液压泵变量伺服机构反馈拨叉长度、阀口梯度、活塞直径的设计名义值,不仅能保证系统具备良好的跟踪精度和稳定性,而且能增强系统抵抗结构参数、油液参数变动的能力,即显著增强系统的稳健性。

针对泵控系统滑模控制方面的研究,根据泵控系统的降阶数学模型中存在的未知项f(),再结合滑模控制算法设计基于RBF神经网络的滑模控制器。通过MATLAB/Simulink建立系统的仿真模型,然后进行位置指令仿真分析。研究结果表明:相比较PID控制器,基于RBF神经网络的滑模控制器获得了最小跟踪误差。在干扰条件下跟踪10 Hz频率与1 mm幅值的正弦位置信号,基于RBF神经网络的滑模控制器误差最小;施加干扰力后,控制器都出现了更大的跟踪误差,此时基于RBF神经网络构建的

探讨了比例阀摩擦力的产生机制,对气动比例系统叠加高频低幅颤振信号的摩擦力补偿机制进行了研究,并基于软件VC＋＋,LabVIEW和MATLAB开发出摩擦力颤振补偿器。实验结果表明,通过在控制信号上叠加高频低幅的颤振信号,可以有效地克服系统的摩擦力,消除爬行现象,缩短滞后时间,提高系统的轨迹跟踪精度;颤振信号的频率和幅值对系统的轨迹跟踪精度的影响比较明显,而系统的滞后时间主要受颤振信号幅值影响。

提出了一种采用CMAC神经网络的自学习控制器以解决具有参数不确定和时变外扰动的电液位置伺服系统的高精度控制问题.该控制器采用动态误差作为CMAC的激励信号从而使基于CMAC的控制器跟踪连续变化的信号成为可能.仿真结果证明了该控制器不仅是有效的而且具有很强的鲁棒性.