针对电液伺服系统的控制特点和性能要求,将滑模变结构控制策略应用到典型电液伺服控制系统中,进行了详细的理论分析和实验研究。首先对典型电液伺服控制系统进行了理论分析,建立了数学模型,并通过仿真验证了滑模变结构控制算法的合理性和有效性。其次,进行了实验研究,采用LabVIEW软件编制出实时控制程序,以材料试验机为被控对象进行实时控制,取得了良好的控制效果。

现有的机器视觉测量表面粗糙度的方法依赖于特征提取来量化表面形态并建立预测模型,并且图片样本采集时高度依赖光源环境和拍摄角度。提出利用Swin-Transformer模型直接从表面纹理的数字图像中评估表面粗糙度并进行分类,避免了特征提取。实验中采用了不同的光源亮度和不同的角度进行拍摄,旨在模拟工业生产在线检测的环境。实验分类结果表明该方法对光源和拍摄角度具有良好的鲁棒性,测试集样本准确率可达97.54%。

在混杂系统的参数性故障诊断中,由于参数的不确定性,会导致元件标称值发生偏移,错误报警频发导致常规自适应阈值的残差评估方法鲁棒性较差。针对上述问题,引入一种在故障检测阶段增强残差决策性能的方法。基于键合图(BG)理论,使用全局解析冗余关系在并网逆变器中进行故障检测与隔离,搭建BG的线性分式变换的混合诊断键图进行参数性故障诊断,可从模型中解耦出不确定部分,减少残差评估时上述错误报警现象且与增量键合图方法进行鲁棒性对比。在

伴随制造加工业对可靠度与精准度的需求不断提升,及时而有效地获取旋转机械的故障信息能够保证设备的正常运行。采用深度LSTM残差网络完成旋转机械的故障诊断,主要包含3个模块:初始数据处理层、SP-LSTM残差网络信号诊断层与GAP-ELM网络下的故障分类层。该方法能够完成初始数据的深层特征发掘,利用LSTM元中的记忆与遗忘门获取故障数据的细微变化。所采用的GAP-ELM网络可规避传统Softmax方法分类准确度不高的问题,从而有效完成故障诊断。通过CWRU集完成

为了实现全液压转向器的稳健设计,该文基于键合图方法建立了全液压转向器的动力学模型,并推导得出了转向器的状态方程,以转向器阀芯直径、等效转动惯量及转向器内部总压缩容积作为设计变量,以转向器流量动态响应超调量最小为设计目标,首先对转向器进行了传统优化设计,然后以传统优化设计结果作为设计初值,对全液压转向器进行了稳健优化设计。通过分别基于传统优化设计和稳健优化设计所得动态响应结果比较、分析得知,稳健优化后的转向器结构参数更加合理,动态响应峰值超调量降低了12.5%,稳健性有所提高。以传统优化设计结果为初值对转向器进行稳健设计是切实有效的。

在建立整个电液位置伺服系统的非线性方程中,由于未考虑到外界的未知干扰和建模过程中参数的变化,即液压缸黏性阻尼系数、液压缸总泄漏系数、液压油弹性体积模量会随外负载、工作温度等不同条件发生变化,模型的准确性会受到影响。通过自适应的方法让相应的参数实时变化,提高整个系统的稳定性。通过干扰观测器补偿外界的未知状况,从而提高整个系统的鲁棒性。通过对设计的控制器进行试验,实现对干扰的抑制。试验结果显示,该控制器对电液位置伺服系统的鲁棒性有明显的提高。

汽车制动性能的好坏直接关系到驾驶员、乘客以及行人的人身安全。本文运用了汽车理论相关内容和逻辑推导等方法,建立了汽车滑移率、汽车轮胎和车辆动力学数学模型。并基于simulink仿真模拟软件,对已经建立的轿车液压防抱死制动系统开关控制模型进行了模拟仿真。通过将不同路况下汽车滑移率和制动时长进行对比分析,得出了开关控制不但能够快速准确地使汽车滑移率达到标准值0.2,而且还具有很强的鲁棒性。

介绍H∞控制理论以及基本算法，对混凝土约束收缩系统进行建模，进而设计了基于H∞控制理论的控制器。模拟仿真表明H∞控制能加快系统的响应时间，改善系统性能，对外界干扰以及模型的不确定性具有鲁棒性。最后，通过对混凝土约束收缩过程中所采集的位移和力的数据分析，说明了H∞控制器能更好地抑制外界波动的影响，实现了混凝土来回约束收缩10μm的高精度控制要求，从而验证了此H∞控制器的可靠性。

针对电液比例液压压力机控制系统具有非线性和参数不确定性的特点，提出了模型参考自适应控制算法。对液压压力机的位置和速度进行了理论和实验研究，使其满足液压压力机的位置和速度的复合控制要求。实验结果表明，所提出的控制算法使系统具有较好的鲁棒性，并且对被控对象和参数变化也具有良好的适应性。

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。