南海路燈車出租，新會路燈車出租， 花都路燈車出租 路燈車的液壓伺服系統(tǒng)的控制器設(shè)計方法？ 路燈車的液壓伺服系統(tǒng)的是工業(yè)控制中比較常見的執(zhí)行機構(gòu)，由于制造原因和時變的工作條件，很難建立該系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型。同時，路燈車的液壓伺服系統(tǒng)的還面臨著控制方向未知、比例閥零點不準確等其他問題，傳統(tǒng)的基于系統(tǒng)模型所設(shè)計的控制方法很難同時處理這些問題以獲得令人滿意的控制效果。因此，研究如何設(shè)計具有更好魯棒性且不依賴于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制器，對一實現(xiàn)路燈車的液壓伺服系統(tǒng)的高性能控制、擴展應(yīng)用場合至關(guān)重要。本課題以Festo公司的液壓位置伺服實驗系統(tǒng)為對象，考慮比例閥不準確零點，在模型未知的情況下，實現(xiàn)對時變給定信號高精度的跟蹤控制，分別設(shè)計如下控制器：
（l）釗一對該系統(tǒng)模型不確定性引入帶有自適應(yīng)控制增益的超螺旋滑�？刂�，并證明了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，該方法可以準確跟蹤給定的三種期望信號，提高了系統(tǒng)的控制精度，且與傳統(tǒng)滑�？刂葡啾染哂懈叩母櫨�。
（2）釗一對液壓位置伺服系統(tǒng)難以獲得精確系統(tǒng)模型這一問題，設(shè)計了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)積分滑�？刂疲捎肦BF （Radial Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近系統(tǒng)未知模型，然后引入分數(shù)階積分滑模面，提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分數(shù)階積分滑�？刂啤＿M一步考慮控制方向未知問題，利用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反步自適應(yīng)控制并結(jié)合Nussbaum增益技術(shù)，分別提出了控制方向未知時的反步自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)積分滑�？刂破骱涂刂品较蛭粗獣r的反步自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分數(shù)階積分滑�？刂破�，分別證明了以上幾種控制器對應(yīng)的控制系統(tǒng)穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，提出的所有控制器均能實現(xiàn)對給定信號的準確跟蹤。其中分數(shù)階積分滑�？�
制具有更小的跟蹤誤差。
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