ABS软管疲劳测试试验台液压系统设计及控制策略的研究

发布时间：2017-03-28 06:09

  本文关键词：ABS软管疲劳测试试验台液压系统设计及控制策略的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人们对汽车安全性能要求的提高，一些常规的检测制动软管的方法已经不能全面的反应制动软管的质量水平，需要利用高性能的液压脉冲试验台检测制动软管在不同环境和工况下的性能。ABS软管测试试验台是对一般汽车管路系统脉冲试验台的技术升级，能较真实的模拟ABS制动软管的工况，，主要应用于汽车制动系统中的软硬管路脉冲耐疲劳试验及可靠性分析，对鉴定ABS制动软管的使用性能和寿命有重要的意义。 本课题首先对国内外的软管测试标准及软管测试试验台现状做了介绍，在此基础上参考美国通用公司GMW3056制动软管测试标准，根据标准中规定的ABS高频叠加波的测试要求，设计试验台液压系统，利用液压伺服系统来控制压力从而产生测试波形，并对液压系统各元件进行了计算和选型。 其次，在Simulink中完成系统模型的搭建，通过仿真分析与实际情况对比，验证仿真模型的正确性，分析各性能参数和工作条件对系统动态响应特性的影响，实现对系统的优化设计，同时分析系统的动态响应特性。 再次，对试验台液压系统控制策略进行设计和仿真研究，分别采用传统PID控制与基于RBF的神经网络PID对系统模型进行控制，并对RBF神经网络PID控制存在的问题进行改进，仿真结果表明改进后的RBF网络PID具有较快的响应速度、较高的跟踪精度以及较好的系统鲁棒性，满足ABS高频叠加波的测试要求。 最后，基于LabVIEW软件分别对传统PID和改进的RBF网络PID进行编程实现，并完成测试界面的设计，搭建电液伺服系统试验台，对两种控制策略进行试验验证，对比分析传统PID与改进的RBF网络PID对电液伺服系统的控制效果，结果表明改进的RBF网络PID的控制效果明显好于传统PID，验证了仿真结果。
【关键词】：软管疲劳测试试验台 电液伺服系统 智能控制 RBF神经网络 LabVIEW测控系统
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U467.52;TH137
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 本课题的研究背景11-12
• 1.2 国内外汽车制动软管测试标准简介12-13
• 1.3 ABS 软管疲劳测试试验台的发展现状研究13-14
• 1.4 ABS 软管疲劳测试试验台控制方式的发展现状14-15
• 1.5 课题的研究意义和研究内容15-17
• 第2章 ABS 软管疲劳测试试验台液压系统的设计17-29
• 2.1 ABS 软管疲劳测试试验台工作原理17-18
• 2.1.1 ABS 软管疲劳测试试验台设计要求17
• 2.1.2 ABS 软管疲劳测试试验台工作原理17-18
• 2.2 ABS 软管疲劳测试试验台结构组成18-21
• 2.2.1 波形发生装置组成和工作原理18-19
• 2.2.2 电控测试装置19-20
• 2.2.3 试验台附件控制装置20-21
• 2.3 软管疲劳测试试验台液压系统的设计21-27
• 2.3.1 测试要求及负载计算21-23
• 2.3.2 液压元件计算及选型23-26
• 2.3.3 不同增压比时试验台液压元件选型26-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第3章 试验台液压系统的数学建模及仿真分析29-47
• 3.1 液压系统建模和仿真方法的论述29-30
• 3.2 试验台液压系统的 SIMULINK 建模30-39
• 3.2.1 试验台液压系统的整体结构分析31
• 3.2.2 试验台液压系统等效负载分析31-33
• 3.2.3 液压系统各组成元件建模33-39
• 3.2.4 试验台液压系统模型的建立39
• 3.3 试验台液压系统仿真分析39-46
• 3.3.1 液压系统仿真模型正确性验证39-42
• 3.3.2 液压系统主要性能参数对系统动态特性的影响42-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第4章 试验台液压系统控制策略的开发及仿真研究47-68
• 4.1 传统 PID 控制与智能 PID 控制方法概述47-49
• 4.1.1 智能 PID 控制概念的介绍47-48
• 4.1.2 智能 PID 控制分类及特点48-49
• 4.2 传统 PID 控制方法的仿真分析49-50
• 4.2.1 传统 PID 控制算法介绍49
• 4.2.2 传统 PID 控制的计算机实现-增量式数字 PID49-50
• 4.2.3 增量式数字 PID 控制液压系统的仿真分析50-53
• 4.3 基于 RBF 神经网络 PID 控制液压系统的仿真分析53-62
• 4.3.1 神经网络 PID 控制原理简介53-55
• 4.3.2 基于 RBF 神经网络 PID 控制算法55-58
• 4.3.3 RBF 神经网络 PID 控制的仿真模型建立58-60
• 4.3.4 RBF 神经网络 PID 控制液压系统仿真分析60-62
• 4.4 改进的 RBF 神经网络 PID 控制策略仿真分析62-66
• 4.4.1 对 RBF 神经网络 PID 控制算法改进62-64
• 4.4.2 改进的 RBF 神经网络 PID 控制策略仿真64-66
• 4.5 本章小结66-68
• 第5章 基于 LABVIEW 的控制策略编程实现及实验研究68-84
• 5.1 基于 LABVIEW 试验台测控方案的总体介绍68-71
• 5.1.1 LabVIEW 简介68-69
• 5.1.2 G 语言与虚拟仪器69-70
• 5.1.3 基于 LabVIEW 的试验台测控方案设计70-71
• 5.2 增量式数字 PID 控制器的 LABVIEW 实现71-72
• 5.2.1 程序前面板设计71
• 5.2.2 框图程序设计71-72
• 5.3 改进 RBF 神经网络 PID 控制器的 LABVIEW 实现72-77
• 5.3.1 程序前面板设计73
• 5.3.2 图形化编程实现框图程序设计73-77
• 5.4 传统 PID 和神经网络 PID 控制器的实验分析研究77-83
• 5.4.1 实验系统组成介绍77-78
• 5.4.2 实验结果分析78-83
• 5.4.2.1 传统增量式数字 PID 实验78-79
• 5.4.2.2 改进 RBF 神经网络 PID 实验79-81
• 5.4.2.3 两种控制策略的对比分析81-82
• 5.4.2.4 系统实验与仿真对比分析82-83
• 5.5 本章小结83-84
• 结论84-86
• 参考文献86-90
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果90-91
• 致谢91-92
• 作者简介92

【参考文献】

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