基于PID策略的电液比例泵控马达速度控制系统研究

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1、摘要泵控马达系统以其系统效率高，发热小，寿命长，转动惯量小，响应速度快的优点，适用于高速、大功率应用，在军用和民用领域均有应用。随着技术进步，电液比例技术做为计算机与泵控马达控制系统连接的接口，被广泛应用在工业领域，而在某些应用场合下，系统的负载变化频繁，速度容易受到外界干扰的影响，系统的参数会随着工作过程的变化而变化，是一类典型的非线性不确定系统。寻找一种更好的控制系统以克服外负载和系统模型变化而产生的干扰成为目前研究的一个重要课题。本论文首先从电液比例技术的产生背景介绍了电液比例技术的发展概况，以及电液比例技术组成及其特点。针对电液比例控制试验台上的泵

2、控马达系统的组成、液压回路原理，根据其所遵循的物理规律建立了系统的数学模型。在此基础上设计了PID控制器，采用了PID控制和单神经元自适应PID控制两种策略，分别采用了积分分离PID和单神经元自适应PID控制方法对系统进行Matlab仿真，分析了这两种控制策略在外负载扰动下的响应，得出了相应的马达转速响应曲线图。从仿真的结果上看，因为单神经元自适应PID具有神经元网络学习与自适应能力，大大降低了泵控马达控制系统对系统传递函数的依赖性。说明了采用单神经元自适应PID控制器作为变量泵控马达系统的控制方法是比较适用的。关键词：电液比例控制泵控马达系统PID控制单

3、神经元自适应PID控制AbstractPump—ControlledMotorVelocityControlSystemhassomeadvantagesofhighefficienc，smallheat，longlife—span，littlemomentofinertiaandfastresponsevelocity．Itisservedtheturningreatspeedandhigh—powerfieldsuchasmilitaryandcivildomain．Withthedevelopmentofcontroltheoryandcompute

4、rtechnique，Pump—controlledmotorvelocityservocontrolsystemhasbeenwidelyusedinindustrialfield．Thesystem’Sspeedcan’tkeepstablewhenitsloadchanges．Andsomeparametersmaychangeduringworkingprocess，SOpump—controlledmotorsystemisatypicalcomplexnonlinearsystem．Therefore，atpresent，itisanimpor

5、tanttaskforcontrollingsystem’Sspeedandconqueringtheinterferencescausedbythechangesofloadanditsmodel．Inthispaper,firmlythedevelopment，thefeature，thecharacteristicandthecomponentsofelectro—hydraulicproportionalcontrolsystemareintroduced，thenthemathematicalmodelofthesystembasedonthec

6、omponentandhydraulicpressureloopprincipleofelectro-hydraulicproportionalpressureanddischargetest-bedalecreated．OnthisconditionthebasicprincipleofPIDcontrollerandSingleneuronadaptivePIDcontrollerisintroduced．Finallythepump·controlledmotorsystemareSimulatedwithMATLABusingintegralapa

7、rtPIDandSingleneuronadaptivePIDcontroller．Theresponsepicturewiththeloadisanalyzed．Fromthesimulationresults，thesingleneuronadaptivePIDcontrollerhastheabilityofnetworklearningandadapting．Itcangreatlyreducedependenceofvariablepump-controlledmotorsystem’Sfunction．Itindicatedthemethodo

8、fvariablepump—controlledmotorsyst