本文選題：葉片泵 + 變量機(jī)構(gòu)��； 參考：《昆明理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著流體傳動控制與計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展及廣泛應(yīng)用,使液壓系統(tǒng)自動化控制在液壓元件、系統(tǒng)控制以及理論應(yīng)用等方面都日趨完善和成熟,電液數(shù)字控制技術(shù)已成為機(jī)電一體化中一個(gè)重要技術(shù)手段。變量泵作為液壓傳動與控制系統(tǒng)中的核心元件,其性能好壞影響整個(gè)液壓系統(tǒng)的控制性能。本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的變量葉片泵控制系統(tǒng),主要由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、壓力和位移傳感器、高速開關(guān)閥、變量葉片泵等元件組成。該系統(tǒng)通過智能控制器輸出PWM信號,改善高速開關(guān)閥的動靜態(tài)特性,同時(shí)根據(jù)工作要求對控制系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行智能優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)液壓數(shù)字泵控制系統(tǒng)的智能化、自動化。本文針對現(xiàn)有數(shù)字泵控制系統(tǒng)的缺陷和不足,設(shè)計(jì)一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的控制器,通過控制高速開關(guān)閥PWM信號的占空比,改變活塞缸兩腔間的壓力差,使液壓泵內(nèi)變量機(jī)構(gòu)隨活塞缸位置的調(diào)整而改變,實(shí)現(xiàn)變量葉片泵工作口輸出流量與壓力的控制;運(yùn)用MATLAB/SIMULINK軟件對控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真,結(jié)果表明該控制系統(tǒng)的控制效果和穩(wěn)定性都能滿足工作要求;針對復(fù)雜非線性,外界干擾的控制問題,設(shè)計(jì)了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制系統(tǒng),用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識獲得對象的模型信息,使權(quán)值系數(shù)根據(jù)被控對象運(yùn)動狀態(tài)的變化而調(diào)整,從而提高控制系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾性,優(yōu)化了系統(tǒng)的控制性能。
[Abstract]:With the rapid development and wide application of fluid transmission control and computer technology, the automatic control of hydraulic system has become more and more perfect and mature in the aspects of hydraulic components, system control and theoretical application. Electro-hydraulic digital control technology has become an important technical means in electromechanical integration. Variable pump is the core component of hydraulic transmission and control system, and its performance affects the control performance of the whole hydraulic system. In this paper, a variable vane pump control system based on RBF neural network and PID control is proposed. It is composed of RBF neural network controller, pressure and displacement sensor, high speed switch valve, variable vane pump and so on. The system outputs the PWM signal through the intelligent controller, improves the dynamic and static characteristics of the high speed switch valve, at the same time carries on the intelligent optimization according to the work request to the control system each link, realizes the hydraulic digital pump control system intellectualization, the automation. Aiming at the defects and shortcomings of the existing digital pump control system, a controller based on the RBF neural network algorithm is designed in this paper. By controlling the duty cycle of the PWM signal of the high speed switch valve, the pressure difference between the two cavities of the piston cylinder can be changed. The variable mechanism of hydraulic pump is changed with the adjustment of piston cylinder position, the output flow and pressure of variable vane pump are controlled, and the control system is simulated by MATLAB/SIMULINK software. The results show that the control effect and stability of the control system can meet the operational requirements, and a single neuron adaptive PID control system is designed for complex nonlinear and external disturbance control problems. The model information of the object is identified by RBF neural network, and the weight coefficient is adjusted according to the change of the moving state of the controlled object, thus the robustness and anti-interference of the control system are improved, and the control performance of the system is optimized.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TH137.51;TP273

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1921917