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针对直驱式电液伺服系统的非线性不确定负载因数学模型无法准确描述而难以补偿问题,提出一种多滑模神经网络自适应控制策略。该控制策略结合了RBF神经网络对复杂非线性系统的强大映射能力以及响应速度快和滑模变结构控制的强抗干扰性2种控制算法优点,并利用Backstepping方法设计控制器。通过将传统滑模变结构控制中的非连续切换函数优化成连续可倒的切换函数,有效避免了传统滑模变结构控制的抖振现象。运用Lyapunov稳定性定理,理论证明了控制算法的稳定性,并通过仿真分析,验证了理论分析的正确性和控制策略的有效性。 相似文献
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非对称液压缸工作时具有占用空间小、出力大、可靠性高等优点,约80%的液压系统均使用非对称液压缸。由于非对称液压缸两侧的有效作用面积不等,两腔进出口流量不相等,导致负载方向发生变化时,作动器会出现速度和压力振荡,严重影响电液作动器的可靠性与稳定性等技术指标。首先,在对非对称式电液作动器产生速度和压力振荡的原因进行理论分析的基础上,开展对基于非对称液压缸的闭式电液作动器液压系统架构研究,提出新的系统架构,对作动器的四象限工作特性以及稳定性进行分析。最后,在AMEsim平台上搭建作动器模型,分析作动器在负载换向时的动态特性及稳定性。结果表明,本文提出的作动器模型具有良好的稳定性,对推进非对称式电液作动器的广泛应用具有重要意义。 相似文献
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