气动加载系统存在着时变、时滞、强耦合、非线性等诸多不利于控制的因素。本文针对气动加载系统各种不利于控制的因素,设计了采用分数阶PID(FOPID)控制的气动加载系统,并结合粒子群算法对FOPID控制器的参数进行了优化,实现了输出压力跟随给定波形输出的优化控制。分别对系统进行了不同输入波形的仿真和实验验证,并和传统整数阶PID控制进行了比较。实验结果表明,FOPID控制的控制精度高、响应速度快、抗干扰能力强,能够更加有效地实现输出压力跟随给定波形输出的控制。

针对电液比例控制系统存在的时变性、非线性、强耦合以及液压参数摄动等问题,提出一种带补偿的迭代学习控制(ILC)算法。在分析电液比例位置伺服系统机制的基础上,建立系统的数学模型。设计不严格依赖于系统精确模型的迭代学习算法,以非常简单的方式处理不确定度相当高的非线性强耦合动态系统。为解决误差收敛过程中存在的抖动和尖峰毛刺,在算法中加入输入和误差补偿。利用先前控制输入和误差的变化量,对系统进行补偿。仿真和实验结果表明:迭代学习控制算法能够有效实现系统对期望轨迹的精确跟踪;与传统PID控制相比,迭代学习控制提高了系统的控制精度和快速跟踪能力。