一、基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究（论文文献综述）
欧阳文娟[1]（2021）在《面向机器人应用的仿生控制方法研究》文中提出经过亿万年的自然选择,动物进化出了非凡的运动能力以适应环境的变化,满足其自身捕食、脱逃、繁衍和迁徙的需要。与传统的人工机械运动系统如车辆、飞机和船舶等相比,动物的运动表现出了更强的环境适应性和运动稳定性。通过在机械系统上模仿动物的运动方式,构建具有类似动物灵活性的仿生机器人来满足在军事侦查、环境勘测、抗险救灾、航空航天以及医疗手术等诸多领域的应用需求,已经成为目前机器人领域研究的热点和重点。本论文重点研究仿生机器人的运动控制问题,通过模仿动物运动控制的生物机理,实现仿生机器人的精确运动控制。论文的研究工作分为两个层次:仿生机器人的模态控制和仿生机器人的整体控制。前者研究如何控制驱动装置使仿生机器人与环境相互作用进而产生期望的运动模态;后者在前者的研究基础上,研究如何控制具有多自由度的仿生机器人产生期望的整体运动。本文的主要研究内容与主要贡献有:1.针对仿生机器人与仿生动物对象在外观神态和运动形态上的相似性,提出了一种基于通用内部模型（GIM）的运动模态控制方法来实现机器人对动物运动模态的模仿学习。通过模仿动物运动模态的控制机理,GIM使用中枢模式发生器（CPG）作为激励,确保了仿生机器人运动模态的协调性和稳定性。同时,通过证明GIM具有时空可伸缩特性和相移特性,所提出的运动模态控制方法可以仅通过两个调整参数来实现运动模态从动物向仿生机器人的有效迁移。最后,在蛇形机器人样机上的仿真和实验证明了基于GIM的仿生学习框架在模态发生上的有效性。2.针对仿生机器人模态控制中存在的CPG参数难以确定等问题,提出了 一种基于强化学习的模态控制器自整定方法。以具有空间连杆结构的六足机器人为研究对象,首先设计了一个具有两层拓扑结构的CPG网络,并利用机器人耦合参数的对称性,缩小了 CPG网络参数的搜索空间。同时,通过分析机器人的机械和运动约束,针对性地设计了 一种带约束条件的奖励函数,并采用基于深度确定性策略梯度的强化学习方法来在线搜索机器人的最佳运动模态。通过机器人在四种不同环境中的实验,验证了所提出的CPG参数自整定方法的可行性。3.针对仿生机器人在已知环境中的精确整体运动控制问题,模仿动物运动系统的整体控制机理和动物小脑对脊柱CPG的调节控制机理,提出了 一种基于类小脑控制器的仿生分层控制框架。在低层的模态控制中,机器人利用CPG来产生期望的运动模态;在高层的整体控制中,构建了一个具有在线学习能力的类小脑控制器来实时补偿动力学模型的不确定性,保证了整体运动控制器具有一定的环境自适应性和鲁棒性。在动态环境下,进行了多关节蛇形机器人轨迹跟踪仿真和实验,结果表明所提出的整体运动控制器较传统控制器具有更好的控制性能。4.针对仿生机器人在未知环境中的整体运动控制问题,模仿动物运动规划过程中的迭代学习机制,提出了一种变轨迹自适应迭代学习控制（ILC）方案。通过重复迭代和轨迹调整的循环过程,机器人在每一次迭代过程中首先进行边界阈值条件检测,然后按照预定的轨迹调整规则将调整后的位置点加入到期望轨迹的可行解空间。经过足够次数的迭代,机器人能够找到一个从起点到终点的可行解空间并分段拟合出期望轨迹,最后迭代学习运动控制器可以完成精确的位置跟踪。通过蛇形机器人的穿管实验,证明了所提出的控制方案能够有效实现机器人在非结构化环境下的自主规划。
姬会福[2]（2021）在《钻式采煤机偏斜机理及自动换钻控制研究》文中认为钻式采煤机特有的煤岩开采原理,使其成为薄与极薄煤层开采装备的最佳选择。然而,钻式采煤机钻进过程中钻削机构受力极其复杂,随着钻进深度增加,钻削机构偏离原有钻采方向,引起钻采过程发生卡钻现象,钻采偏斜直接影响到有限的薄煤层资源是否能被充分开采和利用。此外,由于钻杆自动换接耗时长的问题,严重制约了钻式采煤机的工作效率。如何减小和控制钻进过程中的偏斜,提高自动换钻效率,已成为亟待解决的关键难题。基于此,本文采用理论分析、仿真模拟和试验相结合的方法,对钻式采煤机偏斜机理、偏斜特性、定向纠偏和自动换钻进行了研究。以揭示钻式采煤机偏斜机理为目的,结合钻式采煤机钻进工况,建立了钻削机构正弦屈曲和螺旋屈曲失稳模型;获得在轴向截割阻力、离心力、自重及摩擦等外部因素作用下钻削机构的不同屈曲失稳临界载荷和临界转速;结合煤层地质构造特性,建立了煤层各向异性与截割机构互作用矢量数学模型,获得煤层倾角、走向、方位角及各向异性等地质构造特性对偏斜的影响规律;结合钻式采煤机钻削机构结构形式,建立了不同钻具组合下偏斜力方程,研究不同轴向截割阻力、稳定器外径、第一跨螺旋钻杆长度及钻杆线重量等因素作用下钻式采煤机偏斜机理,提出钻具组合最佳布置形式,为钻式采煤机定向钻进研究提供理论支撑。以获得钻式采煤机最佳工作参数为目的,结合煤岩截割试验台,基于多体动力学理论,开展了不同结构钻式采煤机偏斜特性的仿真和试验研究。研究表明:五钻头工作机构的抗偏斜能力、振动特性和偏斜作用力明显优于三钻头工作机构形式;复杂载荷作用下,对钻削机构水平方向偏斜及振动影响较大,竖直方向复杂载荷作用下钻削机构偏斜形式基本不变。研究成果为钻式采煤机最佳工作参数的选取提供参考依据。以实现定向钻进为目的,结合钻式采煤机结构形式,提出一种参数合理、结构优化及自动纠偏控制的综合定向纠偏方案:设计采用新型五钻头钻式采煤机结构,增加了钻削机构横向平面采宽,提高整体刚度;布置钻削机构稳定器,不仅能有效抑制钻式采煤机的偏斜,提高钻式采煤机整机刚性和抗偏斜性能,而且可保证钻采输煤的通畅;提出基于扩张状态观测器反步滑模位置跟踪控制策略,通过设计扩状态观测器对钻进过程中系统的参数不确定性和不确定非线性进行估计,基于观测器设计反步滑模控制器完成纠偏油缸的位置跟踪,避免了钻进过程中外负载不可测的控制难题,在实现定向纠偏控制的同时有效降低了系统的抖振,保证了定向纠偏控制应用的可行性。以实现钻杆自动换接为目的,结合钻杆凹凸联轴器结构,建立了自动换钻控制系统试验平台,提出基于Lu Gre摩擦模型的自适应鲁棒控制策略,基于遗传算法和系统辨识算法对系统动态摩擦模型的静态参数和动态参数进行了参数辨识研究,构建Lu Gre摩擦模型非线性观测器对自动换钻系统非线性摩擦状态进行在线估计,设计自适应率对摩擦力矩进行动态补偿,利用非连续投影映射保证系统参数的有界性,设计鲁棒反馈项保证系统不确定非线性的鲁棒性能,实现各种工况下转角信号的精确跟踪,具有较强的鲁棒性。研究成果为解决钻杆自动换接提供了一种有效控制策略。该论文有图85幅,表24个,参考文献192篇。
康硕[3]（2020）在《电液式负载模拟器耦合特性及非线性加载控制策略研究》文中认为运载火箭推力矢量伺服机构是火箭的运动控制子系统,其性能优劣直接影响火箭在发射过程中的控制性能与可靠程度。在其研发过程中,通常采用一类电液式负载模拟器来实现地面性能测试。因此,负载模拟器对实际环境载荷变化情况的模拟精度高低与加载性能好坏直接决定推力矢量伺服机构的性能测试数据是否准确有效,进而间接影响火箭发射过程的可靠性。本文针对模拟载荷加载过程中所涉及的加载动力学建模问题与固有耦合特性问题进行了深入探讨,进而设计了相应的非线性加载控制策略,用以实现模拟载荷的高精度加载。首先,根据电液式负载模拟器的实际机械结构,提出了一种多扰动耦合力加载模型,其中考虑了来自被试推力矢量伺服机构的位置扰动、加载液压缸内部摩擦以及传动机构间隙等各类扰动因素对载荷加载过程的综合影响;并从理论上阐释了多余力现象的产生机理。通过对比仿真结果与实际工程现象,验证了所提模型的合理性,为后续分析非线性耦合扰动对加载性能的影响和设计基于模型的非线性加载控制策略奠定了理论基础。针对加载液压缸内部摩擦与传动机械间隙影响的精确补偿问题,对如何获得实际负载模拟试验系统中摩擦与间隙的精确数学描述进行了研究。考虑摩擦动态特性与间隙不连续特性,分别提出了适用于参数辨识的改进广义麦克斯韦尔滑移摩擦模型与拟线性间隙模型。继而,相应地设计了基于粒子群优化算法的摩擦参数辨识方法与结合二阶滑模速度观测器、递归最小二乘法的间隙参数辨识方法,解决了非线性模型参数难以准确辨识的问题。根据上述辨识方法与试验数据,获得了实际系统中的摩擦与间隙精确模型,并分析了各扰动参数摄动对加载性能的影响,进一步完善了前述多扰动耦合力加载模型,为后续设计非线性扰动的精确补偿方法提供了可行性。针对如何在多扰动耦合影响下实现模拟载荷的高精度加载问题,基于所建多扰动耦合力加载模型,分别设计了改进自适应终端滑模加载控制策略与基于控制输入抗饱和的几乎干扰解耦加载控制策略。首先,从改善加载过程鲁棒性的角度出发,提出了一种基于速度观测器的改进自适应终端滑模加载控制策略,该方法既可同时抑制位置扰动与间隙作用的影响,其有限时间收敛特性又可保证系统的动态性能,且其自适应项可对摩擦参数不确定性进行有效补偿。其次,采用将外部干扰从力加载过程解耦的思路,并考虑增强控制策略的工程实用性,又提出了一种基于控制输入抗饱和的几乎干扰解耦加载控制策略;此方法基于位置扰动与输出加载力的耦合特性分析与微分几何理论设计,通过选取合适的控制参数可将力跟踪误差减小至精度指标范围内,且无需考虑外部扰动的形式与边界,更为简单易行;此外,通过加入饱和补偿辅助子系统,减小了由硬件限幅引起的控制信号振荡,进而消除了相应的响应滞后现象,有效改善了加载过程的动态品质。最后,上述两种加载控制策略在改善力加载精度与动态性能方面的有效性均得到了仿真验证。为了验证上述所提出的两种加载控制策略在实际工程应用中的可行性,搭建了负载模拟试验系统,分别对二者的有效性进行了试验验证;并在此基础上,分别对比归纳了所提非线性控制策略与工业中常用的基于结构不变性前馈补偿的PID策略之间,以及两种非线性加载控制策略之间的性能差异,从而针对如何在不同应用场合下选取合适的加载控制策略给出指导意见。
李卓[4]（2020）在《飞机舵机电动加载系统多余力矩抑制方法研究》文中研究表明飞机舵机电动加载系统是一种地面半实物仿真设备,通过模拟舵机所受各种力载荷的变化情况来测试舵机在不同飞行状态下的工作性能,从而为飞行控制系统地面仿真模拟装置的研发设计、改进改型等方面提供可靠数据来源。由于系统采用被动式力矩加载方式,舵机的主动运动会产生多余力矩干扰,严重影响静态及动态工作性能,因此开展飞机舵机电动加载系统多余力矩抑制方法研究具有重要的理论研究价值和工程实践意义。论文在国内外中小力矩飞机舵机电动加载系统研究现状的基础上,首先设计了以橡胶-金属缓冲弹簧和永磁直流力矩电机为主要加载机构的整体硬件结构,分析了系统工作原理,并给出了评价指标及性能指标。然后,根据系统研究需要及加载要求,建立了主要执行机构的数学模型,并对橡胶-金属缓冲弹簧刚度系数的确定及加载梯度对系统幅频特性的影响进行了研究。其次,开展了多余力矩产生机理及扰动特点的相关研究,给出了多余力矩定义并分析了其在舵机不同工作状态下的扰动方式。根据多余力矩数学模型及多余力矩干扰权重,研究了舵机不同运动信息与多余力矩扰动情况之间的关系。再次,提出了结合舵机输出端角位置前馈和力矩测速反馈的多余力矩常规补偿方法,在一定程度上改善了系统的控制性能,但无法满足系统稳定、实时、高精度加载的要求。为此,开展了基于小脑神经网络智能控制补偿方法的研究。一方面,提出了结合新型小脑神经网络前馈和增量式PID反馈的补偿方法,通过采用变平衡学习常数的权值调整算法对常规权值调整过程进行改进,有效改善了网络收敛速度与系统稳态性能之间的关系。另一方面,为提高网络学习速度并解决增量式PID参数整定困难的问题,又提出了结合改进型小脑神经网络前馈和基于迭代学习控制分数阶PID反馈的双通道控制方法,从而为系统抑制多余力矩扰动提供了重要保障。最后,通过MATLAB仿真实验验证了两种智能控制方法的有效性及合理性。
吴竟祎[5]（2020）在《飞机舵机电液伺服系统多余力抑制方法研究》文中提出舵机是控制飞机飞行姿态的执行部件,其性能指标测试工作由飞机舵机电液伺服系统来完成,用来模拟舵机在实际工作时所受到的力载荷。其中舵机的主动运动会引发系统强迫流量,使指令力载荷与实际力载荷会产生偏差。从而产生降低系统控制性能与加载精度的多余力。因此寻找合适的控制方法来抑制多余力是飞机舵机电液伺服系统研发时亟待解决的问题。本文在国内外飞机舵机电液伺服系统的研究现状的基础上,首先根据系统的组成结构和工作原理确定了各零部件的型号与参数。然后通过建立各零部件的数学模型,进而得到系统整体的数学模型,研究了多余力在不同工作状况下的成因和特点,即多余力的随动和微分特性。其次,采用基于小批量梯度下降法的反向传播神经网络,对PID控制器进行实时整定。仿真实验结果表明该方法在一定程度上抑制多余力的干扰并提高加载精度,但是不满足部分系统要求的技术指标且不具备普适性。因此最后设计了基于改进粒子群算法的径向基神经网络PID复合控制器,采用退火算法对粒子群算法进行改进,从而优化了径向基神经网络的参数,加快了收敛速度。仿真实验结果证明,该方法不仅可以有效地抑制多余力干扰,而且能够显着提高加载精度。
王云周[6]（2020）在《基于CMAC控制策略柔性联接电液位置伺服系统特性研究》文中指出电液位置伺服系统是航空航天、军舰、石油开采、桥梁建设等大惯量重载荷工业驱动机构的核心系统,高性能电液位置伺服控制系统具有良好的低速稳定性、高频响应、高精度的特点,而实际工程应用过程中由于电液位置伺服系统存在严重弹性形变、振动噪声、高度非线性等不确定因素,严重影响了电液位置伺服系统动静态特性和控制精度。因此,本文针对含柔性联接的电液位置伺服系统在低速工况下的振动噪声和非线性因素的影响进行柔性耦合特性的分析研究,并设计适用于该系统的新型控制策略,进一步解决大惯量重载荷工况下多柔度耦合电液位置伺服系统在低速和换向扭转中存在的冲击和振动问题。首先创建多柔度耦合电液位置伺服系统的经典传递函数模型,在该模型基础上分析考虑系统在惯性负载、弹性负载、柔性联接刚度综合作用下的机理模型,建立考虑联接机构柔度和负载弹性刚度对大惯量重载荷电液位置伺服系统低速运动特性影响的精确数学模型。其次针对多柔度耦合电液位置伺服系统在低速工况下的振动噪声和非线性因素的影响进行柔性耦合特性的分析研究,并进一步通过仿真分析寻找柔性联接刚度系数的最优值。然后针对多柔度耦合电液位置伺服系统在低速工况下的振动噪声和非线性因素的影响,提出一种基于信度分配模糊CMAC算法的新型控制策略。通过与PID控制策略仿真进行对比研究,验证该控制策略的可行性。最后搭建基于Amesim和Matlab/Simulink联合仿真的半物理模拟实验平台,通过联合仿真的模拟实验进行对比分析,验证多柔度耦合电液位置伺服系统柔性等效设计建模理念和新型控制策略的有效性和正确性。
董宇[7]（2020）在《液压驱动伺服系统未知动态建模与控制研究》文中认为随着控制理论、计算机和微电子技术的快速发展以及微处理器和微型计算机的普及,液压驱动伺服系统在工业领域获得广泛应用。因此,液压驱动伺服系统的控制技术成为工业领域的重要研究课题之一。但作为液压驱动伺服系统的核心,液压执行机构（如:液压缸）和液压控制元件（如:电液伺服阀）的强非线性特征极大地影响了系统的控制性能。因此,如何抑制甚至消除控制系统中的未知动态（如:参数不确定、未建模动态、负载变化及外部干扰等）进而提高控制性能,成为研究液压驱动伺服系统控制的重要课题之一。目前,针对液压驱动伺服系统,应用广泛的传统PID控制策略和反步控制策略一般很难完整解决系统中存在的未知动态问题。传统的反步控制算法在遇到高阶系统时会引起“级数爆炸”问题且需要已知系统的全部状态变量,这在实际工程中也很难实现。因此,在设计控制器时,既要解决上述提到的问题,又要保证系统的响应快、瞬态和稳态性能均良好,是需要进一步研究的重要内容。本文以含未知动态的液压驱动伺服系统为研究对象,开展系统建模和控制研究,主要研究内容有如下几个方面:（1）液压驱动伺服系统建模。考虑含执行机构和伺服阀动态的液压驱动伺服系统,首先通过流量方程、连续性方程及力平衡方程建立系统动力学模型。进而选择合适的状态变量,构建系统的状态空间表达式。（2）液压驱动伺服系统的自适应输出反馈控制。为避免使用复杂的反步控制策略,通过等价变换将系统模型转换为标准形式,引入高阶滑模微分器观测系统中难测量的状态变量。在此基础上设计两种基于不同参数估计策略的自适应输出反馈控制方法,实现液压系统跟踪控制。方法一设计一种新的同时包含跟踪误差和参数估计误差的自适应律用以估计系统中的未知参数,并设计输出反馈控制器,同时保证系统良好的跟踪性能和精确估计系统中的未知参数。考虑液压驱动伺服系统中含有时变参数,方法二进一步研究基于时变参数估计的自适应输出反馈控制,通过设计一种含有两项泄漏项的自适应律,同时提高系统跟踪误差和针对时变参数估计误差的收敛速率。最后,分别通过稳定性分析和数值仿真验证所提出两种算法的有效性。（3）含未知系统动态估计器的预设瞬态性能控制。为进一步解决系统中的未知动态问题和提高控制算法在实际工程领域的实用性,控制器设计中引入描述收敛速率、最大超调量和瞬态误差的预设瞬态性能函数,保证系统稳态和瞬态控制性能。同时,为补偿系统集总未知动态影响,设计一种仅含一个调节参数并保证指数收敛的未知系统动态估计器。该输出反馈控制器可实现对系统输出的精确跟踪控制。最后,通过对比仿真结果验证了所提出算法的有效性。在完成理论研究的同时,本文还通过在实验室构建的液压驱动伺服控制平台上开展实验验证来说明所提出的输出反馈控制算法可行性和可用性,并与传统基于梯度下降法的自适应控制进行实验结果对比。
杨明星[8]（2019）在《新型液压伺服回转驱动关节及其控制技术研究》文中提出随着人们对机器人技术智能化认识的加深和自动化技术的不断发展,机器人技术逐渐渗透到人类活动的诸多领域。液压驱动的机器人具有承载能力大、适应性强和响应速度快等诸多优势,可以很大程度上代替人类完成各种复杂任务,具有广泛的应用前景。驱动关节作为机器人运动和执行任务的基础部件,其工作性能好坏往往会直接影响液压机器人的整机性能。因此,结构紧凑、输出扭矩大、响应速度快的高性能液压关节的研制及其精确控制技术一直是机器人领域的研究热点。本文总结目前足式液压机器人关节设计中存在的问题和不足,研制了一款可用于回转驱动的新型液压关节,并对其进行了必要的结构优化设计、阀控弧形回转缸伺服系统模型建立、带宽和力矩输出测试、精确位置控制技术研究等。论文主要研究内容如下:从人体解剖学、运动学及测量学的角度,分析了人体下肢髋关节的运动特性与步行周期的相关性,为伺服回转液压关节的结构设计和转角设计提供了理论依据;介绍了伺服回转液压关节的整体结构组成,对其中的剖分缸体、弯曲活塞杆和特殊密封件进行了详细分析和介绍,并根据液压动力的工作特点对所设计的液压关节的工作原理进行分析;然后着重对缸筒和活塞杆工作时的受力情况进行分析,并采用有限元分析软件进行了必要的强度和刚度校核。在研究阀控回转液压关节位置伺服系统物理组成及其工作原理的基础上,分析了回转液压缸输出与负载力矩的平衡方程、液压动力组件的流量连续性方程及电液伺服阀的流量方程;通过对电液伺服阀的负载流量方程进行线性化和对液压缸两个腔室的压力近似处理,建立了阀控液压伺服回转关节系统的数学模型,给出了液压位置伺服系统的传递函数表达式以及状态空间描述;运用AMESim软件对液压位置伺服控制系统进行了仿真,并搭建实验平台对所设计关节进行了带宽和力矩输出测试。针对具有不确定性未知参数的液压位置伺服系统,将滑模变结构控制方法同自适应算法以及模糊控制理论相结合进行控制器设计,通过各自控制特性的优势互补来达到满意的控制效果。首先,采用基于趋近率的滑模变结构控制方法和PID控制方法进行液压回转关节在空载和负载状况下的位置跟踪,比较结果表明指数趋近律的滑模变结构控制方法具有良好的动态特性和较强的鲁棒性。然后,利用Lyapunov理论构建参数自适应估计律对广义不确定性参数进行估计,并采用非连续投影算法保证参数估计的有界性。最后,通过引入模糊控制理论,对滑模变结构控制中的趋近控制项系数进行模糊处理,并利用饱和函数对控制信号进行平滑处理。实验结果表明,所提出的自适应模糊滑模变结构控制策略在减小目标关节轨迹跟踪误差方面具有较好的控制性能。将滑模变结构控制结合神经网络算法用于具有模型不确定性和高度非线性的液压位置伺服系统的精确位置控制中。首先将液压位置伺服控制系统的动力学方程重新描述为一般三阶系统的新形式,并引入稳定滤波器对系统动力学方程中的参数进行修正;在此基础上提出了一种新的高阶神经网络估计器,并基于Lyapunov稳定性理论证实了神经网络权值的在线学习律能够保证整个闭环系统的稳定性和收敛性;然后在神经网络辨识的基础上进行了滑模控制器设计,提高了对目标系统控制的鲁棒性;最后,为证实所提出的基于自适应神经网络的滑模变结构控制器的有效性,进行了液压伺服回转关节位置的控制仿真和实际运动控制;实验结果表明该控制策略不仅可以快速识别液压位置伺服系统的结构,增强对所控系统的适应性和鲁棒性,而且还能减少系统误差,提高液压伺服回转驱动关节的位置跟踪精度。
杨善平[9]（2020）在《某火炮高平机电液系统辨识与位置控制研究》文中指出高平机电液系统是火炮随动系统的重要组成部分,其主要作用为驱动身管绕耳轴做俯仰运动以实现高低调炮。高平机电液系统由起落部分、液压系统、控制系统等组成,属于一种典型的机电液耦合系统。由于高平机电液系统本身存在转动惯量大、非线性强、参数及外部扰动时变等特点,使用经典的线性控制策略对其控制具有较大的难度。本文以某型火炮高平机电液系统为研究对象,以多元线性回归理论、粒子群优化算法、反演方法、滑模控制、模糊控制、动态面控制及K观测器理论等为理论基础,并结合动力学分析、参数辨识、控制器设计、联合仿真及试验验证等方法开展研究。论文的研究内容主要有以下六个部分:（1）详细介绍了火炮高平机电液系统的组成及工作原理,经过合理简化及假设建立了系统的数学模型,推导出系统的状态空间方程;（2）建立了系统的AMESim物理模型,同时为了使所建模型与实际系统更加吻合,使用传统的PID控制验证了所建模型的可行性;（3）将系统状态空间方程中未知参数的辨识问题转化为多元线性回归问题,并通过基于改进粒子群算法的辨识策略成功获得电液伺服阀的增益、油液的弹性模量、综合泄露系数等关键参数;（4）针对系统工作特点及控制要求,分别针对30°和60°两个期望射角进行了轨迹规划的设计;（5）针对系统具有非线性、非匹配性、参数及外部扰动时变性的特点,分别设计了模糊PID控制器、动态面控制器和基于K观测器的动态面控制器,使用联合仿真的方法分别验证了所设计控制器的有效性;（6）搭建了系统试验平台,考虑到试验条件的限制,设计了期望射角为15°的轨迹规划,编写了动态面控制器的电气控制程序并验证了控制器的实际效果。试验结果表明,所设计的动态面控制器能够满足实际工况需求。
王佳琦[10]（2019）在《基于相关向量机的民用舵机故障预测》文中研究说明随着国家航空技术的迅猛发展,现代飞机机载部件的复杂性、综合化、智能化程度不断提高,使得其维护和保障的成本不断增加。同时,加之复杂系统的构成环节和外部影响因素的增加,使其发生故障和部件功能失效的概率逐渐加大,因此对飞机运行的安全性和可靠性提出了更高的要求。舵机是驱动飞机主控舵面的核心执行机构,其可靠性直接影响到飞行控制系统乃至整架飞机的安全,因此,舵机的稳定性、可靠性和精准性对飞机总体性能提升至关重要。舵机故障预测是减少可能导致严重事故风险的关键性技术,开展针对飞机舵机的故障预测研究具有非常重要的现实意义和理论价值。论文主要提出了基于改进相关向量机（Relevance Vector Machine,RVM）的舵机故障预测算法。具体工作内容如下:首先,研究了相关向量机的核心思想即贝叶斯理论,指出目前相关向量机算法亟待解决的两个问题,即长周期预测精度较低和预测模型不能实现动态更新问题,并给出了相关向量机模型的简要推导过程。其次,提出了相关向量机与差分自回归滑动平均融合的舵机故障预测方法（RVM-ARIMA）。该方法采用ARIMA技术对RVM模型的预测结果进行误差校正,另外,采用滑窗的方法对训练样本数据进行及时更新,使RVM-ARIMA融合模型始终保持较好的匹配性能,提高了RVM算法长周期预测的精度。再次,深入研究相关向量机算法的机理,提出了一种基于改进的增量学习相关向量机（Optimized I-RVM）预测算法。通过引入样本熵（sample entropy）定量计算原始训练样本时间序列的波动程度和规律性,大大减少了训练样本的规模;另外通过增量学习技术对RVM预测模型进行实时更新,实现在线动态预测。最后,针对本文提出的RVM-ARIMA和Optimized I-RVM两套算法,在真实的电液联合舵机平台上进行验证实验。在相同实验条件下,通过与不同算法的预测结果进行对比分析,RVM-ARIMA和Optimized-IRVM两种算法的预测性能相较于对比算法均有所改善,实验结果证明了所提出改进算法的有效性。
二、基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究（论文提纲范文）
（1）面向机器人应用的仿生控制方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 仿生机器人的控制方法研究现状 |
| 1.2.1 模态运动控制的研究现状 |
| 1.2.2 整体运动控制的研究现状 |
| 1.2.3 研究挑战总结 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要贡献 |
| 1.3.3 组织结构 |
| 2 基于通用内部模型的模态发生控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于GIM的模态学习 |
| 2.2.1 GIM结构 |
| 2.2.2 协调的复杂运动 |
| 2.3 GIM特性 |
| 2.3.1 理论证明 |
| 2.3.2 数值仿真 |
| 2.4 GIM应用 |
| 2.4.1 多关节连杆结构模型 |
| 2.4.2 运动模态学习 |
| 2.4.3 仿真和实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于强化学习的模态优化控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 六足机器人建模 |
| 3.2.1 六足机器人样机 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.3 基于CPG的模态控制 |
| 3.3.1 两层CPG模型 |
| 3.3.2 模态产生的数值仿真 |
| 3.4 基于强化学习的模态优化控制 |
| 3.4.1 问题表示 |
| 3.4.2 深度确定性策略梯度(DDPG)算法 |
| 3.4.3 观测空间 |
| 3.4.4 动作空间 |
| 3.4.5 网络结构 |
| 3.4.6 奖励函数 |
| 3.4.7 引导约束条件 |
| 3.5 仿真与实验 |
| 3.5.1 仿真 |
| 3.5.2 实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于小脑学习的已知轨迹整体控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多关节连杆蛇形机器人 |
| 4.3 转弯运动控制方案 |
| 4.3.1 关节控制器 |
| 4.3.2 基于CPG的模态发生器 |
| 4.3.3 高层运动控制器 |
| 4.3.4 运动控制器设计 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于迭代学习的未知轨迹整体控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统描述 |
| 5.2.1 机器人动力学特性 |
| 5.2.2 问题表示 |
| 5.3 基于ILC的变轨迹自适应运动控制方案设计 |
| 5.3.1 轨迹调整 |
| 5.3.2 ILC运动控制器 |
| 5.4 蛇形机器人应用 |
| 5.4.1 蛇形机器人平台 |
| 5.4.2 轨迹跟踪仿真 |
| 5.4.3 未知管道实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 六足机器人动力学模型推导 |
| 发表文章目录 |
（2）钻式采煤机偏斜机理及自动换钻控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及意义 |
| 1.3 全液压钻式采煤机概述 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 研究中存在的问题 |
| 1.6 论文主要研究内容 |
| 2 钻式采煤机偏斜机理 |
| 2.1 屈曲失稳作用下偏斜机理 |
| 2.2 煤层地质构造作用下偏斜机理 |
| 2.3 钻具组合作用下偏斜机理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 钻式采煤机偏斜特性研究 |
| 3.1 试验装置及材料 |
| 3.2 钻削机构偏斜特性试验研究 |
| 3.3 钻削机构偏斜特性数值模拟研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 钻式采煤机定向钻进纠偏控制研究 |
| 4.1 新型钻削机构结构 |
| 4.2 定向纠偏控制系统数学模型 |
| 4.3 基于反步法的定向钻进自适应控制 |
| 4.4 基于干扰观测器的定向钻进自适应控制 |
| 4.5 定向钻进控制试验研究 |
| 4.6 样机试验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 钻式采煤机自动换钻控制研究 |
| 5.1 自动换钻控制系统试验装置 |
| 5.2 自动换钻控制系统数学模型 |
| 5.3 自动换钻控制系统摩擦模型 |
| 5.4 基于Lu Gre模型的自动换钻自适应控制策略研究 |
| 5.5 基于Lu Gre模型的钻机自动换钻自适应鲁棒控制策略 |
| 5.6 自动换钻控制试验研究 |
| 5.7 自动换钻样机试验 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）电液式负载模拟器耦合特性及非线性加载控制策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 负载模拟器研究综述 |
| 1.2.1 负载模拟设备的研制开发进展 |
| 1.2.2 负载模拟加载技术的研究进展 |
| 1.3 问题提出及本文主要研究内容 |
| 1.3.1 问题的提出 |
| 1.3.2 主要研究内容及论文结构 |
| 2 电液式负载模拟器系统建模研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电液式负载模拟试验系统的基本组成及工作原理 |
| 2.2.1 基本组成 |
| 2.2.2 工作原理 |
| 2.3 考虑多种扰动耦合影响的力伺服加载模型 |
| 2.3.1 力伺服加载过程的基本非线性模型 |
| 2.3.2 考虑位置扰动耦合影响的力伺服加载改进模型 |
| 2.3.3 考虑其它非线性扰动因素耦合影响的力伺服加载改进模型 |
| 2.3.4 力伺服加载装置中的其它环节模型 |
| 2.4 多扰动耦合力加载模型的仿真验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 负载模拟试验系统非线性扰动因素的建模与参数辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 力加载液压缸非线性摩擦特性的建模与参数辨识 |
| 3.2.1 改进GMS摩擦辨识模型的提出 |
| 3.2.2 基于改进GMS模型的摩擦参数辨识方法设计、验证与试验 |
| 3.2.3 力加载液压缸非线性摩擦特性对力加载性能的影响分析 |
| 3.3 加载传动机构非线性间隙特性的建模与参数辨识 |
| 3.3.1 拟线性间隙辨识模型的提出 |
| 3.3.2 基于拟线性间隙模型的非线性参数辨识方法设计 |
| 3.3.3 间隙特性参数辨识方法的仿真验证 |
| 3.3.4 负载模拟试验系统间隙特性的参数辨识结果分析 |
| 3.3.5 加载传动机构非线性间隙特性对力加载性能的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于速度观测器的改进自适应终端滑模加载控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于有限时间速度观测的扰动间接估计方法 |
| 4.3 改进自适应终端滑模加载控制策略设计 |
| 4.3.1 自适应终端滑模控制律设计 |
| 4.3.2 系统稳定性与有限时间收敛特性分析 |
| 4.4 加载控制效果的仿真验证与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于控制输入抗饱和的几乎干扰解耦加载控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 干扰解耦问题的提出与解耦模型的推导 |
| 5.2.1 干扰解耦问题的提出及微分几何相关概念 |
| 5.2.2 标准解耦模型的推导 |
| 5.3 位置扰动与加载力的耦合特性分析及系统局部正则型推导 |
| 5.3.1 位置扰动与加载力的耦合特性分析 |
| 5.3.2 多扰动耦合力加载改进模型的局部正则型推导 |
| 5.4 基于控制输入抗饱和的几乎干扰解耦加载控制策略设计 |
| 5.4.1 几乎干扰解耦控制相关概念 |
| 5.4.2 抗饱和辅助子系统与几乎干扰解耦控制律设计 |
| 5.5 加载控制效果的仿真验证与结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 负载模拟加载试验验证与加载控制策略性能对比 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电液式负载模拟试验系统综合设计 |
| 6.2.1 液压系统的设计与选型 |
| 6.2.2 测控系统设计及上位机软件开发 |
| 6.3 加载控制效果的试验验证与加载控制策略性能对比分析 |
| 6.3.1 加载控制效果的试验验证与结果分析 |
| 6.3.2 非线性加载控制策略的性能对比分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）飞机舵机电动加载系统多余力矩抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状及分析 |
| 1.3 研究的关键点及难点分析 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第二章 系统结构组成及工作原理研究 |
| 2.1 电动加载系统结构组成及工作原理 |
| 2.2 电动加载系统主要技术指标 |
| 2.2.1 电动加载系统评价指标 |
| 2.2.2 电动加载系统性能指标 |
| 2.3 电动加载系统主要元件选择 |
| 2.3.1 加载电机 |
| 2.3.2 电机驱动器 |
| 2.3.3 弹性连接装置 |
| 2.3.4 传感器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统数学模型建立及分析 |
| 3.1 永磁直流力矩电机数学模型 |
| 3.2 PWM电机驱动器数学模型 |
| 3.3 橡胶-金属缓冲弹簧数学模型 |
| 3.4 指令力矩数学模型 |
| 3.5 加载系统整体数学模型 |
| 3.5.1 系统数学模型建立 |
| 3.5.2 主要元件模型参数确定及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 多余力矩干扰特性分析与补偿方法研究 |
| 4.1 多余力矩定义 |
| 4.2 多余力矩产生机理 |
| 4.3 多余力矩对系统控制性能影响 |
| 4.3.1 多余力矩频域特性分析 |
| 4.3.2 多余力矩时域特性分析 |
| 4.3.3 多余力矩扰动特性分析 |
| 4.4 多余力矩抑制及补偿方法研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于小脑神经网络的智能控制补偿方法研究 |
| 5.1 基于新型小脑神经网络和增量式PID的复合控制器设计 |
| 5.1.1 新型小脑神经网络前馈控制器设计 |
| 5.1.2 增量式PID反馈控制器设计 |
| 5.1.3 实验仿真结果及分析 |
| 5.2 基于改进型小脑神经网络和分数阶PID的力矩控制器设计 |
| 5.2.1 指令力矩迭代学习控制器设计 |
| 5.2.2 分数阶PID反馈控制器设计 |
| 5.2.3 实验仿真结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）飞机舵机电液伺服系统多余力抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 结构补偿方法 |
| 1.2.2 控制补偿方法 |
| 1.3 存在的问题及发展动态分析 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第二章 飞机舵机电液伺服系统工作原理研究 |
| 2.1 飞机舵机电液伺服系统的工作原理与技术指标 |
| 2.1.1 飞机舵机电液伺服系统的工作原理 |
| 2.1.2 飞机舵机电液伺服系统的评价指标与技术指标 |
| 2.2 系统主要元件选型 |
| 2.2.1 阀控液压缸 |
| 2.2.2 电液伺服阀 |
| 2.2.3 弹簧缓冲部件 |
| 2.2.4 传感器 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 飞机舵机电液伺服系统的数学模型建立 |
| 3.1 电液伺服阀数学模型 |
| 3.2 阀控液压缸的数学模型 |
| 3.2.1 阀控液压缸的流量连续性方程 |
| 3.2.2 阀控液压缸力学平衡方程 |
| 3.3 传感器与弹簧缓冲部件的数学模型 |
| 3.4 飞机舵机电液伺服系统整体数学模型与参数确定 |
| 3.5 多余力的产生原因及特性分析 |
| 3.5.1 多余力的定义 |
| 3.5.2 多余力的产生原因 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于小批量梯度下降的BP-PID控制器设计 |
| 4.1 常规PID控制器设计 |
| 4.1.1 常规PID控制概述 |
| 4.1.2 常规PID控制器的参数整定过程 |
| 4.1.3 常规PID控制器的仿真结果 |
| 4.2 基于小批量梯度下降的BP-PID控制器设计 |
| 4.2.1 BP神经网络概述 |
| 4.2.2 基于小批量梯度下降BP-PID控制器的参数整定过程 |
| 4.2.3 基于小批量梯度下降BP-PID控制器的仿真结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于改进RBF神经网络PID控制器设计 |
| 5.1 基于RBF神经网络的PID实时整定方法 |
| 5.1.1 RBF神经网络的概述 |
| 5.1.2 模拟退火算法对RBF神经网络的改进 |
| 5.2 基于粒子群算法的RBF-PID控制器设计 |
| 5.2.1 RBF神经网络初始参数选取规则 |
| 5.2.2 粒子群算法对RBF神经网络的改进 |
| 5.3 仿真实验验证及结果分析 |
| 5.3.1 改进的粒子群优化算法有效性验证 |
| 5.3.2 复合控制器加载精度效果仿真对比实验 |
| 5.3.3 复合控制器多余力抑制效果仿真对比实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
（6）基于CMAC控制策略柔性联接电液位置伺服系统特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 电液位置伺服系统研究现状 |
| 1.2.1 国内外电液位置伺服系统的研究概述 |
| 1.2.2 国内外电液伺服系统联合仿真的研究概述 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 多柔度耦合电液位置伺服系统数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电液位置伺服系统的组成及工作原理 |
| 2.3 电液位置伺服系统的主要构成元件 |
| 2.3.1 液压缸 |
| 2.3.2 电液伺服阀 |
| 2.4 多柔度耦合电液位置伺服系统实验模型 |
| 2.4.1 实验原理模型 |
| 2.4.2 实验原理等效模型 |
| 2.5 电控传递函数 |
| 2.5.1 伺服放大器传递函数 |
| 2.5.2 电液伺服阀传递函数 |
| 2.5.3 检测传感器传递函数 |
| 2.5.4 伺服阀阀口线性化流量方程 |
| 2.5.5 双出杆对称液压缸流量连续性方程 |
| 2.5.6 多柔度耦合电液位置伺服系统力平衡方程 |
| 2.5.7 多柔度耦合电液位置伺服系统传递函数 |
| 2.6 多柔度耦合电液位置伺服系统数学模型建立 |
| 2.6.1 多柔度耦合电液位置伺服系统运动方程描述 |
| 2.6.2 多柔度耦合电液位置伺服系统方框图 |
| 2.6.3 多柔度耦合电液位置伺服系统实验规格参数 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 多柔度耦合电液位置伺服系统仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电液位置伺服系统柔性耦合特性理论分析 |
| 3.3 电液位置伺服系统柔性耦合特性时域分析 |
| 3.3.1 柔性联接刚度系数最优值研究 |
| 3.3.2 柔性耦合特性阶跃响应仿真研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于柔性联接最优值的CMAC控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 矫正控制策略的分析设计 |
| 4.3 CMAC控制策略研究 |
| 4.3.1 CMAC控制策略基本结构 |
| 4.3.2 CMAC控制策略工作原理 |
| 4.3.3 CMAC控制策略学习算法改进设计 |
| 4.4 多柔度耦合电液位置伺服系统控制仿真研究 |
| 4.4.1 频域特性仿真研究 |
| 4.4.2 正弦响应仿真研究 |
| 4.4.3 单位阶跃响应仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多柔度耦合电液位置伺服系统联合仿真研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 联合仿真介绍 |
| 5.2.1 联合仿真优越性 |
| 5.2.2 联合仿真建模 |
| 5.2.3 联合仿真控制系统设计 |
| 5.3 正弦响应联合仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及专利 |
| 致谢 |
（7）液压驱动伺服系统未知动态建模与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 液压驱动伺服系统的发展历程和研究现状 |
| 1.2.2 液压驱动伺服系统的控制研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 液压驱动伺服系统建模 |
| 2.1 液压驱动伺服系统描述 |
| 2.1.1 液压驱动伺服系统构成 |
| 2.1.2 液压驱动伺服系统控制工作原理 |
| 2.2 动力机构的基本方程 |
| 2.2.1 液压驱动伺服阀的流量方程 |
| 2.2.2 液压缸连续性方程 |
| 2.2.3 液压缸和负载的力平衡方程 |
| 2.3 液压驱动伺服系统动力学模型 |
| 2.3.1 动力学模型 |
| 2.3.2 状态空间表达式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 液压驱动伺服系统的自适应输出反馈控制 |
| 3.1 系统等价变换 |
| 3.2 高阶滑模微分器 |
| 3.3 基于参数估计误差的自适应输出反馈控制 |
| 3.3.1 基于参数估计误差的自适应律设计 |
| 3.3.2 自适应输出反馈控制器设计 |
| 3.3.3 稳定性分析 |
| 3.3.4 仿真验证 |
| 3.4 基于时变参数估计的自适应输出反馈控制 |
| 3.4.1 基于时变参数估计的自适应律设计 |
| 3.4.2 自适应输出反馈控制器设计 |
| 3.4.3 稳定性分析 |
| 3.4.4 仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 含未知系统动态估计器的预设瞬态性能控制 |
| 4.1 系统等价变换和高阶滑模微分器 |
| 4.2 含未知系统动态估计器的预设瞬态性能控制 |
| 4.2.1 含预设瞬态性能函数的控制误差推导 |
| 4.2.2 未知系统动态估计器 |
| 4.2.3 控制器设计及稳定性分析 |
| 4.3 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于液压驱动伺服实验平台的实验验证 |
| 5.1 液压驱动伺服实验平台简介 |
| 5.1.1 实验平台结构组成 |
| 5.1.2 实验平台控制系统组成 |
| 5.2 自适应输出反馈控制实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作成果及创新点总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 硕士期间所获科研成果 |
| 附录B 硕士期间所参与科研项目 |
（8）新型液压伺服回转驱动关节及其控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外液压驱动关节研究现状 |
| 1.2.1 液压双足步行机器人及其关节驱动研究现状 |
| 1.2.2 液压外骨骼机器人及其关节驱动研究现状 |
| 1.2.3 液压四足机器人及其关节驱动研究现状 |
| 1.2.4 其它液压驱动关节研究现状 |
| 1.3 液压伺服系统控制的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 液压伺服回转关节设计及其可靠性分析研究 |
| 2.1 人体下肢髋关节运动机理分析 |
| 2.1.1 下肢髋关节及其运动介绍 |
| 2.1.2 下肢髋关节运动测量分析 |
| 2.2 液压伺服回转关节的结构设计及工作原理 |
| 2.2.1 液压伺服关节的结构设计 |
| 2.2.2 液压伺服关节的工作原理 |
| 2.3 液压伺服回转关节的参数设计及可靠性分析 |
| 2.3.1 液压伺服关节主要参数设计 |
| 2.3.2 缸体的静力学分析 |
| 2.3.3 活塞杆的强度和刚度分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 液压位置伺服回转关节系统建模及性能研究 |
| 3.1 液压位置伺服控制系统介绍 |
| 3.1.1 液压位置伺服系统的结构组成 |
| 3.1.2 液压位置伺服回转关节的工作原理 |
| 3.2 阀控液压位置伺服系统的数学模型 |
| 3.2.1 阀控弧形液压缸动态特性方程 |
| 3.2.2 阀控弧形液压缸系统的传递函数建立 |
| 3.2.3 阀控弧形液压缸系统的状态空间模型建立 |
| 3.3 液压位置伺服系统的稳定性分析及动态仿真 |
| 3.3.1 实际系统的参数确定 |
| 3.3.2 系统稳定性分析 |
| 3.3.3 电液位置伺服系统的Amesim仿真 |
| 3.4 液压伺服关节的性能测试 |
| 3.4.1 液压伺服关节测试平台介绍 |
| 3.4.2 回转液压关节的空载带宽测试 |
| 3.4.3 回转液压关节的力矩输出测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 液压位置伺服系统自适应模糊滑模变结构控制研究 |
| 4.1 滑模变结构控制器设计 |
| 4.1.1 滑模变结构控制的基本原理 |
| 4.1.2 控制器设计 |
| 4.1.3 稳定性分析 |
| 4.1.4 实验研究 |
| 4.2 自适应滑模变结构控制 |
| 4.2.1 控制器设计 |
| 4.2.2 稳定性分析 |
| 4.2.3 实验研究 |
| 4.3 基于模糊增益的自适应滑模变结构控制 |
| 4.3.1 控制器设计 |
| 4.3.2 稳定性分析 |
| 4.3.3 实验研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于自适应神经网络的液压位置伺服滑模变结构控制研究 |
| 5.1 High-Order神经网络概述 |
| 5.2 HONN神经网络辨识分析 |
| 5.2.1 系统描述 |
| 5.2.2 HONN神经网络辨识 |
| 5.2.3 HONN辨识的稳定性分析 |
| 5.3 基于HONN的自适应滑模控制器设计 |
| 5.3.1 滑模控制器设计 |
| 5.3.2 稳定性分析 |
| 5.3.3 实验研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）某火炮高平机电液系统辨识与位置控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 电液系统的发展及趋势 |
| 1.3 电液系统参数辨识研究现状 |
| 1.4 电液系统位置控制研究现状 |
| 1.4.1 智能PID控制研究现状 |
| 1.4.2 滑模控制研究现状 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 2 高平机电液系统建模与分析 |
| 2.1 高平机电液系统的组成及工作原理 |
| 2.2 高平机电液系统数学模型的建立 |
| 2.3 高平机电液系统物理模型的建立 |
| 2.3.1 AMESim简介 |
| 2.3.2 AMESim模型的建立 |
| 2.3.3 AMESim物理模型可行性验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高平机电液系关键参数辨识与轨迹规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 系统参数辨识概述 |
| 3.1.2 多元线性回归分析简介 |
| 3.1.3 粒子群优化算法简介 |
| 3.2 基于改进PSO算法的参数辨识 |
| 3.2.1 输入信号的选取 |
| 3.2.2 辨识数据的获取 |
| 3.2.3 关键参数辨识 |
| 3.3 轨迹规划 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 高平机电液系控制策略研究 |
| 4.1 联合仿真平台的搭建 |
| 4.2 高平机电液系统模糊PID控制 |
| 4.2.1 模糊PID控制的基本原理 |
| 4.2.2 模糊PID参数整定的原则 |
| 4.2.3 模糊控制器的设计 |
| 4.2.4 联合仿真及分析 |
| 4.3 高平机电液系统动态面控制 |
| 4.3.1 引言 |
| 4.3.2 动态面控制器设计 |
| 4.3.3 动态面控制器稳定性分析 |
| 4.3.4 联合仿真及分析 |
| 4.4 基于K观测器的高平机电液系统动态面控制 |
| 4.4.1 K观测器原理 |
| 4.4.2 系统状态空间方程等效变换 |
| 4.4.3 K观测器设计 |
| 4.4.4 基于K观测器的动态面控制器设计 |
| 4.4.5 稳定性分析 |
| 4.4.6 联合仿真及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 试验与验证 |
| 5.1 试验平台搭建 |
| 5.2 试验验证与分析 |
| 5.2.1 微分器的设计 |
| 5.2.2 试验验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 全文总结与研究展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于相关向量机的民用舵机故障预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 航空界的研究情况 |
| 1.2.2 学术界的研究情况 |
| 1.3 课题研究的主要工作和结构安排 |
| 1.3.1 课题研究的主要工作 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 第二章 相关向量机基础理论 |
| 2.1 贝叶斯学习框架 |
| 2.2 相关向量模型描述 |
| 2.3 超参数优化 |
| 2.4 RVM训练算法 |
| 2.4.1 MacKay迭代估计法 |
| 2.4.2 快速序列稀疏贝叶斯学习算法 |
| 2.4.3 EM迭代训练算法 |
| 2.5 RVM预测模型仿真实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于相关向量机和差分自回归滑动平均的故障预测 |
| 3.1 自回归滑动平均算法原理 |
| 3.1.1 自回归滑动平均模型 |
| 3.1.2 数据平稳化处理 |
| 3.2 基于RVM-ARIMA的预测模型 |
| 3.2.1 RVM建模过程 |
| 3.2.2 ARIMA建模过程 |
| 3.2.3 RVM-ARIMA融合模型 |
| 3.3 RVM-ARIMA算法仿真设计 |
| 3.3.1 仿真实验平台 |
| 3.3.2 初始模型预测结果 |
| 3.3.3 新模型的预测结果 |
| 3.3.4 算法评估分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进的增量学习相关向量机故障预测 |
| 4.1 RVM增量学习算法 |
| 4.2 样本熵基本原理 |
| 4.3 Optimized I-RVM在线预测模型 |
| 4.3.1 数据处理 |
| 4.3.2 训练RVM模型 |
| 4.3.3 在线更新模型 |
| 4.3.4 剩余寿命(RUL)和置信区间 |
| 4.3.5 Optimized I-RVM动态预测过程 |
| 4.4 Optimized I-RVM算法仿真设计 |
| 4.4.1 仿真实验平台 |
| 4.4.2 Optimized I-RVM算法RUL预测的案例研究 |
| 4.4.3 算法评估和结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 舵机故障预测实验验证 |
| 5.1 舵机实验平台原理介绍及实验设置 |
| 5.2 舵机故障统计结果 |
| 5.3 基于渗漏故障下舵机平台的实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究（论文参考文献）
- [1]面向机器人应用的仿生控制方法研究[D]. 欧阳文娟. 浙江大学, 2021(01)
- [2]钻式采煤机偏斜机理及自动换钻控制研究[D]. 姬会福. 中国矿业大学, 2021(02)
- [3]电液式负载模拟器耦合特性及非线性加载控制策略研究[D]. 康硕. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]飞机舵机电动加载系统多余力矩抑制方法研究[D]. 李卓. 中国民航大学, 2020(01)
- [5]飞机舵机电液伺服系统多余力抑制方法研究[D]. 吴竟祎. 中国民航大学, 2020(01)
- [6]基于CMAC控制策略柔性联接电液位置伺服系统特性研究[D]. 王云周. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [7]液压驱动伺服系统未知动态建模与控制研究[D]. 董宇. 昆明理工大学, 2020(04)
- [8]新型液压伺服回转驱动关节及其控制技术研究[D]. 杨明星. 东南大学, 2019
- [9]某火炮高平机电液系统辨识与位置控制研究[D]. 杨善平. 南京理工大学, 2020(01)
- [10]基于相关向量机的民用舵机故障预测[D]. 王佳琦. 中国民航大学, 2019(02)