發(fā)布時間：2017-04-09 06:18

  本文關(guān)鍵詞：氣動恒力輸出系統(tǒng)精度及穩(wěn)定性的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：氣動技術(shù)以其諸多優(yōu)點被廣泛的應(yīng)用于各個領(lǐng)域,尤其是應(yīng)用于要求快速、清潔、柔性輸出的場合。在機(jī)械加工領(lǐng)域中,氣動技術(shù)用于打磨和拋光工件表面,使工件的表面粗糙度到達(dá)期望值。而氣體的可壓縮性和易受溫度影響,使氣動系統(tǒng)的固有頻率低,線性度差,很難用于高精度控制。同時在氣缸摩擦力的影響下,氣缸在低速運行時會產(chǎn)生嚴(yán)重的爬行,這樣會嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能。本文將圍繞鏡片拋光機(jī)氣動恒力輸出系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行分析和討論。為了讓氣動比例系統(tǒng)輸出力在外界干擾下能夠到達(dá)很高的精度,在低速范圍內(nèi)不產(chǎn)生爬行和提高氣動系統(tǒng)的剛度,本文將對氣缸活塞結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),同時還采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制作為氣動伺服控制系統(tǒng)的控制策略,來適應(yīng)氣動系統(tǒng)的非線性性。通過這兩種措施,可以有效的提高系統(tǒng)性能。 本文首先對氣動伺服系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型就是為了獲得系統(tǒng)內(nèi)部之間參數(shù)的關(guān)系。數(shù)學(xué)模型可以得到系統(tǒng)輸入與輸出的關(guān)系,還有系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)對系統(tǒng)輸出的影響,方便分析系統(tǒng)以及調(diào)整系統(tǒng)參數(shù),使系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。 為了滿足拋光機(jī)氣動加載系統(tǒng)所要求達(dá)到的精度及穩(wěn)定性,本文在原有氣缸的基礎(chǔ)上進(jìn)行部分結(jié)構(gòu)的改進(jìn)。即在氣缸活塞與缸筒的接觸區(qū)域采用氣體靜壓支撐,從而使氣缸的摩擦力減少或消除。同時,為了補(bǔ)償氣體剛度低的缺點,在氣缸兩腔加入剛度適中的彈簧,可以彌補(bǔ)氣體剛度差的缺點。 最后用AMESim建立仿真模型,然后對影響氣缸輸出力穩(wěn)定性的一些因素進(jìn)行仿真,得出影響系統(tǒng)輸出力穩(wěn)定性的關(guān)系,來指導(dǎo)恒力輸出系統(tǒng)的設(shè)計。其次對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識做了分析,然后給出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的原理和步驟。編寫B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的程序,并在MATLAB中運行得到階躍和正弦輸入的響應(yīng)。由仿真結(jié)果中可知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有響應(yīng)快,跟蹤能力強(qiáng),能夠應(yīng)用于對氣動系統(tǒng)恒力輸出的控制。
【關(guān)鍵詞】：氣動伺服系統(tǒng) 活塞結(jié)構(gòu)改進(jìn) AMESim仿真 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH138
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題的研究背景與意義10-11
• 1.2 氣動伺服系統(tǒng)概述11-12
• 1.2.1 開關(guān)閥式11-12
• 1.2.2 比例/伺服閥式12
• 1.3 氣動壓力控制系統(tǒng)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 氣缸結(jié)構(gòu)概述13-14
• 1.5 智能控制方法概述14-15
• 1.5.1 PID控制14
• 1.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制14
• 1.5.3 模糊控制14-15
• 1.5.4 專家控制15
• 1.6 課題的提出及主要研究的內(nèi)容15-17
• 第2章 氣動比例系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模17-30
• 2.1 氣動比例力控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型概述17-18
• 2.2 氣動比例系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo)18-26
• 2.2.1 氣動比例閥壓力—流量方程18-19
• 2.2.2 氣缸兩腔流量連續(xù)性方程19-21
• 2.2.3 氣缸活塞力平衡方程21
• 2.2.4 氣動系統(tǒng)的傳遞函數(shù)21-24
• 2.2.5 氣動比例系統(tǒng)的具體參數(shù)及傳遞函數(shù)24-26
• 2.3 氣動比例壓力控制系統(tǒng)的特性分析26-29
• 2.3.1 系統(tǒng)的固有頻率26
• 2.3.2 系統(tǒng)的阻尼比26-27
• 2.3.3 系統(tǒng)的放大系數(shù)27
• 2.3.4 氣壓彈簧剛度27-28
• 2.3.5 氣動比例系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)及仿真28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 氣缸結(jié)構(gòu)的改進(jìn)30-50
• 3.1 氣缸結(jié)構(gòu)概述30-32
• 3.1.1 氣缸各主要部件概述30-31
• 3.1.2 活塞結(jié)構(gòu)31-32
• 3.2 氣缸結(jié)構(gòu)的設(shè)計32-49
• 3.2.1 降低氣缸摩擦力的結(jié)構(gòu)設(shè)計32-41
• 3.2.2 提高氣缸剛度的結(jié)構(gòu)設(shè)計41-49
• 3.3 本章小結(jié)49-50
• 第4章 氣動系統(tǒng)的建模與仿真50-71
• 4.1 拋光機(jī)氣動回路原理圖50
• 4.2 氣動系統(tǒng)AMESim建模50-51
• 4.2.1 AMESim簡介50-51
• 4.2.2 搭建氣動系統(tǒng)AMESim模型51
• 4.3 氣動系統(tǒng)AMESim模型仿真51-59
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制59-70
• 4.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述59-60
• 4.4.2 神經(jīng)元模型及結(jié)構(gòu)60-61
• 4.4.3 感知器61-62
• 4.4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制62-66
• 4.4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID仿真66-70
• 4.6 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論與展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 致謝76-77
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄77

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：294650