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高精密气动波纹管驱动伺服系统建模与仿真

更新时间：2020-03-25 00:59:09 大小：13M 上传用户：zhengdai 查看TA发布的资源 标签：伺服系统 下载积分：3分评价赚积分（如何评价?）收藏评论(0) 举报

资料介绍

自动化技术在现代工业生产当中运用越来越多，对设备性能要求也越来越高，传统的气动系统具有低刚度和强非线性，使得控制性能和效果已经无法满足控制要求。随着新型电气伺服控制元件及气动元件的出现以及现代控制理论和智能控制理论的不断完善和发展，采用电气伺服控制的气动伺服系统出现，实现了气动系统输出量的高速连续控制和执行机构的精确定位。

常见的气动伺服控制系统中，多数采用旋转电机、滚珠丝杠以及齿轮传动等具有中间转换机构电机或采用直线电机直接驱动的方式作为驱动机构，存在着滞后、有限响应、金属离子干扰等问题，使得控制精度受到限制，因此人们开始对新的驱动方式和机构形式进行研究，来设计高速高精度高行程的定位系统。近年来，有人提出使用波纹管作为驱动执行器来设计高精度的伺服定位系统并对此展开研究。

本文采用金属波纹管作为单一驱动机构设计了一种金属波纹管驱动的气动伺服系统，并对其机械结构和系统结构进行了设计，使用空气压缩机作为气源，电气比例阀控制气体流量，光栅尺进行位置测量反馈，单片机做控制器，使用LabVIEW软件设计上位机。结合相关研究成果，通过较为详细的数学推导，有针对地建立了波纹管驱动气动伺服控制系统各环节的数学模型，并利用Matlab中的Simulink软件对建立的数学模型进行仿真分析，验证了所建模型的正确性。采用传统的PID控制算法对波纹管式气动伺服系统进行控制，使用Simulink进行仿真，并与实验结果进行了比较分析，取得了一定控制效果。

因本文气动伺服系统中波纹管驱动器内气体及气动比例阀各参数和变量是非线性变化的，所以使用经典控制理论对气动系统进行控制想要获得精确建模是比较困难的。本文采用基于BP神经网络的神经网络预测控制方法取代传统PID控制方法对系统进行控制，通过Simulink对其控制效果进行仿真分析，证明其控制效果优于传统PID控制。