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气动恒力输出系统精度及稳定性的研究

发布时间:2017-04-09 06:18

  本文关键词:气动恒力输出系统精度及稳定性的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:气动技术以其诸多优点被广泛的应用于各个领域,尤其是应用于要求快速、清洁、柔性输出的场合。在机械加工领域中,气动技术用于打磨和抛光工件表面,使工件的表面粗糙度到达期望值。而气体的可压缩性和易受温度影响,使气动系统的固有频率低,线性度差,很难用于高精度控制。同时在气缸摩擦力的影响下,气缸在低速运行时会产生严重的爬行,这样会严重影响系统性能。本文将围绕镜片抛光机气动恒力输出系统稳定性进行分析和讨论。为了让气动比例系统输出力在外界干扰下能够到达很高的精度,在低速范围内不产生爬行和提高气动系统的刚度,本文将对气缸活塞结构进行改进,同时还采用BP神经网络PID控制作为气动伺服控制系统的控制策略,来适应气动系统的非线性性。通过这两种措施,可以有效的提高系统性能。 本文首先对气动伺服系统进行数学建模,建立系统的数学模型就是为了获得系统内部之间参数的关系。数学模型可以得到系统输入与输出的关系,还有系统内部参数对系统输出的影响,方便分析系统以及调整系统参数,使系统达到最优状态。 为了满足抛光机气动加载系统所要求达到的精度及稳定性,本文在原有气缸的基础上进行部分结构的改进。即在气缸活塞与缸筒的接触区域采用气体静压支撑,从而使气缸的摩擦力减少或消除。同时,为了补偿气体刚度低的缺点,在气缸两腔加入刚度适中的弹簧,可以弥补气体刚度差的缺点。 最后用AMESim建立仿真模型,然后对影响气缸输出力稳定性的一些因素进行仿真,得出影响系统输出力稳定性的关系,来指导恒力输出系统的设计。其次对神经网络的基本知识做了分析,然后给出BP神经网络PID控制的原理和步骤。编写BP神经网络PID控制的程序,并在MATLAB中运行得到阶跃和正弦输入的响应。由仿真结果中可知,神经网络具有响应快,跟踪能力强,能够应用于对气动系统恒力输出的控制。
【关键词】:气动伺服系统 活塞结构改进 AMESim仿真 BP神经网络PID
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TH138
【目录】:
  • 摘要7-8
  • Abstract8-10
  • 第1章 绪论10-17
  • 1.1 课题的研究背景与意义10-11
  • 1.2 气动伺服系统概述11-12
  • 1.2.1 开关阀式11-12
  • 1.2.2 比例/伺服阀式12
  • 1.3 气动压力控制系统的发展与研究现状12-13
  • 1.4 气缸结构概述13-14
  • 1.5 智能控制方法概述14-15
  • 1.5.1 PID控制14
  • 1.5.2 神经网络控制14
  • 1.5.3 模糊控制14-15
  • 1.5.4 专家控制15
  • 1.6 课题的提出及主要研究的内容15-17
  • 第2章 气动比例系统数学建模17-30
  • 2.1 气动比例力控制系统的数学模型概述17-18
  • 2.2 气动比例系统数学模型的推导18-26
  • 2.2.1 气动比例阀压力—流量方程18-19
  • 2.2.2 气缸两腔流量连续性方程19-21
  • 2.2.3 气缸活塞力平衡方程21
  • 2.2.4 气动系统的传递函数21-24
  • 2.2.5 气动比例系统的具体参数及传递函数24-26
  • 2.3 气动比例压力控制系统的特性分析26-29
  • 2.3.1 系统的固有频率26
  • 2.3.2 系统的阻尼比26-27
  • 2.3.3 系统的放大系数27
  • 2.3.4 气压弹簧刚度27-28
  • 2.3.5 气动比例系统闭环传递函数及仿真28-29
  • 2.5 本章小结29-30
  • 第3章 气缸结构的改进30-50
  • 3.1 气缸结构概述30-32
  • 3.1.1 气缸各主要部件概述30-31
  • 3.1.2 活塞结构31-32
  • 3.2 气缸结构的设计32-49
  • 3.2.1 降低气缸摩擦力的结构设计32-41
  • 3.2.2 提高气缸刚度的结构设计41-49
  • 3.3 本章小结49-50
  • 第4章 气动系统的建模与仿真50-71
  • 4.1 抛光机气动回路原理图50
  • 4.2 气动系统AMESim建模50-51
  • 4.2.1 AMESim简介50-51
  • 4.2.2 搭建气动系统AMESim模型51
  • 4.3 气动系统AMESim模型仿真51-59
  • 4.4 BP神经网络PID控制59-70
  • 4.4.1 神经网络概述59-60
  • 4.4.2 神经元模型及结构60-61
  • 4.4.3 感知器61-62
  • 4.4.4 基于BP神经网络整定的PID控制62-66
  • 4.4.5 BP神经网络PID仿真66-70
  • 4.6 本章小结70-71
  • 结论与展望71-73
  • 参考文献73-76
  • 致谢76-77
  • 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录77

【共引文献】

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本文编号:294650

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