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面向極端制造裝備的液壓巨系統(tǒng)的容錯技術(shù)研究

發(fā)布時間:2020-06-22 17:32
【摘要】: 隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展,工業(yè)設(shè)備日趨復(fù)雜,自動化程度也越來越高,我國發(fā)展中的數(shù)萬噸級模鍛裝備、航天運載工程以及新一代高效節(jié)能冶金流程裝備,都包含有液壓巨系統(tǒng),其具高壓大流量、控制系統(tǒng)龐大復(fù)雜等特性,這類系統(tǒng)一旦出現(xiàn)事故則可能會造成人員和財產(chǎn)的巨大損失,因此,切實保障液壓巨系統(tǒng)運行時的可靠性、安全性,具有十分重要的意義。 液壓巨系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,可能存在著時變參數(shù)以及因外界干擾引起的不確定性,使得系統(tǒng)的動態(tài)特性非常的復(fù)雜,一般情況下很難建立系統(tǒng)的精確模型,所以不能采用傳統(tǒng)基于模型的方法來設(shè)計控制器。本文以液壓巨系統(tǒng)關(guān)鍵回路中應(yīng)用的電液伺服控制系統(tǒng)為控制對象,分析其故障特點,對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略的應(yīng)用進行了深入的探索。構(gòu)建模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為在線的控制辨識器,以能動態(tài)的跟蹤系統(tǒng)的模型變化狀況,在此基礎(chǔ)上利用PID自適應(yīng)控制策略設(shè)計控制器,補償系統(tǒng)非線性和不確定性對系統(tǒng)造成的損失。本文并不是簡單的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力,而且綜合了模糊控制技術(shù)的模糊化接口、去模糊化接口等,實現(xiàn)知識庫的構(gòu)建,并且避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑箱”工作模式,實現(xiàn)系統(tǒng)的智能容錯控制。 傳統(tǒng)的容錯控制方法在液壓巨系統(tǒng)中的應(yīng)用還存在著一定的局限性,所以本文提出了一種新型的液壓容錯控制方法,即“流體故障知識島”方法。不同于傳統(tǒng)的硬容錯控制方法,“流體故障知識島”對控制器進行結(jié)構(gòu)上的創(chuàng)新,設(shè)計先導(dǎo)級信息感知單元,能感知系統(tǒng)的流體信息并進行邏輯處理,將結(jié)果直接用于推動主功率級的避障控制,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)具有“安全模式”的液壓容錯控制單元。該方法的應(yīng)用可以解決液壓巨系統(tǒng)的整體容錯問題,并且能最大限度的簡化液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。 本文的目的旨在將前沿的容錯控制理論應(yīng)用到液壓巨系統(tǒng)的設(shè)計實踐中,以提高其可靠性,避免因微小可靠故障停機而造成設(shè)備損壞,或因突發(fā)事故引起停機檢修等各種經(jīng)濟損失,因此,本文的容錯控制研究有著較為重要的現(xiàn)實意義。
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號】:TH137
【圖文】:

面向極端制造裝備的液壓巨系統(tǒng)的容錯技術(shù)研究


容錯控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖,控制器


則進入停機狀態(tài),避免因故障帶來的更嚴重后果。1 常規(guī) PID 控制器工作原理PID(Proportional,Integral and Differential)控制是最早發(fā)展起來的控制策它以算法簡單、魯棒性好、可靠性高等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控 控制系統(tǒng)主要由控制器和被控對象所組成,而控制器則由比例、積分、環(huán)節(jié)組成,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 3.7 所示。比例

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 吳艷輝,陳雄;多輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的快速算法[J];復(fù)旦學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年01期

2 王鏞根;重構(gòu)控制律的容錯控制[J];航空動力學(xué)報;1993年03期

3 王益群,陳星,曹棟璞;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電液伺服系統(tǒng)自適應(yīng)控制[J];機床與液壓;2002年05期

4 譚建平;周俊峰;黃長征;;300MN模鍛水壓機操縱系統(tǒng)改造方案研究[J];機械科學(xué)與技術(shù);2006年12期



本文編號:2726008

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