【摘 要】
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近年来,工业上对机械设备负载能力的要求越来越高,液压驱动技术得到了广泛的应用,特别是多缸液压驱动广泛的应用于各种低速重载的场合。然而,对于液压驱动的并联机构而言,其机构本身就是一个结构复杂、多输入多输出、耦合性强的非线性系统,而液压驱动也表现出较为复杂的非线性特性,二者相互耦合,这对机构实现高精度和高鲁棒性的运动控制提出了挑战。本课题的研究对象是由六个独立液压缸驱动的平面并联机构,其同组驱动的两个
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近年来,工业上对机械设备负载能力的要求越来越高,液压驱动技术得到了广泛的应用,特别是多缸液压驱动广泛的应用于各种低速重载的场合。然而,对于液压驱动的并联机构而言,其机构本身就是一个结构复杂、多输入多输出、耦合性强的非线性系统,而液压驱动也表现出较为复杂的非线性特性,二者相互耦合,这对机构实现高精度和高鲁棒性的运动控制提出了挑战。本课题的研究对象是由六个独立液压缸驱动的平面并联机构,其同组驱动的两个关节通过机械结构刚性连接。针对这样一个结构复杂、多输入多输出、液压驱动的非线性系统,在考虑系统受到外界不确定干扰的情况下,通过理论分析、仿真实验对其运动控制问题进行研究,主要工作内容如下:1)对平面并联机构的结构进行了简要概述,简化了机构的模型;利用并联机构的杆长关系对其进行了运动学建模;基于Lagrange法对平面并联机构进行了动力学建模。仿真结果验证了所建立的机构数学模型的正确性。2)对电液伺服系统进行了分析,给出了其非线性数学模型。针对电液伺服系统内部参数的时变性、不确定性以及非线性问题,将PID控制与神经网络相结合,利用RBF神经网络对电液伺服平面并联机构进行辨识,从而对PID的控制参数进行在线整定,提升控制系统的性能。仿真结果表明,相对于传统的PID控制,所采取的控制策略具有更好的控制效果。3)开展了基于干扰观测器的神经滑模控制方法的研究。针对外界未知干扰,利用干扰观测器对其进行观测,并在控制器中进行补偿;针对被控系统内部参数的不确定,利用RBF神经网络对系统的不确定性项进行逼近;而对于未建模动态等有界干扰,则利用滑模控制来进行抑制。仿真结果表明,该方法不仅能够保证平面并联机构各驱动关节的跟踪精度,而且能够有效的克服外界不确定干扰的影响。4)进行了基于粒子群算法的整体优化控制策略的研究。针对RBF神经网络结构参数的选取问题,采用粒子群优化算法对网络的节点中心值以及节点基宽参数进行了优化;针对机构无法进行组内的同步运动和组间的协同运动问题,设计了协同控制器,并将跟踪误差、同步误差和协同误差综合起来,作为控制器的控制反馈。仿真结果表明,该方法不仅能够保证各驱动关节的控制性能和抗干扰能力,而且能够加快其收敛速度,同时还具有较强的组内同步运动和组间协同运动的能力,提升了平面并联机构的整体控制效果。
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