针对阀控液压缸位置伺服系统非线性导致模型参数确定困难及干扰问题,在分析三阶位置控制的电液控制系统原理及模型的基础上,引入神经网络的RBF径向基控制模型和自适应滑模算法,同时考虑了非1负反馈参数,建立了基于RBF神经网络滑模控制的电液伺服控制系统数学模型。通过选取合适的Lyapunov函数,分析了系统稳定性,解决了参数未定及挠动情况下的电液伺服系统控制器设计问题。仿真结果证明,所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪精度高,响应快,具有较强的鲁棒性。

液压打桩机具有无需复杂外接设备,打击能量巨大,应用场合广阔的优点.在多年的发展中,液压打桩机在不同理论的指导下,逐步发展出了单作用式、双作用式、静压式和振动式等不同种类.这些不同种类的液压打桩机基本能够满足各种施工场所和要求.对打桩机的发展历史和液压打桩机的结构和发展历程进行了简要叙述,并对国内外液压打桩机的发展现状进行了一定的分析,以期对该领域的相关状况进行整体的,简要的归纳.

分析了CLJM-G3.15型液压马达配油轴密封环的工作性能,指出了原有设计的不足,提出了新的改进设计方案.

斜盘式轴向柱塞泵的低速工况性能是影响整个伺服电机驱动泵控系统效率的重要因素。通过数学模型分析选择最优化的仿真模型，研究并得出定量柱塞泵在变转速工况下的流量特性，结合数学模型和仿真模型，确定了定量柱塞泵在变转速工况下的性能，得到了不同转速下斜盘式轴向柱塞泵的压力波动和流量特性，为探索伺服电机驱动的斜盘式轴向柱塞泵控系统的性能提供了依据。

针对目前大型粉末压机普遍存在的控制位置定位不准的难题设计并搭建了基于伺服电机变转速的泵控系统实验装置。为了解决控制位置定位不准的难题通过分析粉末压机定位的工作原理及特性基于液压系统通用的流量连续性原理和理论力学中的力平衡原理采用AMESim软件搭建整个系统并进行数学建模与MATLAB联合仿真应用模糊PID控制理论设计出了适用于该液压系统模型下的控制算法来保证系统的精确位置输出。仿真结果表明运用模糊PID控制方法能够避免摩擦力、变负载等带来的干扰有效地消除了单出杆液压缸的位移超调实现了变负载下单出杆液压缸的精确位置控制。

针对一类模型中存在未知非线性函数以及未知参数的阀控非对称液压缸电液位置系统,设计了一种自适应鲁棒控制策略以提高系统的跟踪精度和鲁棒性能.通过引入动态面技术,液压系统的非线性控制器设计过程可以被极大地简化,同时,传统的反步法所固有的复杂爆炸问题可以被有效地避免.通过设计基于不连续投影方法的自适应律,系统中的未知参数可以被有效地估计并补偿到控制器中.利用Lyapunov稳定性理论对闭环系统的稳定性进行了分析,Simulink的仿真结果表明所提出的算法能够有效地提高系统的跟踪性能.

对于具有多负载且负载压力和流量差异较大的液压系统传统的液压动力单元一般由单液压泵、溢流阀和多个减压阀构成并且按照最大压力和最大流量来配置因此导致较大的节流、溢流损失。针对这一问题提出了一种面向多负载的高效液压动力单元它由多个小功率的伺服电机直驱液压泵与安全阀、单向阀等构成能够分别向不同负载提供相适应的压力、流量的液压油确保液压动力单元的输出功率接近负载消耗功率。分析了不同工况下新型液压动力单元的理论效率;基于AMESimMATLAB软件搭建了高效液压动力单元的仿真模型;建立了面向多负载的高效液压动力单元的控制策略并进行了仿真分析;最终证明了所提出的面向多负载的液压动力单元是可行和高效节能的。

研究一种采用高速电磁开关阀组实现数字式配流的液压马达。首先分析该数字配流式液压马达的运行机理与结构特点;接着在柱塞运动学分析的基础上,根据配流过程分区间建立了其逆时针和顺时针旋转的数学模型,分析了两个方向旋转模型之间的差异。针对所提出的模型进行了仿真,并在此基础上研究了数字配流式液压马达转向切换过程的特性。初步讨论了高速开关阀的开关频率对液压马达性能的影响,并将该马达与传统液压马达进行了对比。通过样机试验,证明了仿真结果的正确性和有效性。

研究了一种采用高速电磁开关阀组实现配流与调速的新型液压马达.介绍了液压马达的工作机理及结构特点;建立数学模型,并对液压马达不同负载下的调速特性和换向特性进行了仿真.结果表明,新型液压马达不仅可以通过改变高速电磁开关阀控制信号占空比来调节液压马达的转速,而且可以通过切换配流状态表实现换向.最后,通过新型液压马达样机上的实验研究,证明了该新型液压马达数学模型是合理和有效的.

对于具有随机特性的快速移动物体的捕捉是控制领域的一项难题。成功地完成捕捉必须在目标物发生机动前以最短的时间跟踪上目标物。鉴于基于液压技术的捕捉控制系统研究较少，以及液压缸在快速直线位置控制上的优势，通过电液比例方向阀控制高速液压缸构建了一套捕捉液压控制系统；基于拟合预测的方法预测捕捉点目标位置，并将捕捉机构引导到该位置再进行轨迹跟踪，从而保证捕捉系统能快速跟踪上随机目标。相关的算法通过Simulink和AMESim的联合仿真得到了验证。