电液伺服系统具有高度非线性、模型参数不确定等特点,给液压缸位移跟踪控制造成了困难。高阶滑模是一种变结构非线性控制方法,它可以实现系统的鲁棒控制,同时抑制系统的抖动,非常适用于电液伺服系统的控制。但高阶滑模也存在控制器的参数难以设置、系统响应速度慢的问题。对此,提出在自适应高阶滑模的基础上加入比例反馈的复合控制策略。针对高阶滑模的控制参数难以设置的问题,提出基于时滞控制理论的参数自适应调整算法,既保证了系统稳定又降低了控制信号的抖动幅值。在自适高阶滑模的基础上加入比例控制以提高系统的响应速度。建立了电液伺服系统的仿真模型,仿真结果表明:自适应高阶滑模使控制信号的振幅进一步减小,有效抑制了液压缸的抖动;加入比例控制之后,系统的响应速度大幅提升,位移跟踪误差也显著减小。

非对称液压缸的位移伺服系统存在两腔作用面积不等、系统模型不确定等特点,给液压缸高精度位移跟踪控制造成了巨大的困难。对此,提出以速度前馈为主与位移反馈为辅的复合控制策略。设计一种新的以控制电流和阀口压差为自变量的伺服阀流量计算模型,并根据该模型设计液压测试回路,通过测试结果辨识模型中的参数。根据伺服阀流量模型与目标位移轨迹计算速度前馈控制量。基于PI控制求出位移误差反馈控制量。最后,将速度前馈和位移反馈控制量相叠加作为伺服阀的驱动电压。通过试验得出在复合控制策略下液压缸位移跟踪的最大误差与目标位移幅值之比为2.1%,相对PID控制跟踪误差明显减小。提出的控制策略为生产实际中非对称液压缸的位移跟踪控制提供了一种简单、有效的方法。

由于翻车机液压系统故障频发,严重影响生产,对其进行状态监测与故障诊断具有重要的实际意义。根据翻车机工作过程具有间歇性和时变性的特点,采用自适应多向主成分分析(MPCA)对其进行状态监测与故障诊断。应用加权递归算法自适应更新协方差矩阵,并通过权值调整新数据对最终模型参数的影响。针对Q贡献率不能反映各过程变量偏离正常范围的程度,导致故障定位不准。采用主成分t贡献率进行故障定位,其直接揭示了过程变量的变化程度。根据翻车机在线监测系统的运行情况证明自适应MPCA方法可以准确及时的发现故障,基于t贡献率的故障定位方法准确率可以达到90%。

针对桥梁检测车液压故障诊断方法的不足及故障维修需求,提出桥梁检测车故障液压有源测试方法。叙述桥梁检测车的组成支路和存在的故障现象;研究桥梁检测车液压系统泄漏状态的液压有源测试理论;运用理论研究成果,对某种桥梁检测车液压系统泄漏状态进行了测试,测试结果验证了桥梁检测车液压有源测试方法的可行性。

故障子空间矩阵是基于主元分析故障辨识的常用方法。但常规的故障子空间矩阵仅能描述当故障发生时哪些变量偏离了它们的正常值。当两种故障类型具有相同的故障变量时,故障子空间矩阵不能将它们区分。为了进一步提高故障子空间矩阵的辨识能力,本文提出正负故障子空间矩阵法。新方法不仅揭示了故障变量,并且可以反映变量的变化趋势,这使得故障子空间矩阵所代表的故障类型更加具体。首先,以监测统计量最小为优化目标求出各种故障状态下变量的幅值向量。其次,通过幅值向量求出变量的重构值和符号矩阵。然后,根据重构贡献率最小找到对应的故障子空间矩阵,并将该矩阵与符号矩阵相乘得到正负故障子空间矩阵。最后,根据有方向故障子空间矩阵完成故障辨识。通过对翻车机液压系统的故障辨识结果证明该方法具有较高准确性和普适性。

针对电液位置伺服系统的不确定性与输入饱和问题,提出自适应抗饱和控制策略。建立阀控缸系统的数学模型;在基于反步法的设计框架下,将输入饱和导致的跟踪误差加入到李亚普诺夫函数当中,并根据该李亚普诺夫函数设计控制器。通过使李亚普诺夫函数渐近稳定,使得系统跟踪误差收敛于零。针对系统模型中的不确定参数,通过自适应算法对其进行迭代更新,以保证控制器的有效性。以跟踪误差最小为目标函数,采用粒子群搜索算法优化控制器的4个参数。结

应用AMESim软件对C80型转子式翻车机液压控制系统靠车部分进行了仿真分析,并通过将仿真结果与样本曲线对比验证了建立模型的正确性。对靠车液压系统注入常见故障,通过比较正常和不同故障下系统液压缸压力的变化特点,总结液压缸压力变化曲线与特定故障之间的联系,这为以后从观测靠车缸压力波动特点推断液压系统发生何种故障奠定基础。

为了快速诊断出翻车机液压系统故障产生的位置以及故障原因，提出了一种基于BP神经网络算法的翻车机液压系统故障诊断方法，在此基础上提出了大型液压系统故障诊断分块建模的原则。利用某公司C型转子式翻车机故障数据样本建立了整体、分块故障诊断BP神经网络模型，对比实验数据分析表明，采用分块建模原则建立的BP神经网络故障诊断模型对翻车机液压系统故障具有较高识别精度，对提高翻车机液压系统状态监测与故障诊断能力有较大实用价值和工程意义。

针对在少故障样本情况下，建立状态识别决策表时数据离散化的阈值难以确定的问题，提出了将系统正常工作时状态参数变化区间的边界值作为状态参数离散化阈值来建立液压系统故障识别决策表，以此处理某型翻车机液压系统故障识别问题。应用粗糙集理论对建立的决策表进行属性约简，得到系统故障诊断的简化规则，并将这些规则存入故障诊断专家系统的知识库中用于系统故障识别。专家系统的现场诊断结果表明，应用该方法提取的故障诊断规则具有较高的鲁棒性。