基于最小控制合成算法的电液伺服振动台控制策略
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。
基于双目视觉的振动测量及控制
针对柔性板的低频振动问题,研究了一种基于双目视觉测量其低频振动和反馈的控制方法。采用视觉传感器采集柔性板振动过程中的图像序列,通过图像处理的方法分析图像序列,从而得到柔性板的振动信息。以此信息作为控制反馈信号,采用最小控制合成算法(minimal control synthesis,简称MCS)抑制柔性板的振动。在相同的条件下,比较MCS算法和比例微分(proportion differentiation,简称PD)算法的控制效果。实验结果验证了基于双目视觉测量和MCS算法的可行性,且MCS算法的控制效果要优于PD算法。
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