电液比例阀控马达液压系统辨识与恒功率控制策略研究

发布时间：2017-05-19 23:02

  本文关键词：电液比例阀控马达液压系统辨识与恒功率控制策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文首先介绍了电液比例技术的发展历程及其特点、分类，详细介绍了电液比例压力—流量控制实验台的液压系统和电气系统组成，并用机理法推导出四通电液比例阀控马达系统的传递函数。 设计并进行了阀控马达系统辨识实验：采用1250频响仪为工作阀块BYA4提供正弦输入信号，并记录输入、输出数据；采用最小二乘法拟合输入输出数据，得到系统的传递函数；在MATLAB中作出阀控马达系统开环控制伯德图及其单位阶跃响应，根据作图结果，分别对系统进行了频域和时域分析，并提出了改进系统性能的措施。 分析了试验台阀控马达恒功率控制系统加载部分的元件组成及原理。在AMESim工作空间里为恒功率控制系统各元件选择对应的模型，，并根据辨识实验结果和官方资料对仿真模型进行参数设置。对阀控马达恒功率控制系统进行了AMESim/Simulink联合仿真。分析仿真结果，采用神经网络（Neural Network）PID对系统控制策略进行了改进，得到了良好的控制性能。
【关键词】：阀控马达系统 系统辨识 恒功率控制系统 AMESim/Simulink联合仿真
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH137;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 电液比例系统的发展历程和发展趋势9-10
• 1.1.1 电液比例技术发展历程9-10
• 1.1.2 电液比例技术发展趋势10
• 1.2 电液比例控制系统的构成、分类及特点10-12
• 1.2.1 电液比例系统的构成10-11
• 1.2.2 电液比例系统的分类11-12
• 1.3 电液比例阀控马达系统简介12-13
• 1.4 课题来源、研究内容及研究意义13-14
• 1.4.1 课题来源13-14
• 1.4.2 本论文主要研究内容14
• 1.4.3 课题研究意义14
• 1.5 小结14-15
• 第二章 电液比例阀控马达实验平台15-30
• 2.1 电液比例阀控马达系统原理图15
• 2.2 电液比例阀控马达系统实验平台的结构与组成15-29
• 2.2.1 实验平台的液压系统15-25
• 2.2.2 实验平台的电气系统25-29
• 2.3 小结29-30
• 第三章 阀控马达系统数学模型的建立30-38
• 3.1 数学建模目的和方法30-31
• 3.1.1 建模目的30
• 3.1.2 建模方法30-31
• 3.2 电液比例系统各元件建模31-37
• 3.2.1 液压动力机构建模31-36
• 3.2.2 比例放大器传递函数36
• 3.2.3 比例阀传递函数36-37
• 3.2.4 扭矩/转速传感器的传递函数37
• 3.3 阀控马达系统开环传递函数推导37
• 3.4 小结37-38
• 第四章 阀控马达系统实验辨识38-52
• 4.1 辨识实验总体方案38-39
• 4.2 输入信号的选取39-41
• 4.2.1 正弦输入信号的幅值39-41
• 4.2.2 输入信号频率范围41
• 4.3 实验数据记录和数据处理41-48
• 4.3.1 数据记录41-42
• 4.3.2 实验数据处理42-47
• 4.3.4 最小二乘法的 MATLAB 实现47-48
• 4.4 系统频率特性和动态性能分析48-51
• 4.4.1 MATLAB 制作系统伯德图48-50
• 4.4.2 系统性能分析50-51
• 4.5 小结51-52
• 第五章 阀控马达恒功率控制系统及其控制策略研究52-58
• 5.1 阀控马达恒功率控制系统结构以及加载部分原理52-54
• 5.1.1 恒功率控制系统结构52
• 5.1.2 加载部分原理52-54
• 5.2 PID 控制技术54-57
• 5.2.1 PID 控制的含义和控制原理54-55
• 5.2.2 PID 控制的改进和分类55-57
• 5.3 小结57-58
• 第六章 AMESim/Simulink 联合仿真58-69
• 6.1 恒功率控制系统 AMESim 模型的建立58-62
• 6.1.1 AMESim 软件功能和特点58-59
• 6.1.2 仿真模型建立步骤59-60
• 6.1.3 恒功率控制系统仿真模型建立及参数设置60-62
• 6.2 AMESim/Simulink 联合仿真62-68
• 6.2.1 AMESim 中 S 文件的生成62-64
• 6.2.2 MATLAB/Simulink 建立联合仿真模型64-65
• 6.2.3 神经网络 PID 控制65-66
• 6.2.4 单神经元控制器的设计66
• 6.2.5 多层网的近似神经网络 PID 控制器的建立66-68
• 6.3 仿真结果分析68
• 6.4 小结68-69
• 第七章 结论与展望69-70
• 7.1 结论69
• 7.2 展望69-70
• 参考文献70-74
• 附录74-76
• 攻读学位期间取得的研究成果76-77
• 致谢77

【参考文献】

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本文编号：380118