液压伺服位置系统模型参考模糊自适应，10控制器的设计方鸣黄镇海焦晓红燕山大学电气工程学院河北秦皇岛，0660，4比例系数进行在线调节，以减小液压伺服位置系统中参数摄动等引起的超调和振荡；同时为简化控制器，提出了用变积分系数的方法来消除负载扰动给系统带来的稳态误差。仿真研究结果明，具有模糊自适应和变积分系数的控制器使控制系统既有较高的稳态精度，同时也使系统具有较快的动态响应，整个系统具有很好的鲁棒性。

　　1液压伺服位置系统被控对象的数学模型由250频率特性测试仪实测并结合机理分析计算得到，液压伺服位置系统被控对象结构框及参数1.1中，为控制电压，为液压缸的输出位移；为外加负载力1变化范围为0.3到0.5；=0.001251为液压缸的有效面积；扎=6.9，103为油液和油腔管壁的等效容积弹性系数；兄=3.745！3为油缸两侧管路和油腔的总容积；=5.14151为阀控缸的流量压力系数；=8.33，35人为伺服阀的流量增益系数；=0.0085为伺服放大器增益山=1015丽=6.67，10化为位置传感，n2 1 2器增益。，03函数关系式。其中被控对象的等效传递函数为其中为系统的开环增益，在该系统中在37.68附近略有变动在0.3到0.5之间变化，其余各参数值分别为，2模型参考模糊自适应控制器的设计在液压伺服系统中系统的开环增益，和的变化，容易引起系统的超调和振荡，使系统变得难以用常规的控制算法进行控制。而用模型参考自适应，控制时，由于系统的阶次较高，控制器参数只要根据控制器参数的变化规律，用模糊条件语句写出控制规则者，就能够找出比较合适的自适应算法。模型参考模糊自适应，人，控制系统的原理框2.

　　即用控制器产生控制量并用模糊自适应机构对，控制器的比例系数进行在线调节，使系统动态响应较快，超调量小，而且整个响应过程具有较好的鲁棒性。与文献7相比，该控制器中加人了积分器，这是为克服被控对象中存在的恒值扰动的影响。把积分调节器引入控制器中，这无疑可以改善系统的稳态性能，但积分因子的引人，会使系统动态响应变慢，破坏典型，0控制系统所具有的响应快的特性，因此，考虑积分系数是可变的为常数这样系统响应开始时是，控制，快进入稳态响应时积分因子起作用，相当于进行，控制。这样本系统在保证系统快速性和稳态精度的同时，大大降低了控制器的复杂性。

　　在该系统中，模糊控制器的具体设计步骤如下选择模糊控制器的输入输出变量，定义各变量的模糊子集模糊控制器的输人变量为期望输出7与实际输出之间的误差6=7，及其变化率6，而其输出变量为。0和分别规定为下列1子集确定0和的论域，及各自的子集。

　　建立模糊控制器的控制规则根据系统的实际控制需要建在线调整比例因子的模糊控制规则，1.

　　进行反模糊化时，若采用重心法，结果精确但软件实现较困难；采用*大值法，虽结构简单，但结果不精确。所以选用加权平均法，兼顾了者的优点。

　　加权平均法可用下式其中+认，分别为各元素从在集合中的隶属度和加权系数。

　　量化因子和比例因子的选择互别为66的基本论域，分别为66的基本论域的量化等级。量化因子决定了127控制器对6和6的分辨度，提高控制精度要选用较大使系统的响应速度变慢；选取得太小会使系统响应缓慢，但1选得太大会使系统振荡，因此，实际设计需折中考虑和仿真寻优。

　　3仿真实验研究将上面讨论的模型参考自适应pro控制器用于次15，1或闭环频宽2出的要求，取参考模型为设定值为te值为5mm的方波信号，阻尼比ll选择模糊控制器的参数，适应机构在线整定。为便于观察下面变积分系数的效果，在0.5秒时，给系统加个=0.2对应于1中巧=35018的负载力的扰动。以液压伺服系统为被控对象，系统的响应曲线4.

　　另外，为说明使用变积分系数的效果，运用上述模型参考模糊自适应系统，仅将变积分系数改为积分系数为恒值，然后进行仿真。当22时控制系统消除稳态误差的性能好于5中的，但超调量逐渐变大，此时若减小虽然能减小超调量，但过渡过程时间将变长。当通过4和5比较可知，采用变积分系数的方法时，能同时兼顾系统的稳态精度和动态特性。

　　而在普通的，1控制中这是对较难解决的矛盾。

　　液压伺服位置控制系统中，根据性能指标超调量7下转第页3结束语从上面的仿真研究，明燧道式炉增益自调整模型进行系统参数辨识，只要在线检测过程的期望输出值和实际输出以形成自适应控制律。该控制方法对具有不确定开环增益的对象具有很强的鲁棒性和自适应性，当对象的参数发生变化时，仍具有较好人项的权系数。若对象的开环增益发生变化，同样能根据误差的大小，在线修正神经元的比例系数，达到在线控制的目的。增益自调整的神经元自由度控制可以使系统具有良好的静动态特性，使跟踪给定和抑制扰动的特性同时达到*佳，并且实现稳态无静差。增益自调整的神经元自由度，控制与自由度，1控制比较，它可以实现跟踪给定和抑制扰动双*佳。它与常规的自由度，仍控制比较，由于尺值的自调整及权值的自学习，使其具有自适应控制能力。因此这种控制方法在工业中具有广阔的应用前景。

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