用一个线性自回归滑动模型来代替,采用最小二乘方法辨识系统的参数,得到系统模型阶数小于实际模型阶数时,系统的力控制和位置控制具有较好的效果。Tanaka K 等[24-26]对于比例阀控气动位置控制系统,针对系统的参数变化,提出使用多级模型参考自适应进行调节控制,与此同时,并采用多级自适应极点配置来解决系统外力干扰的影响。文献[27]提出了一种带死区补偿的鲁棒自适应控制,实现了气缸的较高精度的轨迹跟踪控制。虽然自适应控制在气动系统中有一定的应用,但应用不是很广泛,主要的原因为其在线工作量大且对数学模型有一定依赖性。当前自适应控制需要探究的是如果进一步减少计算量和对数学模型的依赖性,使其适应较复杂的气动系统在线控制的需要。Р鲁棒控制是一种以基于状态空间的频率设计为基础,用以解决外界干扰和被控对象不确定性等问题的控制方法,其主要有两类控制方式:变结构控制和 Hµ 控制。一些学者在气动控制系统中,对鲁棒控制进行了相关的研究, Drakunov 等[28]采用滑模控制器对气动系统的无杆气缸的摩擦力进行补偿,取得较好的实验控制效果。文献[29]将非线性 Hµ 控制算法应用在气动位置伺服系统中,该控制器对于系统建模不准确和参数变化具有一定的鲁棒性。文献Р[30]针对气动人工肌肉系统进行了非线性建模并采用滑模控制器对气动系统进行了控制。对于具有外干扰和被控对象参数不确定性的线性定常系统,鲁棒控制具有明显的优势,然而对于气动位置控制系统,系统具有较强的非线性, 鲁棒控制却没有真正有效和可行的控制方法。РBang- Bang控制是一种以最小时间控制理论为基础的时间最优控制,属于一种开关控制。Bang- Bang控制算法具有算法简单、易于编程实现、适合快速动作的场合等优点,且可避免数字阀的频繁开启和闭合,延长开关阀的使用寿命[31]。对于采用开关控制的气动位置系统,是一种比较合适的控制算法。如文
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