【摘 要】
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针对阀控非对称液压缸系统在采用PID控制器进行位置闭环控制时,存在液压缸活塞位置超调和由伺服阀阀芯切换导致控制效果差的问题,设计了基于高斯过程的非线性模型预测控制器。采用高斯过程回归训练得到阀控非对称缸系统的离散数学模型,通过求解二次规划问题,控制器输出最优序列。仿真结果表明,该机器学习方法有效估计了位置增量中噪声的标准差,预测输出更接近真实值;在多约束条件下能有效提高系统响应时间,保证活塞位置无超调,位置控制精度满足0.1 mm。
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1306703),国家自然科学基金(52075320)。
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针对阀控非对称液压缸系统在采用PID控制器进行位置闭环控制时,存在液压缸活塞位置超调和由伺服阀阀芯切换导致控制效果差的问题,设计了基于高斯过程的非线性模型预测控制器。采用高斯过程回归训练得到阀控非对称缸系统的离散数学模型,通过求解二次规划问题,控制器输出最优序列。仿真结果表明,该机器学习方法有效估计了位置增量中噪声的标准差,预测输出更接近真实值;在多约束条件下能有效提高系统响应时间,保证活塞位置无超调,位置控制精度满足0.1 mm。
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