针对一类具有未知外部扰动的多缸液压机,提出了一种基于模糊情感神经网络的反步滑模控制策略。首先,建立了包含集总扰动的多缸液压机的数学模型;其次,采用反步法与滑模控制结合,同时考虑系统的鲁棒性,利用模糊情感神经网络逼近集总扰动,给出神经网络权重的自适应律,形成新型的复合控制器设计方案;最后,利用Lyapunov方法分析了系统的稳定性。通过在多缸液压机上进行的数值仿真及对比,表明所设计的控制器可以实现对多缸液压机良好的位置跟踪和调平控制,并对外部集总扰动具有较强的鲁棒性。

研究了一类多缸液压机在多种类型故障下的位移跟踪和调平控制问题。首先,为一类多缸液压机建立了考虑多种类型故障的数学模型;其次,基于该模型提出了一类自适应滑模容错控制算法。该算法不仅考虑了单液压缸可能发生的多类故障问题,还考虑了多液压缸同时发生多类故障问题的情况。在有效处理液压缸多类型故障的同时,无需依赖故障检测模块(FDI)。通过Lyapunov稳定性分析,证明了所提控制算法能够保证多液压缸控制系统在发生多类型故障和存在扰动情况下的一致稳定性。仿真对比表明,所提控制方法不仅能够实现高精度的位置跟踪和调平,且较传统算法在容错能力方面具有明显的优势。

为了减小多缸液压机的同步控制误差和跟踪误差,设计了基于饱和函数控制律的改进型相邻交叉耦合控制器。以阀控电压为控制量,建立了四缸液压机同步系统的动力学模型。为了减少控制器输入量的数量并降低控制律的复杂度,改进了相邻交叉耦合控制器。为了减小滑模控制的抖振幅度,基于饱和函数提出了滑模层的概念,使滑模层内的系统状态在接近滑模面时的切换惯性减小,从而减弱了抖振问题。经仿真与实验验证,饱和函数控制律的抖振幅度远远小于符号函数控制律的抖振幅度;在仿真偏载情况下,最大稳态同步误差为0.03 mm,在实验偏载情况下,最大稳态同步误差为0.0413 mm,基于饱和函数控制律的改进型相邻交叉耦合控制器能够实现较高精度的同步控制。

针对一类具有未知内部动态和外部干扰的二阶非线性系统,提出基于扩展状态观测器(ESO)的超螺旋滑模控制策略。首先,将二阶系统的未知内部动态和外部扰动视为集总扰动,由ESO进行估计和补偿;然后,提出一种组合控制器设计方案,在ESO的基础上由新型边界层超螺旋滑模控制器来获得预期的控制性能;之后,提出一种基于Lyapunov稳定性理论的综合控制器-观测器稳定性分析方法,保证它在未知内部动态和外部干扰下的渐近收敛性;最后,将提出的控制策略在多缸液压机上进行仿真,结果表明:该控制策略对多缸液压机的位置跟踪和输出调平控制效果良好。

为了减小多缸液压机对给定位移的跟踪误差和液压缸之间的同步误差,设计了相邻交叉耦合模糊自整定积分分离PID同步控制器。以液压阀的阀控电压为控制量,以活塞杆位移为输出量,建立了同步控制系统的动力学方程。选择相邻交叉耦合同步控制方案作为基础方案,将积分分离PID控制与模糊理论相结合,提出了模糊自整定积分分离PID控制方法。仿真结果表明:从超调量、调节时间、同步误差的角度讲,相邻交叉耦合同步控制的效果优于主从同步方案和同等同步方案,模糊自整定积分分离PID控制优于模糊PID控制。经3000 kN液压机控制实验验证,在最大负载为270.4 kN的情况下,液压机压制过程的超调量为3.2%,最大同步误差为0.17 mm,说明设计的控制器具有较好的同步控制效果。