電液控制系統(tǒng)辨識(shí)及實(shí)時(shí)控制策略研究
發(fā)布時(shí)間:2023-09-21 20:02
辨識(shí)篇 辨識(shí)篇包括一至五章。第一章簡(jiǎn)單扼要地介紹了系統(tǒng)辨識(shí)的基本內(nèi)容和方法,討論了辨識(shí)過程中遇到的一些問題的解決方法。第二章介紹采用正交函數(shù)BPF將含有未知參數(shù)的系統(tǒng)線性微分方程轉(zhuǎn)化為代數(shù)向量方程求解,獲取表征系統(tǒng)特性的傳遞函數(shù)或微分方程參數(shù)而達(dá)到辨識(shí)目的。仿真辨識(shí)及對(duì)電液控制系統(tǒng)的辨識(shí)結(jié)果均表明,BPF辨識(shí)法具有原理簡(jiǎn)潔。實(shí)現(xiàn)方便及辨識(shí)精度高等優(yōu)點(diǎn);任何可積函數(shù)均可作為辨識(shí)輸入信號(hào)及辨識(shí)過程可由遞推算法實(shí)現(xiàn)這一特點(diǎn)使得BPF辨識(shí)法能方便有效地用于動(dòng)態(tài)過程的系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線辨識(shí)。第三章將BPF辨識(shí)原理應(yīng)用推廣到MIMO系統(tǒng),并用矢量線性相關(guān)理論對(duì)系統(tǒng)輸入不同時(shí)系統(tǒng)模型參數(shù)的可辨識(shí)性進(jìn)行了討論。系統(tǒng)仿真辨識(shí)結(jié)果表明其與參數(shù)可辨識(shí)性的理論分析結(jié)論相一致;當(dāng)系統(tǒng)各輸入線性無關(guān)時(shí),MIMO系統(tǒng)BPF辨識(shí)的精度令人滿意。第四章對(duì)正交函數(shù)HF在系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用作了介紹;通過數(shù)值仿真,比較了HF與BPF的辨識(shí)精度。第五章對(duì)M輸入N輸出系統(tǒng)CARMA模型辨識(shí)原理進(jìn)行了介紹。數(shù)值仿真例子表明,采用PRBS作為系統(tǒng)輸入辨識(shí)信號(hào)的系統(tǒng)CARLA模型辨識(shí)法具有很高的精度;該章最后還給出了塑料注塑機(jī)預(yù)塑料筒...
【文章頁(yè)數(shù)】:201 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【文章目錄】:
辨識(shí)篇
1.系統(tǒng)辨識(shí)的內(nèi)容與基本方法
1-1 引言
1-2 幾種常用的數(shù)值辨識(shí)法
1-3 系統(tǒng)階的辨識(shí)
1-4 狀態(tài)模型的辨識(shí)
1-5 傳遞函數(shù)的辨識(shí)
1-6 系統(tǒng)辨識(shí)中的幾個(gè)實(shí)際問題
2.SISO系統(tǒng)時(shí)域模型BPF辨識(shí)法
2-1 引言
2-2 BPF及其辨識(shí)原理
2-3 BPF辨識(shí)軟件結(jié)構(gòu)框圖
2-4 系統(tǒng)辨識(shí)仿真
2-5 電液控制系統(tǒng)辨識(shí)應(yīng)用實(shí)例
3.MIMO系統(tǒng)時(shí)域模型BPF辨識(shí)法
3-1 引言
3-2 MIMO系統(tǒng)模型及BPF辨識(shí)原理
3-3 不同輸入下的系統(tǒng)參數(shù)可辨識(shí)性
4.系統(tǒng)時(shí)域模型HF辨識(shí)法
4-1 Haar Functions(HF)及其辨識(shí)原理
4-2 HF、BPF仿真辨識(shí)精度比較
5.M輸入N輸出系統(tǒng)CARHA模型辨識(shí)
5-1 CARMA模型
5-2 CARUA模型辨識(shí)方法及程序框圖
5-3 CARMA模型RELS法辨識(shí)數(shù)值仿真及應(yīng)用實(shí)例
控制篇
6.系統(tǒng)控制概述
7.塑料注塑機(jī)注射及保壓過程分析及控制
7-1 引言
7-2 控制要求
7-3 控制策略
7-4 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
7-5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
8.塑料注塑機(jī)可控硅連續(xù)可調(diào)加溫系統(tǒng)微機(jī)實(shí)時(shí)控制
8-1 引言
8-2 溫控系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)
8-3 多變量加溫系統(tǒng)建模
8-4 積分分離PID控制
8-5 廣義最小方差控制
8-6 最小方差自校正控制
9.液壓機(jī)械手控制的正交函數(shù)解法
9-1 引言
9-2 液壓機(jī)械手的動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制
9-3 液壓機(jī)械手的模型參考自適應(yīng)控制
9-4 結(jié)論
10.幾種控制方法克服多關(guān)節(jié)電液位置伺服裝配機(jī)械手時(shí)變負(fù)載的性能比較
10-1 大臂系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10-2 三階系統(tǒng)動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制(DOC)
10-3 三階系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制(MRAC1)
10-4 針對(duì)系統(tǒng)時(shí)變慣性負(fù)載等設(shè)計(jì)的模型參考自適應(yīng)控制(MRAC2)
10-5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
11.電液比例變量泵模擬PID調(diào)節(jié)與微機(jī)動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制性能比較
11-1 63BCY/4—1B電反饋電液比例變量泵
11-2 微機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制(DOC)算法
11-3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論
附1.投寄及發(fā)表文章
本文編號(hào):3848300
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【學(xué)位級(jí)別】:博士
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辨識(shí)篇
1.系統(tǒng)辨識(shí)的內(nèi)容與基本方法
1-1 引言
1-2 幾種常用的數(shù)值辨識(shí)法
1-3 系統(tǒng)階的辨識(shí)
1-4 狀態(tài)模型的辨識(shí)
1-5 傳遞函數(shù)的辨識(shí)
1-6 系統(tǒng)辨識(shí)中的幾個(gè)實(shí)際問題
2.SISO系統(tǒng)時(shí)域模型BPF辨識(shí)法
2-1 引言
2-2 BPF及其辨識(shí)原理
2-3 BPF辨識(shí)軟件結(jié)構(gòu)框圖
2-4 系統(tǒng)辨識(shí)仿真
2-5 電液控制系統(tǒng)辨識(shí)應(yīng)用實(shí)例
3.MIMO系統(tǒng)時(shí)域模型BPF辨識(shí)法
3-1 引言
3-2 MIMO系統(tǒng)模型及BPF辨識(shí)原理
3-3 不同輸入下的系統(tǒng)參數(shù)可辨識(shí)性
4.系統(tǒng)時(shí)域模型HF辨識(shí)法
4-1 Haar Functions(HF)及其辨識(shí)原理
4-2 HF、BPF仿真辨識(shí)精度比較
5.M輸入N輸出系統(tǒng)CARHA模型辨識(shí)
5-1 CARMA模型
5-2 CARUA模型辨識(shí)方法及程序框圖
5-3 CARMA模型RELS法辨識(shí)數(shù)值仿真及應(yīng)用實(shí)例
控制篇
6.系統(tǒng)控制概述
7.塑料注塑機(jī)注射及保壓過程分析及控制
7-1 引言
7-2 控制要求
7-3 控制策略
7-4 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
7-5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
8.塑料注塑機(jī)可控硅連續(xù)可調(diào)加溫系統(tǒng)微機(jī)實(shí)時(shí)控制
8-1 引言
8-2 溫控系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)
8-3 多變量加溫系統(tǒng)建模
8-4 積分分離PID控制
8-5 廣義最小方差控制
8-6 最小方差自校正控制
9.液壓機(jī)械手控制的正交函數(shù)解法
9-1 引言
9-2 液壓機(jī)械手的動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制
9-3 液壓機(jī)械手的模型參考自適應(yīng)控制
9-4 結(jié)論
10.幾種控制方法克服多關(guān)節(jié)電液位置伺服裝配機(jī)械手時(shí)變負(fù)載的性能比較
10-1 大臂系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10-2 三階系統(tǒng)動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制(DOC)
10-3 三階系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制(MRAC1)
10-4 針對(duì)系統(tǒng)時(shí)變慣性負(fù)載等設(shè)計(jì)的模型參考自適應(yīng)控制(MRAC2)
10-5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
11.電液比例變量泵模擬PID調(diào)節(jié)與微機(jī)動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制性能比較
11-1 63BCY/4—1B電反饋電液比例變量泵
11-2 微機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制(DOC)算法
11-3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論
附1.投寄及發(fā)表文章
本文編號(hào):3848300
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