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摘要:
液驱并联机构多维力加载系统是多维力加载环境模拟的重要设备,然而在多维力加载过程中存在强耦合力导致动态响应差的问题.为此提出一种新型CMAC-PID复合控制方法,用于抑制耦合力,提高力加载动态跟踪性能.通过构建多维力加载系统动力学模型与液压动力元件模型,分析研究耦合力产生机理.利用小脑模型神经网络控制器具有较强的自适应性,能够实现快速学习非线性函数等优点,将多维力加载时产生的耦合力视为干扰,引入CMAC-PID复合控制器不仅补偿了耦合力干扰,并且显著提高多维力加载跟随性能.实验结果表明,在CMAC-PID复合控制器作用下,多维力跟踪曲线幅值衰减最小降低84.9%,相位滞后最小降低35.1%,耦合力降低66.6%.验证了CMAC-PID复合控制器在降低各通道间耦合力,提高多维力加载控制精度的有效性.
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文献信息
篇名 液驱多维力加载系统的CMAC-PID复合控制
来源期刊 液压与气动 学科 工学
关键词 多维力加载系统 神经网络 复合控制器 控制特性
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 7-15
页数 9页 分类号 TH137|V245.1
字数 4275字 语种 中文
DOI 10.11832/j.issn.1000-4858.2020.03.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王春发 燕山大学机械工程系 4 0 0.0 0.0
2 赵劲松 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室 10 26 4.0 5.0
8 徐嘉祥 燕山大学机械工程系 4 0 0.0 0.0
9 赵子宁 燕山大学机械工程系 4 4 1.0 2.0
10 杨涛 燕山大学机械工程系 2 0 0.0 0.0
14 马志雷 燕山大学机械工程系 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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多维力加载系统
神经网络
复合控制器
控制特性
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