气动加载系统的模糊自适应逆控制方法

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1、学兔兔www.xuetutu.com第50卷第14期机械工程学报Vlo1．5ONO．142014年7月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGJu1．2014DoI：10．3901，JME．2014．14．185气动加载系统的模糊自适应逆控制方法木刘福才刘砚徐文丽刘吉斯(燕山大学电气工程学院秦皇岛066004)摘要：气动加载系统具有时滞、时变及强非线性等特点，为了提高气动加载系统的控制精度，克服传统PI控制算法的不足，提出一种气动压力加载系统的模糊自适应逆控制方案。利用模糊辨识理论对气动加载系统进行离线逆建模，得到初始逆模型，并将该初始逆模型作为初始控制器，控制气动

2、加载系统的输出压力，运行过程中采用最小方均根(Leastmeansquare，LMS)滤波算法在线修正控制器的参数。基于VC++6．0软件开发平台设计系统实时控制程序，在一套电气比例压力阀控气动加载系统上进行试验研究。通过与PI控制算法、模糊比例积分微分(Proportion，integration，differentiation，PID)控制算法进行比较，结果表明设计的气动加载系统控制器控制精度高、响应速度快、抗扰能力强。关键词：气动加载系统；模糊逆模型；自适应逆控制；最小方均根滤波算法中图分类号：TP273FuzzyAdaptiveInverseControlforPneumati

3、cLoadingSystemLIUFucaiLIUYanXUWenliLIUJisi(CollegeofElectricalEngineering，YanshanUniversity,Qinhuangdao066004)Abstract：Thepneumaticloadingsystemhasthecharacteristicsoftimedelay，time—varyingandseriousnonlinearity．InordertoimprovethecontrolprecisionandovercometheshortcomingsoftraditionalPIcontrola

4、lgorithm，fuzzyadaptiveinversecontrolisproposedtocontrolthepressureofpneumaticloadingsystem．Inversemodelthepneumaticloadingsystemoff-linewithfuzzyidentificationtheoryandgetthemitialinversemode1．Taketheinitialinversemodelastheinitialcontrollertocontroltheoutputpressureofthepneumaticloadingsystem，a

5、ndupdatetheparametersofthecontrolleronlinewiththeLMSfilteringalgorithm．BasedonVC++6．0softwaredevelopmentplatform．realtimecontrolprogramisdesignedandtestedonapneumaticloadingsystem．BycomparingtothePIcontrolalgorithm，andfuzzyproportion，integration，differentiationcontrolalgorithm，theresultsprovetha

6、ttheproposedcontrollerhashJlghcontrolaccuracy，fastresponseandstronganti·disturbanceabilityforthepneumaticloadingsystem．Keywords：pneumaticloadingsystem：fuzzyinversemodel：adaptiveinversecontrol；leastmeansquare(LMS)filteringalgorithm于气动比例阀的比例特性及空气和水、油等流体相0前言比，在压缩性、黏度和非线性等方面有很多不确定性因素，因此，气动压力加载系统难以实现

7、高精度气动系统因其具有成本低、质量小、高出力／的闭环控制，在一些控制要求不高的场合常常采用质量比、维护简单、实用性强等优势，因而被广泛开环控制，如何实现高精度的气动压力加载系统闭应用于工业自动化领域J。在气动控制领域，常常环控制是目前气动领域研究的热点课题之一p。需要将控制信号成比例地转换成气压或流量，驱动为了解决上述问题，近些年来出现了很多针对气动执行机构动作。由于电气比例阀的出现，使得气动系统的控制策略。如已渗透到各个领域中的智气动系统突破