液压伺服系统能够有效地搬移托举重载负荷,因此广泛地应用于外骨骼机器人驱动系统中.液压伺服系统存在非线性、参数时变性和强干扰性等特点,常规PID控制算法很难满足控制系统快速性和控制精度的要求.为实现液压伺服系统的优化控制,该文将神经网络滑模控制器引入到液压伺服系统的优化控制中,建立液压伺服系统的数学模型,采用Matlab软件进行液压伺服系统的控制仿真.结果表明,神经网络滑模控制器的控制性能优于PID控制器,显著提高了系统的响应速度,能够满足系统响应速度、控制精度及液压伺服系统的控制要求,具有较强的鲁棒性.

为解决以液压凿岩台车为代表的钻爆法施工装备无法基于定制化需求的快速模块化配置选型的问题,研究了一种基于综合需求的钻爆法施工装备模块化配置设计方法.在装备模块化设计的基础上,将装备综合性能、成本和货期作为优化目标,隧道施工和客户个性化需求作为模块配置约束条件,构建了装备配置优化模型,采用改进型非支配排序多目标遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSAG-Ⅱ)对模型求解,可快速生成满足定制化需求的装备最优配置方案.以基于定制化综合需求的液压凿岩台车模块化快速配置设计为例,验证了方法的可行性和有效性.

液压系统的扰动力、参数变化和摩擦力等因素都会影响串联机械臂的控制精度.为加强对串联机械臂关节的控制,提出基于状态反馈的高精度控制技术,通过Jacobian(雅可比行列式)矩阵伪逆法构建串联液压机械臂的动力学模型,获取机械臂的状态向量.基于状态反馈设计自适应模糊滑膜控制器,采用重力补偿算法对串联液压机械臂的控制结果进行补偿,从而提高控制精度.实验结果表明,本文方法控制串联液压机械臂时,可在5 ms内控制串联液压机械臂保持平稳,不存在振动现象,并且定位运动误差较小,控制精度高,表明运用此控制技术下的机械臂关节跟踪和控制的精度高、振动抑制能力更强.