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。

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(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,验证了所提控制方

与阀控系统相比,泵控闭式系统具有无节流损失、驱动与动势能回收一体化的优点,是电液控制技术的发展方向,但对于目前广泛应用的单出杆液压缸,采用传统的进出口流量对称型液压泵,需要附加复杂的流量补偿回路平衡液压缸的面积差,在负载方向改变时会产生压力和速度突变,影响系统运行品质。为解决这些问题,提出一种能够匹配单出杆液压缸面积差的非对称泵闭式系统方案,在对称型轴向柱塞泵的基础上,将原配流窗口由2个修改为3个,其中与原泵出油口连通的窗口不变,连通单出杆液压缸的无杆腔。将原吸油窗口修改为2个,其中1个窗口与单出杆液压缸的有杆腔连通;第3个配流窗口为补偿窗口,与蓄能器或液压油箱连通。建立系统试验台,测试验证该新型系统方案的有效性,进一步将新回路原理用于控制液压挖掘机的斗杆,并对采用新方案后斗杆的运行和能效

由于结构紧凑,易于并行驱动多执行器等优点,阀控液压缸系统被广泛应用于工业和工程自动化装备,存在问题是节流损失大,能量效率低。为了降低液压系统能耗,有效的方法是采用直接泵控技术,消除节流损失。但传统进出口流量对称型液压泵驱动非对称液压缸系统,需要附加复杂的回路补偿非对称液压缸面积差,并且当液压缸负载方向频繁变化时,控制腔交替变化,液压缸运行平稳性差。针对上述问题,提出一种能够匹配非对称液压缸面积差的非对称泵控缸闭式系统方案,并将其应用于控制具有四象限工作特性的液压挖掘机斗杆。为了验证新提出方案的可行性,在前期仿真研究基础上,构建非对称泵控液压挖掘机斗杆试验系统,对采用新方案后斗杆的运行和能效特性进行研究。测试结果表明,新系统具有良好的控制特性,可消除负载方向改变造成的速度波动,与采用泵

介绍了泵控EPC系统的实现方案，建立了整个系统的数学模型，并验证了系统的稳定性。然后应用AMESim与Matlab／Simulink两种仿真软件，分别对液压机构和伺服电机进行建模与联合仿真，并给出仿真结果。

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.

针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题，设计了自适应模糊滑模变结构控制器。为了使等效控制器的设计不依赖于对象的精确数学模型，利用自适应模糊系统代替等效控制器，并且为了消除外界干扰、抑制抖振，利用模糊系统动态调节控制增益。仿真结果表明，该方法能保证系统具有较优的动态响应和稳态控制精度，并且对外界干扰及结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。

针对泵控缸电液位置伺服系统存在非线性和时变性,从而难以对其精确建模的问题,研究了该系统机理建模和智能建模的方法。通过实验仿真表明,机理建模精度低、泛化能力差;模糊建模和BP神经网络建模可较好的拟合系统固有的非线性和时变性特性;基于遗传算法的BP神经网络较好的解决了BP神经网络易陷入局部最小的问题,具有建模精度高、泛化能力好的特点。

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。