性问题;(3)模糊控制以模糊集合论、模糊语言变量以及模糊推理为基础,模拟人的推理与决策过程。大量工程实践表明,模糊控制在处理不精确、非线性、控制具有高度不确定性的复杂系统中有着突出的优越性;(4)神经网络控制以生物神经网络为基础,以非线性、大规模并行处理为特征的试图模拟人的形象思维及获取知识的能机床伺服进给系统建模与控制器设计4力的控制方法。具有学习、记忆、联想、容错、并行处理等多种能力,目前在控制领域得到广泛的应用。(5)混合控制是将专家系统、神经网络、模糊控制、遗传算法等与其他技术结合或混合的控制方法,为智能控制提供了丰富的手段,控制方法主要有:模糊神经网络控制、模糊专家控制、神经网络专家控制等。1.3主要工作本文通过理论、仿真相结合的方法,建立起伺服进给系统的数学模型,对系统的性能进行了分析和优化,完成了控制器的设计和仿真,主要完成以下工作:1)对伺服进给系统进行理论分析,考虑摩擦、刚度、阻尼等因素对精度的影响,建立起伺服进给系统的数学模型。2)建立了所研究实验平台X轴的三维模型,并定义了各部件的材料属性,或得包括弹性模量、几何形状等基本参数。3)根据前面得到的动力学模型以及基本参数,对所需参数计算和查阅,确定系统的输入输出以及状态变量,最终得到系统的状态空间表达。4)结合频域分析和时域分析两种方式,对系统地稳定性做出判断。频域分析中采用极点分布图对系统的稳定性做出判断,结合伯德图对系统的性能做进一步分析。时域分析中采用李雅普诺夫第二法对系统的稳定性分析。5)判断系统的能观性、能控性,在能观能控的前提下,通过状态反馈和设计状态观测器两种方式,将系统的极点配置的预期位置,从而改善系统的性能。6)采用PID控制和最优控制两种控制策略,结合Matlab\Simulink仿真,对所设计控制器的可行性进行验证,针对系统优化前后的模型效果做出比较,并对两种控制策略的效果进行比较。
全文预览
