（独家原创）六自由度液压运动平台的自动控制设计（全套CAD图纸）

格式：RAR 上传：2022-06-26 12:28:45

《（独家原创）六自由度液压运动平台的自动控制设计（全套CAD图纸）》修改意见稿

1、“.....在各种控制理论不断出现的今天,在工业控制领域仍然占有很大的比重。是按偏差的比例积分微分组合而成的控制规律。比例控制简单易行,积分的加入能消除静差,微分项则能提高系统的稳定性,改善系统的动态性能。在已知传递函数的情况下,需要合理的选取比例积分微分系数,以便获得满意的系统性能。在本文中针对控制闭环回路在中绘制对应的根轨迹图......”。

2、“.....然后反复调试整定,确定的值为。最后根据临界增益和临界周期调整法则,对和的值进行选取。最后确定为基于神经网络的控制算法控制器主要的局限是在于它对被控对象的依赖性,般需要预先知道被控对象的传递函数才能进行设计,而这在工业设计中往往很难做到。虽然可以采用些近似的工程整定方法来选择参数,但是仍需反复调试与实验,般很难做到最优。神经网络优化算法具有很强的非线性映射能力,不需要事先了解描述这种映射关系的数学方程......”。

3、“.....即输入样本中有个别错误时,对网络的输入输出规律影响很小。能逼近任意非线性函数,可以处理那些难以用模型和规则描述的过程,在些不确定系统的控制中已成功的应用。六自由度运动平台的控制具有高度非线性,而且在载荷的作用下,对运动产生很强的外干扰。将神经网络与控制相结合,即在常规控制的基础上增加个神经网络,用神经网络在线调整参数。可以取得更好的控制效果。基于神经网络的控制器如图所示......”。

4、“.....传统的控制器和神经网络学习算法。神经网络根据系统的运行情况调节参数,使输出层对应的三个参数通过自学习权系数调整,不断趋于最优。图.基于神经网络的控制器整个控制系统采用结构的神经网络进行控制,其结构如图所示。输入的个量分别为设定值和实际值,以及误差值。输出则对应三个可调参数。通过网络的自学习权系数调整,使神经网络对应种最优控制规律下的控制参数。图......”。

5、“.....取为。式中为隐含层的阀值,为隐含层神经元的加权系数。隐含层的激活函数为正切函数。式能将神经元的输入范围从,映射到,的范围内。网络输出层的输入输出表示为输入和输出神经元的传输函数也选择函数。网络的训练函数选择。仿真实现以六自由度液压运动平台作为控制对象,控制过程中由根据上平台的轨迹,通过正解运算,规划出各个液压杆的伸缩量及速度。将神经网络算法嵌入到控制系统中......”。

6、“.....不断调整计算,实现精确控制。应用上述神经网络结构,进行自主学习,可得到组控制参数,分别为为了进行对比分析,常规和神经网络在中的阶跃响应仿真曲线如图所示。图.两种方法所对应的阶跃响应从仿真曲线可以看出,传统的常规与基于神经网络整定的控制效果相比较,从系统的上升时间调节时间超调量等指标来看,基于神经网络的参数优化要非常明显的优于常规的控制。参数很好的得到了优化,改善了控制特性......”。

7、“.....在模拟机样机上进行试验,得到各个液压杆的误差曲线如图所示,从图上可以看出,在平台运行稳定后,误差已经控制在非常小的范围内,基本做到了精确控制。图.误差曲线图液压运动平台的运动仿真虚拟样机技术是建造物理样机前对设计对象在计算机上建立的虚拟模型机，利用其完成设计对象功能的可行性及其工作性能的分析，更好地理解系统的运动特性动力特性，比较设计方案，优化设计，提高产品质量和机械设计效率等......”。

8、“.....笔者设计的六自由度液压平台因其自由度较多，正过程的运动仿真比较困难，进行运动逆过程的仿真，即给定末部执行器的运动轨迹或运动参数，来研究各驱动液压缸的运动参数和特性，包括平台的建模仿真运动过程极限位置最大运动量干涉等。.液压平台的基本结构设计液压六自由度运动平台本体结构包括上下平台，变长杆系统，链接上下平台和变长杆的铰接元件，力传感元件，位移传感元件等，如图......”。

9、“.....图.六自由度液压平台装配模型下平台为固定平台，上平台是可动平台，采用根变长杆机构驱动。根变长支杆采用铰接在上下平台之间的液压缸进行运动驱动。从模仿人肌肉的角度出发，为体现机构检测体化的思想，将力传感器分别集成在液压平台的个平台间的个液压缸的缸杆上，用个维拉压传感器检测个六维力。位移检测元件位移传感器选用．型直流差动变压器式位移传感器。它把振荡器相敏解调器与差动变压器封装在起，只需提供稳定的直流电源......”。