液压系统复合控制的建模和应用
以一台大型拉伸矫直机的主液压系统为例,对各个主要元件模型的获得方法进行了详细分析,并给出了泵控缸的数学模型和阀控缸的数学模型以及复合控制时采用比例泵或伺服阀进行补偿的方框图。通过将实际数据代入上述数学模型的计算,为类似复合控制液压伺服系统的设计和调试提供理论依据。
舞台升降液压泵控缸同步控制系统研究
研究重型升降舞台同步控制系统,该闭环同步控制系统以比例变量泵作为控制元件,以非对称液压缸为输出元件,以位移传感器作为反馈元件,实现对输出位移的同步控制。建立该泵控缸系统的数学模型,以MATLAB/SIMULINK为开发工具,建立仿真模型并进行仿真分析。结果表明该控制系统能满足重型舞台同步升降控制的要求,系统简单且节能。
变排量非对称轴向柱塞泵控制性能分析
变排量非对称轴向柱塞泵直接控制非对称液压缸闭式系统具有能效高、结构紧凑等优势。针对变排量三配流窗口轴向柱塞泵存在变量阻力矩脉动大、斜盘倾角振荡频率高等问题,提出在变排量机构中增加阻尼孔以提高变排量控制性能的方案,推导了变排量控制系统的传递函数;通过AMESim仿真模型分别研究了有无阻尼孔情况下的斜盘倾角振荡、变量缸活塞受力、斜盘变量阻力矩等。结果表明,在控制系统阀控缸中加入直径2 mm的阻尼孔,能有效降低斜盘倾角的振荡频率,减小系统脉动冲击。
伺服电动机驱动泵控缸的位移软测量方法
针对位移传感器在液压系统应用中存在的不足,提出了一种液压缸活塞杆的位移软测量方法。该方法基于泵控缸系统的伺服电机转速、转矩信号以及泵、缸、油液相关参数,建立其液压缸活塞杆的位移软测量模型。根据油液黏温、黏压特性补偿活塞杆的位移,以减少软测量位移误差,并在MATLAB/Simulink中建立伺服电机泵控缸系统模型和位移软测量模型。结果表明:所提出的位移软测量方法比位移传感器获取的位移精度略差,但响应速度快,是一种替代位移传感器来获取液压缸位移的有效方案。
变排量非对称轴向柱塞泵控制特性分析
变排量非对称轴向柱塞泵(Variable-displacement asymmetric axial piston pump,VDAAPP)直接控制单活塞杆缸闭式系统具有结构紧凑、能效高的优势。在定排量三配流窗口轴向柱塞泵的基础上,提出基于斜盘摆角位置反馈的PD变排量控制策略。建立VDAAPP的数学模型,运用近似线性化及降阶的方法分析影响VDAAPP频响的因素,并对斜盘变量阻力矩进行研究。在AMESim中建立VDAAPP电液仿真模型,通过对斜盘受力特性的仿真分析,验证了阻力矩计算的正确性。搭建VDAAPP试验平台,对系统的动态性能进行测试。试验和仿真结果表明,当非对称轴向柱塞泵一个配流窗口吸油、两个配流窗口排油时,非对称轴向柱塞泵斜盘存在较大的单向阻力矩,此单向力矩会降低斜盘摆角减小过程中的动态响应;当采用PD控制、比例系数kp=3时,VDAAPP可实现零超调的变排量控制,且具有较高的响应速度,验证了所提控制...
基于动态面控制的伺服泵控缸速度控制研究
以伺服泵控缸电液控制系统为研究对象,针对其速度控制问题,建立伺服泵-对称缸调速系统数学模型。考虑系统负载扰动的随机不可控性,提出了一种基于动态面控制的泵控缸速度控制方法,并对其控制律进行推导分析,采用动态面控制原理对系统输出速度进行闭环控制。依托泵控缸实验平台对所提出的控制方法进行仿真与实验研究。仿真和实验结果表明所提出控制方法有效地提高了系统的鲁棒性和稳定性,可实现泵控缸系统速度的高精度控制。
基于伺服电机驱动泵控缸技术的挖掘机性能研究
为了降低工程机械动力系统的能耗、噪声和废油处理对环境的影响,以某型号液压挖掘机为研究对象,采用无节流损失的伺服电机驱动定量泵的直驱液压技术替代传统的发动机-变量泵-多路阀-执行元件的阀控技术;建立工作装置动力学、泵控缸液压系统、伺服电机、控制系统多学科领域的系统模型,通过典型挖掘循环下的仿真分析研究其系统跟踪性能、能耗和系统效率。研究成果对工程机械的新能源化(纯电驱动或混合动力化)具有理论和实际意义。
泵控式带钢纠偏伺服系统动态特性研究
常用的带钢纠偏系统为阀控缸电液伺服系统存在维修成本高、系统发热量大、故障率高等问题.论文提出采用直驱式电液伺服系统代替带钢纠偏系统中的阀控式电液伺服系统采用永磁式同步电动机代替电液伺服阀作为带钢纠偏控制系统的控制元件设计出了永磁式同步电动机驱动定量泵直接控制液压缸的电液伺服控制系统利用Matlab/Simulink仿真分析系统的稳定性和动态特性结果表明该系统满足带钢纠偏控制对稳定性、响应快速性的要求。
直驱式电液伺服系统及其在注塑机上的应用
建立了直驱式电液伺服系统的数学模型进行了仿真分析和试验研究.结果表明在频响不高的场合直驱式电液伺服装置完全可替代传统的电液伺服装置.
泵控缸电液位置伺服系统的神经网络模型参考自适应控制
针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了神经网络模型参考自适应控制方法。泵控缸电液位置伺服系统由于其自身特性以及外界干扰因素的影响存在严重的非线性,因此,很难采用传统的控制方法来控制。为此,首先利用GA—BP算法离线辨识伺服系统的神经网络模型,得到网络参数的初值,然后利用改进的BP算法在线对网络参数进行微调,以得到较为准确的网络预测输出,从而为在线神经网络控制提供较准确的梯度信息。仿真结果表明,该方法能保证系统具有较快的响应速度和较高的控制精度,并具有较好的自适应性和鲁棒性。