針對液驅(qū)并聯(lián)機(jī)構(gòu)多維力加載系統(tǒng)非線性、時變和強耦合的系統(tǒng)特性,提出一種改進(jìn)PID控制策略以提高系統(tǒng)輸出精度。通過構(gòu)建多維力加載系統(tǒng)動力學(xué)模型與液壓動力元件模型,分析研究耦合力產(chǎn)生機(jī)理。將多維力加載時受系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)影響的各通道間耦合力與系統(tǒng)參數(shù)攝動等非線性因素視為干擾,采用模糊控制對PID參數(shù)進(jìn)行實時調(diào)整,抑制系統(tǒng)非線性干擾以提高跟蹤精度;考慮到傳統(tǒng)經(jīng)驗法或?qū)＜抑R庫的模糊推理對PID控制參數(shù)調(diào)整不夠精細(xì),提出一種模糊PID與小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cerebellar model articulation controller,CMAC）并行的控制策略,利用其自適應(yīng)能力與快速學(xué)習(xí)非線性函數(shù)能力對模糊PID控制過程進(jìn)行學(xué)習(xí)和插補。研究結(jié)果表明:與PID控制器相比,CMAC-模糊PID控制器能夠有效地解決液驅(qū)并聯(lián)機(jī)構(gòu)多維力加載系統(tǒng)復(fù)雜的跟蹤問題。 

【文章來源】：中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,51(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

模糊PID控制結(jié)構(gòu)原理圖Fig.5SchematicdiagramoffuzzyPIDcontrolstructure

MAC控制器的訓(xùn)練樣本，調(diào)整CMAC控制器的輸出使其與總控制輸出的差值減校本研究中，控制系統(tǒng)的采樣周期設(shè)置為2ms，每經(jīng)過1個采樣周期，便將上一采樣周期采集到的信號作為樣本輸入進(jìn)行迭代，在力加載過程中對CMAC各存儲單元的權(quán)值進(jìn)行修正。隨著模糊PID控制器的輸出樣本不斷增加，CMAC控制器的控制精度不斷提高，模糊PID與CMAC并行控制。CMAC控制器的權(quán)重越來越大，最終完全由CMAC控制。圖5模糊PID控制結(jié)構(gòu)原理圖Fig.5SchematicdiagramoffuzzyPIDcontrolstructure圖6不同參數(shù)基礎(chǔ)隸屬度函數(shù)Fig.6Basicmembershipfunctionsofdifferentparameters圖7CMAC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.7CMACnetworkstructurediagram2816

中，控制系統(tǒng)的采樣周期設(shè)置為2ms，每經(jīng)過1個采樣周期，便將上一采樣周期采集到的信號作為樣本輸入進(jìn)行迭代，在力加載過程中對CMAC各存儲單元的權(quán)值進(jìn)行修正。隨著模糊PID控制器的輸出樣本不斷增加，CMAC控制器的控制精度不斷提高，模糊PID與CMAC并行控制。CMAC控制器的權(quán)重越來越大，最終完全由CMAC控制。圖5模糊PID控制結(jié)構(gòu)原理圖Fig.5SchematicdiagramoffuzzyPIDcontrolstructure圖6不同參數(shù)基礎(chǔ)隸屬度函數(shù)Fig.6Basicmembershipfunctionsofdifferentparameters圖7CMAC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.7CMACnetworkstructurediagram2816

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于定量反饋理論的飛行模擬器運動平臺控制系統(tǒng)研究[D]. 吳博.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007

碩士論文
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本文編號：3371318