电液力控制系统的鲁棒性分析及MATLAB仿真
电液速度控制系统建模与仿真
引言液压伺服系统是以液体压力能为动力的机械量（位移、速度和力）自动控制系统按系统。
控机械量的不同，它又可以分为电液位置伺服系统、电液速度伺服控制系统和电液力控制系统三种。
电液控制系统的基本元件包括电磁阀、电液开关控制阀、光电耦合器、功率放大器、电—机械转换器、普通电液伺服阀(频宽数十赫)、高频电液伺服阀(国内产品 400 赫)、电液比例流量阀、电液比例压力阀、电液比例方向阀、电液复合阀、电液比例泵、电液通断控制阀、电液数字阀、电液数字缸、电液数字泵等。
它们广泛用于机床工业、冶金工业、船舶工业、煤炭工业和工程机械等的控制系统中。
本文要研究的是电液速度控制系统及其仿真分析，是对电液速度控制系统的各个环节进行了数学模型的建立，并应用Matlab/Simulink对电液速度控制系统进行了仿真分析,通过幅频特性和相频特性的变化得到数学模型中各个部分对整个控制系统的影响。
1 绪论液压控制是液压技术领域的重要分支。
近20年来，许多工业部门和技术领域对高响应、高精度、高功率—重量比和大功率液压控制系统的需要不断扩大，促使液压控制技术迅速发展。
特别是控制理论在液压系统中的应用、计算及电子技术与液压技术的结合，使这门技术不论在元件和系统方面、理论与应用方面都日趋完善和成熟，并形成一门学科。
目前液压技术已经在许多部门得到广泛应用，诸如冶金、机械等工业部门及飞机、船舶部门等。
我国于50年代开始液压伺服元件和系统的研究工作，现已生产几种系列电液伺服产品，液压控制系统的研究工作也取得很大进展。
1.1电液控制技术的发展及趋势液压技术的发展与流体力学理论研究相互关联。
自1650年帕斯卡提出静态液体中的压力传播规律--帕斯卡原理以来，1686年牛顿揭示了粘性液体的内摩擦定律，18世纪建立了流体力学的连续性方程。
这些理论的建立为液压技术的发展奠定了理论基础。
从1795年，英国人首先制造出世界上第一台水压机起，液压传动开始进入工程领域。
苏州大学学报(工科版)第27卷(2007年)总目次(卷终)
双联式气 一液复合传动增压装 置 …………… …… ……………………… ………………………… ………… 濮龙锋 ， 卫瑞 元（ ３ ４） 电液力控制系统 的鲁棒性分 析及 ＭＡ Ｌ Ｂ仿 真 ……… …… …………………… …… …………………………… … 胡学武（ ６ ＴＡ ４） 基于 自抗扰控制器 的网络控 制系统设计 …………………… …………………… …………………………… …… … 罗力恒（ ９ ４） 鞋， 陈再 良， 朱锦祥（ ３ ５）
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苏州大学学报（ 工科版） ２ 第 ７卷（０７ 总目次 （ ２０ 年） 卷终）
第 １ 期
中国野桑蚕 ｍｔＮ Ｄ Ａ中 Ｃ ｔ ｙ ｂ基 因的克 隆及序列分析 …………………… ……………………… 刘
金 属 诱 导 横 向结 晶多 晶硅 薄 膜 晶 体 管 热 载 流 子 应 力 退 化 特 性 及 模 型 研 究
ＤＳ Ｂ Ｓ Ｐ Ｋ超 宽带通信系统信道容量研究
—
波， 郑小坚 ， 薛仁宇 ， 等（１）
臻 （７）
………… ……………………………… 朱
……………… …… ………………………… …………… 姚俊峰 ， 朱
轶， 汪一 鸣（ ２ １） 伟 （ ７ １）
Ｒ Ｆ神经 网络 的一 种快速鲁棒学 习算法 Ｂ
…………… ……………………… ……………………… …展 望 ……………… …………………………… …………………… …… …… 殷文械 ， 阮长耿 （ ８ ６）
基于 Ａ ｃＭ ｒ Ｓ的城市 突发性 大气污染事故预测模 型图像表征技术 的研究 … …………………… ………… 沈立峰 ， Ｉ 赵凌 宇（ ３ ７）
静电法纺制尼龙 ６ ６ ／ ６纳米纤维 纱 … ………………………… …………………… ………………… 刘红波 ， 潘志娟 ， 王建 民（６ ３）
控制系统中的鲁棒性分析与设计
控制系统中的鲁棒性分析与设计在控制系统中，鲁棒性是指控制系统对于参数变化、外部干扰、测量噪声等不确定性因素的稳定性和性能表现。
鲁棒性分析与设计主要目的是提高控制系统的稳定性、鲁棒性和性能，以适应实际工程环境中的不确定性。
1. 鲁棒性分析鲁棒性分析是控制系统设计的重要环节。
它可以帮助工程师评估以及量化控制系统对于参数变化、干扰和噪声的容忍程度。
以下是一些常用的鲁棒性分析方法：1.1 系统感度函数分析系统感度函数是用来描述控制系统输出对于参数变化的敏感程度。
通过分析系统感度函数，可以确定系统的脆弱性和稳定性。
系统感度函数分析常用于评估系统的稳定性边界、参数不确定性边界和鲁棒性边界。
1.2 线性矩阵不等式(LMI)方法线性矩阵不等式方法是一种基于数学理论的鲁棒性分析方法。
它通过建立一系列矩阵不等式，来刻画控制系统的稳定性和性能。
LMI方法在控制系统设计中被广泛应用，它不仅可以评估系统的鲁棒性，还可以用于设计鲁棒控制器。
1.3 干扰分析干扰是控制系统中常见的不确定因素，对系统的性能和稳定性产生重要影响。
干扰分析可以帮助工程师了解系统对于不同干扰的响应，并根据需要采取相应的措施来改进系统鲁棒性。
常用的干扰分析方法包括频域分析、时域分析和能量分析等。
2. 鲁棒性设计鲁棒性设计旨在采取控制策略和控制器结构，使得控制系统对于不确定性因素具有较好的稳定性和性能。
以下是一些常见的鲁棒性设计方法：2.1 鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是指根据鲁棒性需求，设计出满足控制系统鲁棒性要求的控制器。
常用的鲁棒控制器设计方法包括H∞控制、μ合成、鲁棒PID控制等。
这些方法都是基于数学理论，可用于设计满足鲁棒性和性能要求的控制器。
2.2 鲁棒优化设计鲁棒优化设计是指结合鲁棒控制与优化方法，兼顾控制系统的稳定性和性能。
通过优化设计，可以在满足鲁棒性要求的前提下，使系统的性能指标达到最优。
鲁棒优化设计方法包括H∞优化、线性二次调节器和状态反馈等。
MATLAB中的稳定性分析与鲁棒控制技术
MATLAB中的稳定性分析与鲁棒控制技术一、引言在现代控制系统设计中，稳定性分析和鲁棒控制技术是非常重要的环节。
稳定性分析用于评估系统的稳定性能，而鲁棒控制技术能够提高系统的鲁棒性能，使系统能够在干扰和不确定性的情况下保持良好的性能。
本文将着重介绍MATLAB中的稳定性分析和鲁棒控制技术，并探讨其在实际系统中的应用。
二、稳定性分析稳定性是一个控制系统是否能够在无干扰或干扰条件下维持良好的性能的关键指标。
在MATLAB中，我们可以使用一些基本的分析工具来进行稳定性分析。
1. Bode图法Bode图法是一种常用的频域分析方法，可以帮助我们分析系统的稳定性。
在MATLAB中，我们可以使用bode函数来绘制系统的频率响应曲线，从而得到系统的幅频特性和相频特性。
通过分析曲线的幅度和相位，我们可以判断系统是否稳定。
2. Nyquist图法Nyquist图法是另一种常用的频域分析方法，也可以用于系统的稳定性分析。
在MATLAB中，我们可以使用nyquist函数来绘制系统的Nyquist图。
通过观察Nyquist图中的曲线形状和虚轴交点的数量，我们可以判断系统的稳定性。
3. Lyapunov稳定性分析Lyapunov稳定性分析是一种常用的时域分析方法。
在MATLAB中，我们可以使用lyap函数来求解系统的Lyapunov方程。
通过求解Lyapunov方程，我们可以判断系统的稳定性。
如果方程的解是半正定的，那么系统就是稳定的。
三、鲁棒控制技术鲁棒控制技术可以提高系统对于干扰和不确定性的鲁棒性能，使系统能够在这些不确定性条件下保持良好的性能。
在MATLAB中，我们可以使用一些工具箱来实现鲁棒控制。
1. H∞控制H∞控制是一种常用的鲁棒控制技术，可以减小系统对于干扰和不确定性的敏感性。
在MATLAB中，我们可以使用hinfsyn函数来设计H∞控制器。
通过调整控制器的参数，我们可以优化系统的鲁棒性能。
2. μ合成控制μ合成控制是另一种常用的鲁棒控制技术，可以在给定性能和稳定性要求下设计控制器。
MATLAB电液位置伺服控制系统设计及仿真教案资料
M A T L A B电液位置伺服控制系统设计及仿真数控机床工作台电液位置伺服控制系统设计及仿真姓名：雷小舟专业:机械电子工程子方向：机电一体化武汉工程大学机电液一体化实验室位置伺服系统是一种自动控制系统。
因此，在分析和设计这样的控制系统时，需要用自动控制原理作为其理论基础，来研究整个系统的动态性能，进而研究如何把各种元件组成稳定的和满足稳定性能指标的控制系统。
若原系统不稳定可通过调整比例参数和采用滞后校正使系统达到稳定，并选取合适的参数使系统满足设计要求。
1 位置伺服系统组成元件及工作原理数控机床工作台位置伺服系统有不同的形式，一般均可以由给定环节、比较环节、校正环节、执行机构、被控对象或调节对象和检测装置或传感器等基本元件组成[1]。
根据主机的要求知系统的控制功率比较小、工作台行程比较大，所以采用阀控液压马达系统。
系统物理模型如图1所示。
图1 数控机床工作台位置伺服系统物理模型系统方框图如图2所示。
图2 数控机床工作台位置伺服系统方框图数控机床工作台位置伺服系统是指以数控机床工作台移动位移为控制对象的自动控制系统。
位置伺服系统作为数控机床的执行机构，集电力电子器件、控制、驱动及保护为一体。
数控机床的工作台位置伺服系统输出位移能自动地、快速而准确地复现输入位移的变化，是因为工作台输出端有位移检测装置（位移传感器）将位移信号转化为电信号反馈到输入端构成负反馈闭环控制系统。
反馈信号与输入信号比较得到差压信号，然后把差压信号通过伺服放大器转化为电流信号，送入电液伺服阀（电液转换、功率放大元件）转换为大功率的液压信号（流量与压力）输出，从而使液压马达的四通滑阀有开口量就有压力油输出到液压马达，驱动液压马达带动减速齿轮转动，从而带动滚珠丝杠运动。
因滚珠丝杠与工作台相连所以当滚珠丝杠 运动时，工作台也发生相应的位移。
2数控工作台的数学模型 2.1 工作台负载分析工作台负载主要由切削力c F ,摩擦力f F 和惯性力a F 三部分组成，则总负载力为:a f c L F F F F ++=2.2液压执行机构数学模型工作台由液压马达经减速器和滚珠丝杠驱动。
MATLAB电液位置伺服控制系统设计及仿真概要
数控机床工作台电液位置伺服控制系统设计及仿真姓名：雷小舟专业:机械电子工程子方向：机电一体化武汉工程大学机电液一体化实验室位置伺服系统是一种自动控制系统。
因此，在分析和设计这样的控制系统时，需要用自动控制原理作为其理论基础，来研究整个系统的动态性能，进而研究如何把各种元件组成稳定的和满足稳定性能指标的控制系统。
若原系统不稳定可通过调整比例参数和采用滞后校正使系统达到稳定，并选取合适的参数使系统满足设计要求。
1 位置伺服系统组成元件及工作原理数控机床工作台位置伺服系统有不同的形式，一般均可以由给定环节、比较环节、校正环节、执行机构、被控对象或调节对象和检测装置或传感器等基本元件组成[1]。
根据主机的要求知系统的控制功率比较小、工作台行程比较大，所以采用阀控液压马达系统。
系统物理模型如图1所示。
图1 数控机床工作台位置伺服系统物理模型系统方框图如图2所示。
图2 数控机床工作台位置伺服系统方框图数控机床工作台位置伺服系统是指以数控机床工作台移动位移为控制对象的自动控制系统。
位置伺服系统作为数控机床的执行机构，集电力电子器件、控制、驱动及保护为一体。
数控机床的工作台位置伺服系统输出位移能自动地、快速而准确地复现输入位移的变化，是因为工作台输出端有位移检测装置（位移传感器）将位移信号转化为电信号反馈到输入端构成负反馈闭环控制系统。
反馈信号与输入信号比较得到差压信号，然后把差压信号通过伺服放大器转化为电流信号，送入电液伺服阀（电液转换、功率放大元件）转换为大功率的液压信号（流量与压力）输出，从而使液压马达的四通滑阀有开口量就有压力油输出到液压马达，驱动液压马达带动减速齿轮转动，从而带动滚珠丝杠运动。
因滚珠丝杠与工作台相连所以当滚珠丝杠 运动时，工作台也发生相应的位移。
2数控工作台的数学模型 2.1 工作台负载分析工作台负载主要由切削力c F ,摩擦力f F 和惯性力a F 三部分组成，则总负载力为:a f c L F F F F ++=2.2液压执行机构数学模型工作台由液压马达经减速器和滚珠丝杠驱动。
控制系统的鲁棒性分析与设计
控制系统的鲁棒性分析与设计控制系统是现代科技中的重要组成部分，它广泛运用于工业自动化、机械控制、电力系统等领域。
在控制系统设计中，鲁棒性是一个非常重要的概念。
它可以指控制系统的稳定性、抗扰性和适应性。
这篇文章旨在介绍鲁棒性的概念、分析和设计方法，以帮助读者更好地理解控制系统的鲁棒性问题。
一、鲁棒性的概念控制系统的鲁棒性是指该系统对于环境扰动和系统参数变化的变动能力。
它是保证控制系统稳定性和良好性能的基础，也是控制系统设计中的重要问题。
例如，对于温度控制系统，如果控制系统鲁棒性不够好，当它遇到外界温度变化时，可能导致系统失去稳定性，无法维持所需温度。
因此，鲁棒性可以看作是控制系统抵抗外界扰动和环境变化的能力。
二、鲁棒性的分析方法要分析控制系统的鲁棒性，可以使用现代控制理论中的鲁棒控制方法。
鲁棒控制方法主要有两类：1）基于频域方法；2）基于时域方法。
下面分别介绍这两种方法。
1、基于频域方法基于频域方法主要利用控制系统的传递函数描述控制系统稳定性和鲁棒性问题。
具体方法包括Bode图和Nyquist图等方法。
其中，Bode图是一种将传递函数的幅频特性和相频特性绘制于同一图像中的图形。
Nyquist图则可以描述传递函数对相位变化的响应特性。
这两种方法均依赖于传递函数，因此并不是所有的控制系统都可以用这种方法进行鲁棒性分析。
2、基于时域方法基于时域方法则主要利用控制系统的状态空间模型来描述控制系统的稳定性和鲁棒性。
基于时域方法主要有两种：Lyapunov函数法和Pole Placement法。
其中，Lyapunov函数法是通过构造Lyapunov函数来对控制系统进行稳定性分析的方法。
Pole Placement法则是通过选择控制系统的极点来使得控制系统保持稳定性。
三、鲁棒性的设计方法设计鲁棒控制器是控制系统鲁棒性分析的重要环节。
鲁棒控制器的设计可以基于H∞控制器或者μ控制器。
其中，H∞控制器是一种基于最优控制思想的，优化控制器的灵敏度权重函数来制定控制器的方法。
控制系统中的鲁棒控制技术研究
控制系统中的鲁棒控制技术研究一、引言鲁棒控制技术是指针对不确定性系统的稳定控制和性能优化技术。
随着工业过程的复杂化，控制系统中的不确定性因素越来越多，因此鲁棒控制技术的应用也越来越重要。
本文将从理论和应用两方面探讨控制系统中的鲁棒控制技术。
二、鲁棒控制理论1.鲁棒控制的定义鲁棒控制是一种针对含不确定性因素的控制系统的控制方法，其目的是稳定系统，并保证控制性能鲁棒不变。
2. 鲁棒性分析的方法鲁棒性分析是评估控制系统鲁棒稳定性的方法，其分为两类：基于频域的方法和基于时域的方法。
在基于频域的方法中，常用的有极点配置法和导数限制法；在基于时域的方法中，常用的有插补技术和Lyapunov方法。
3. 鲁棒控制的设计针对含不确定性因素的控制系统，鲁棒控制设计有多种方法，常见的有：H_∞控制、μ合成控制、基于小增益的鲁棒控制和基于人工神经网络的鲁棒控制。
三、鲁棒控制应用1. 工业过程中的应用鲁棒控制广泛应用于工业过程中，提高系统鲁棒稳定性和控制性能，达到更好的经济效益与生产品质。
工业过程中常用的鲁棒控制方法有：模糊控制、PID控制、智能控制等。
2. 无人系统中的应用无人系统中的鲁棒控制主要是针对飞行器和机器人等自主系统的控制。
在应对无人系统的不确定性和外部扰动时，鲁棒控制成为有效的控制方法。
3. 军事系统中的应用在军事系统中，鲁棒控制主要应用于武器装备的控制和导航系统的控制。
经过鲁棒控制的武器装备能够更好地适应敌人的威胁和各种环境的变化，提高装备的战斗效能。
四、总结与展望随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，鲁棒控制技术在工业、通信、军事等领域的应用将会更加广泛。
同时，鲁棒控制理论也将不断完善和更新，为各种控制系统的高效、精准、安全提供更好的技术支持。
Matlab在控制系统鲁棒性设计与自适应控制中的应用案例
Matlab在控制系统鲁棒性设计与自适应控制中的应用案例控制系统是现代工程中重要的组成部分，它可以通过对系统的输入进行调节，使得系统的输出符合预期的要求。
然而，由于环境和系统自身的变化，控制系统必须具备一定的鲁棒性和自适应性，以保证其工作的稳定性和性能。
Matlab作为一种功能强大的计算工具，在控制系统鲁棒性设计和自适应控制中得到了广泛的应用。
鲁棒性设计是指在不确定性条件下，能够保持控制系统的稳定性和性能的能力。
在控制系统设计中，往往需要考虑到外界干扰、参数不确定性、模型误差等因素，这些因素会影响系统的稳定性和性能。
Matlab提供了一系列用于鲁棒性设计的函数和工具箱，帮助工程师们设计出具有强鲁棒性的控制系统。
以PID控制器为例，Matlab提供了强大的PID调节工具箱，其中包括了传统的PID控制器设计方法以及基于鲁棒控制理论的设计方法。
例如，可以使用基于线性矩阵不等式（LMI）的HInfinity控制器设计方法，根据系统的频率响应特性和性能要求，自动计算出合适的PID参数。
这种设计方法可以有效地抑制干扰和模型误差对系统的影响，提高系统的稳定性和响应性能。
此外，Matlab还提供了用于系统鲁棒性分析和鲁棒性优化的工具箱，例如鲁棒性稳定边界分析、鲁棒性性能分析等。
通过这些工具，可以对系统的鲁棒性进行评估和优化，找出系统的薄弱环节并进行改进。
这种基于鲁棒性设计的控制系统可以更好地适应不确定性条件下的工作环境，提高系统的稳定性和性能。
自适应控制是指能够根据系统的变化自动调整控制策略和参数的控制方法。
在现实应用中，系统的参数和工作条件往往会发生变化，传统的固定参数控制器无法适应这种变化，可能导致系统的性能下降或者失效。
而自适应控制器能够根据系统的实时数据和误差信号，自动调整控制策略和参数，使得系统的性能保持在一个较高水平。
Matlab提供了多种适用于自适应控制的算法和工具，例如模型参考自适应控制、自适应输出反馈控制、模糊自适应控制等。
Matlab控制系统工具箱的鲁棒控制设计指南
Matlab控制系统工具箱的鲁棒控制设计指南导言：在现代科学和工程领域中，控制系统的设计和优化是一个重要的任务。
传统的控制理论往往以线性模型为基础，但实际系统往往包含非线性效应和外部干扰，这使得系统的稳定性和性能更加复杂和困难。
为了解决这些问题，研究者们发展了鲁棒控制理论，以提高系统对不确定性和变化的稳定性和性能。
Matlab控制系统工具箱为工程师和科学家们提供了一套方便强大的工具，用于鲁棒控制设计和分析。
本文将介绍Matlab控制系统工具箱中鲁棒控制设计的基本概念和方法。
I. 鲁棒控制基础在深入了解Matlab控制系统工具箱之前，我们先来回顾一下鲁棒控制的基本概念和原则。
鲁棒控制的目标是设计一个控制器，使得系统对于不确定性和干扰具有鲁棒性，即系统在各种不确定性条件下依然能保持稳定和良好的性能。
鲁棒控制的设计方法主要包括鲁棒性分析和合成控制器设计。
在Matlab中，我们可以使用鲁棒控制工具箱来进行鲁棒性分析。
鲁棒性分析的目标是确定系统的不确定性或变化对系统稳定性和性能的影响。
通过鲁棒分析，我们可以评估系统的稳定性邻域、性能衰减和鲁棒性指标等，从而为合成控制器设计提供依据。
II. 鲁棒控制器设计在Matlab控制系统工具箱中，常用的鲁棒控制器设计方法有H∞控制、μ合成控制和基于线性矩阵不等式（LMI）的方法。
1. H∞控制H∞控制是一种广泛应用于线性系统的鲁棒控制方法。
它基于H∞性能标准，通过最小化系统输入和输出的敏感性函数，来设计具有鲁棒性的控制器。
在Matlab中，我们可以使用“hinfstruct”函数来进行H∞控制器设计。
该函数可以根据给定的性能权重和鲁棒性要求，自动生成鲁棒控制器。
2. μ合成控制μ合成控制是一种基于频域分析的鲁棒控制方法。
它通过最小化系统的复合不确定性，来设计具有鲁棒性和鲁棒性指标的控制器。
在Matlab中，我们可以使用“synthesis”函数来进行μ合成控制器设计。
控制系统中的鲁棒性分析和设计
控制系统中的鲁棒性分析和设计控制系统是指用来控制和调节物理过程或计算机软件系统的一组设备或程序。
鲁棒性是指控制系统在不同的外部和内部扰动下能够保持稳定的能力。
在现实世界中，外部和内部的扰动是不可避免的，因此控制系统的鲁棒性是非常重要的。
鲁棒性分析是控制系统设计中的一个重要步骤。
它的主要目的是确定系统对于各种扰动的响应情况，并在此基础上对系统进行调整和改进。
鲁棒性分析可以帮助设计人员找到系统中的弱点，并提供改善方案以增强系统的鲁棒性。
在控制系统中，扰动可以来自很多方面，例如电源电压的变化、机械振动、气压和温度的波动、噪声和干扰等。
这些扰动会改变控制系统的输入和输出，从而影响系统的稳定性和性能。
因此，在进行鲁棒性分析时，需要综合考虑不同扰动的影响，并进行系统模型的建立和数学分析。
控制系统的数学模型通常包括一些基本元素，例如模型参数、系统状态、输入输出关系和控制策略等。
基于这些元素，可以使用不同的数学方法来分析和调整控制系统的鲁棒性。
其中，一个常用的方法是H∞ 渐近鲁棒控制。
它是一种基于线性代数和控制理论的鲁棒性设计方法，可以保证系统对于各种扰动的响应是最小的，并且系统总体性能是最优的。
H∞ 渐近鲁棒控制方法常用于工业控制系统、机器人技术和飞行器控制等领域。
除了H∞ 渐近鲁棒控制之外，还有其他一些设计方法也可以用于鲁棒性分析和优化。
例如，模型预测控制（MPC）和自适应控制方法。
MPC可以在多个预测时刻内对系统进行优化，从而提高系统的鲁棒性和控制效果。
而自适应控制方法可以根据实际环境和扰动情况自动调整系统参数和控制策略，以保证系统的稳定性和鲁棒性。
总之，鲁棒性分析和设计是控制系统设计中的重要环节，可以帮助设计人员找到系统中的弱点，并提供改善方案以提高系统的鲁棒性和性能。
不同的鲁棒性设计方法各有优缺点，需要根据实际需求来选择。
在未来，随着技术的不断进步，我们相信控制系统的鲁棒性分析和优化会变得更加简单和易于实现。
基于MATLAB的电液比例控制系统仿真研究
式中：
—— 活塞 行程 ；
活塞 有效 面积 ；
对 （ ０ 式 进 行 拉 氏变 换 得 到 比例 阀 的传 递 函 数 １）
Ｇｐ —— 液压 缸总 泄系 数 ，ＧＰ ＋ｃ ｐｚ —ｃｐ ／ ；
— —
—
—
液压 缸 总压缩 容积 ，Ｖ— ＋ 。 由 （ ） 、 ９ 式 、 １ ） 得 到 系统 的 控 制方 框 图 ， ８式 （ ） （０ 式 见图 ３ 。其 中 ， 为 负载 阻 尼 系数 ， 为 负 载弹 簧 刚 Ｂ Ｋ
部件 的特性 。为 了分析 系统 的静 、动 态特 性 ，我们需 建立 系统 的数 学模 型 ， 以此 为据 ， 系 统进行 分 析 。 并 对
比例 放 大器 、电液 比例 阀 、液压 缸及 负载 和反馈 传感
器组 成 ， 图 １ 从 指令 装置 发 出的指令 信 号 电压 作 用 见 。
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第 １ 期 （ 第 １ ０期 ） 总 ４
２０ ０ ７年 ２月
机 ＡＮＩ ＣＡＩ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＆ ＡＵＴ０Ｍ ＡＴ１ ０Ｎ
Ｎ Ｏ．１
Ｆｅ ｂ．
文 章 编 号 ：６ ２６ １ （ ０ ７ ０—０ ９０ １ ７—４ ３ ２ ０ ）１０ ５ —３
Ｐ —— 进 油腔 压力 ；
Ｖ —— 回油 腔容积 ； ，
作 者 简 介 ：朱 凡 （９ ９） 女 ， 南 南 阳 人 ， 士 研 究 生 。 １７ 一 ， 河 硕
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・
６ ・ ０
机 械 工 程 与 自 动 化
２０ ０ ７年 第 １ 期
＋ 警＋： Ｋ 。… １ ２ — ， Ｋ： …（） “ ０
１ —— 比例 电 磁 铁 ；２ —— 对 中 弹 簧 ； ３ 一 阀芯 ；４ —— 阀 体
利用matlab实现H-infinity鲁棒控制
西安交通大学自动化系利用Matlab实现H∞控制Prof. Dr.-Ing.F.AllgwerInstitute for Systems Theory and Automatic Controlhttp://www.ist.uni-stuttgart.de/education/courses/robust1 引言H∞控制器设计原理容易理解，难点在于编程。
这里简单介绍Matlab里面几个相关函数的用法，希望能帮助你设计第一个H∞控制器。
Matlab提供了很多H∞设计函数，与H∞设计相关的几个重要的工具箱有：Control System Toolbox，mu-Analysis and Synthesis Toolbox(mu-tools)，Robust Control Toolbox（RCT）和LMI Control Toolbox。
Matlab7.0之后的版本中，LMI 和mu-tools都包含在RCT v3.0.1中，Matlab 7.0之前的版本中这些工具箱是独立的。
本文中用到的函数都写在了一个m文件中（见附录），也可以从网站下载。
利用混合S/KS问题说明H∞相关函数的用法。
首先回顾这个问题。
2 回路成形传递函数混合S/KS问题可用图1来说明。
从w到z的闭环传递函数可以表示为广义过程模型P(s)（见图2）可以表示为假设上面几个状态空间变量具有如下的形式：于是可以得到P(s)的一个可能的状态空间实现形式：W S和W KS为调整参数。
一种选择方法为：其中A<1为允许的最大稳态误差，为期望带宽，M为灵敏度峰值（一般情况下A=0.01，M=2）。
从控制器设计的方面来说，的倒数为回路成形期望灵敏度的上限，影响控制器的输出u。
有些情况下希望对补灵敏度函数进行回路成形设计（在图1中增加一个输出）。
一种选择方法为：此函数与函数成轴对称，见图3所示。
图中参数设置为A=0.01（=-40dB），M=2（=6dB），。
控制系统鲁棒性分析与设计
控制系统鲁棒性分析与设计控制系统是现代工程中不可或缺的一部分。
在实际工程应用中，控制系统必须能够应对各种不可避免的外界扰动和系统参数变化。
因此，控制系统的鲁棒性分析与设计变得尤为重要。
本文将着重探讨控制系统的鲁棒性，并介绍其中一些常用的分析与设计方法。
一、什么是控制系统的鲁棒性控制系统的鲁棒性是指系统在面对各种扰动时，仍能保持良好的性能表现。
换句话说，鲁棒性是表征系统抵御不确定因素的能力。
这些不确定因素可能包括外部环境变化、传感器偏差、执行器误差等。
鲁棒性分析与设计的目标是确保系统能够在不确定性条件下稳定运行，并保持所需的性能指标。
二、鲁棒性分析方法1. 线性鲁棒性分析线性鲁棒性分析是指采用线性模型来描述系统特性，并通过相关数学工具进行鲁棒性分析。
其中，最著名的方法之一就是基于Bode图的频域鲁棒性分析。
通过绘制系统的频率响应曲线，并分析曲线上的幅值和相位裕度，可以评估系统的鲁棒性能。
2. 非线性鲁棒性分析非线性鲁棒性分析是指考虑系统的非线性特性，并通过非线性控制理论进行鲁棒性分析。
相比于线性鲁棒性分析，非线性鲁棒性分析更加复杂。
其中一种常用的方法是利用Lyapunov稳定性理论来分析非线性系统的鲁棒性。
三、鲁棒性设计策略1. 基于PID控制器的鲁棒性设计PID控制器是最常用的控制器之一，其鲁棒性设计是十分重要的。
通过选择合适的PID参数，可以提高系统对不确定性的抵抗能力。
常见的PID鲁棒性设计方法包括基于频率响应的方法、基于线性矩阵不等式的方法等。
2. 基于自适应控制的鲁棒性设计自适应控制是一种根据系统实时变化来自主调整控制策略的方法。
通过利用自适应算法，控制系统可以实时更新控制策略，以应对不确定性的变化。
自适应控制的鲁棒性设计方法有许多种，包括模型参考自适应控制、无模型自适应控制等。
3. 基于鲁棒控制的鲁棒性设计鲁棒控制是一种专门针对不确定性的控制方法。
通过设计鲁棒控制器，系统可以保持良好的稳定性和性能指标。
基于MATLAB的电液力伺服控制系统的研究
基于MATLAB的电液力伺服控制系统的研究作者：暂无来源：《智能制造》 2016年第7期撰文/ 陕西国防工业职业技术学院数控工程学院曹旭妍本文根据电液力伺服控制系统的工作原理，建立其数学模型，利用MATLAB 软件为其构建仿真模型，并获得反映系统性能的仿真曲线，完成系统的静、动态分析。
基于Simulink 工具箱设计出PID 控制器，有效解决了系统本身非线性所造成的控制效果不佳的问题，仿真结果表明，该控制器满足控制系统要求，控制效果良好。
一、引言电液力伺服控制系统普遍具有精度高、响应快以及结构简单等特点，广泛应用于工业控制等领域。
但是液压伺服控制系统是非线性复杂系统，在控制精度和稳定性上不能满足要求，有时需要附加合适的控制器才能取得比较理想的控制效果。
在电液力伺服系统的设计过程中，基于Matlab 软件，能快速准确地完成系统的静、动态分析，提高了设计效率，并根据分析结果，采用Simulink 工具箱，设计出PID 控制器，该控制算法解决了电液力伺服系统的非线性，使系统的快速性、稳定性等都能满足要求，具有良好的控制效果。
二、系统组成及数学模型的建立本文设计的电液力伺服系统实验平台主要由个人计算机、伺服阀、液压缸、测力传感器、受力对象、传感器信号单路放大器和数据采集卡所组成。
给系统输入负载力后便开始工作，使液压缸活塞杆输出负载力。
该力由测力传感器检测，转换为电压信号，由数据采集卡进行A/D转换后反馈到计算机中，与指令电压信号进行比较，计算机根据电压偏差来计算当前电压控制量，进行D/A 转换后来驱动电液伺服阀，以伺服阀开口方向和大小来控制进入液压缸的液压油的多少及方向，并作用在活塞杆上，从而使输出力达到期望值。
图1 为电液力伺服控制系统的总体框图。
根据力伺服控制系统开环传递函数及系统伯德图便可以对理想情况下的力控制系统的快、准、稳三个特性进行比较和分析：（1）系统的稳定性。
一般系统的相位裕度、幅值裕度越大系统则越稳定，由系统开环伯德图可以得知，该系统的相位裕度是91.6°，增益裕度是9.74dB，可得该力伺服控制系统是稳定的。
基于MATLAB的H鲁棒控制器的设计
总之，过去的十年是H鲁棒控制理论迅速发展的时期，取得了许多重要成果。 展望未来，我们期待着这一领域能在解决实际问题、推动科技进步等方面发挥 更大的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
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2、科学研究领域
在科学研究领域，H鲁棒控制理论为诸多科学问题的解决提供了有效手段。例 如，生物医学系统中的疾病治疗、生态系统的稳定性分析等研究中，H鲁棒控 制理论为复杂系统的动态行为分析和调控提供了强大的支持。
四、未来展望与结论
回顾过去的十年，H鲁棒控制理论在诸多方面取得了显著的进展。然而，面对 未来发展的挑战和需求，该领域仍需进一步研究和探索。例如，如何处理更复 杂的系统不确定性、如何提高控制策略的适应性和优化性能等问题仍有待深入 研究。此外，随着科技的快速发展，如何将H鲁棒控制理论与新兴技术相结合， 如、物联网等，也是未来的重要研究方向。
关键词
鲁棒控制器、H鲁棒控制器、MATLAB、控制系统、稳定性、性能
背景
鲁棒控制是一种考虑系统不确定性的控制方法，其目的是在存在不确定性时， 保证系统的稳定性和性能。自20世纪80年代以来，鲁棒控制理论得到了迅速发 展，并广泛应用于各种实际系统，如工业过程控制、航空航天等领域。
鲁棒性概述
鲁棒性是指一个系统在存在不确定性时，仍能保持稳定和良好的性能。鲁棒控 制器的设计就是通过一定的方法，使系统在面对不确定性时，仍能实现稳定和 良好的性能。H鲁棒控制是鲁棒控制的一个重要分支，其核心思想是通过设计 一个H滤波器，将不确定性的影响降到最低。
1、理论框架
在理论框架方面，H鲁棒控制理论在2005年得到了进一步完善和发展。其中， H∞控制理论作为其核心框架，强调了对系统不确定性的抑制能力，为实际系 统的鲁棒稳定性分析提供了更精确的方法。
如何使用Matlab进行系统鲁棒性分析
如何使用Matlab进行系统鲁棒性分析Matlab是一种强大的数学计算软件，广泛应用于科学和工程领域。
它提供了丰富的功能和工具，可用于各种系统的建模和分析。
其中之一就是系统鲁棒性分析。
系统鲁棒性分析是指对系统进行评估，以确定其对参数不确定性、外部干扰和测量误差的抵抗能力。
这是一项重要的任务，因为在实际应用中，系统通常会面临各种不确定性和干扰。
在Matlab中，进行系统鲁棒性分析的第一步是建立系统模型。
可以使用传统的传递函数模型或状态空间模型来描述系统。
根据实际问题的特点选择适当的模型形式。
建立好系统模型后，我们可以利用Matlab提供的分析工具来评估系统的鲁棒性。
一个常用的系统鲁棒性指标是灵敏度函数。
灵敏度函数描述了系统输出响应对参数变化的敏感程度。
通过分析灵敏度函数，我们可以确定系统中哪些参数对系统性能的影响最大，从而可以针对性地进行优化。
Matlab提供了计算灵敏度函数的函数，可以很方便地进行分析。
除了灵敏度函数，Matlab还提供了其他一些用于系统鲁棒性分析的函数和工具。
例如，鲁棒控制工具箱（Robust Control Toolbox）提供了用于设计和分析鲁棒控制系统的函数。
通过使用这些工具，可以评估系统的鲁棒性能，并设计出具有良好鲁棒性能的控制器。
在进行系统鲁棒性分析时，我们还需要考虑系统的不确定性。
Matlab提供了一些函数和工具，用于描述和分析系统的参数不确定性。
例如，可以使用随机变量或不确定性区间来表示系统参数的不确定性，并使用不确定性分析工具进行分析。
这样可以评估系统在参数变化范围内的鲁棒性能，并选择适当的控制策略。
除了参数不确定性，系统还可能面临外部干扰和测量误差。
在进行系统鲁棒性分析时，我们需要考虑这些干扰的影响，并确定系统对干扰的抵抗能力。
Matlab提供了一些用于建模和分析外部干扰的工具。
例如，可以使用时间序列分析工具箱（Time Series Analysis Toolbox）对干扰进行建模，并使用信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）对干扰进行处理。
Matlab中的稳健控制和鲁棒优化方法
Matlab中的稳健控制和鲁棒优化方法IntroductionMatlab是一种用于科学计算和工程设计的强大软件工具。
在控制系统设计中，稳健性和鲁棒优化是非常重要的概念。
本文将介绍在Matlab中实现稳健控制和鲁棒优化的方法。
1. 稳健控制稳健控制是指在系统参数有不确定性和变化时，控制器能够有效地保持系统的性能。
Matlab提供了多种用于稳健控制的工具箱，如Robust Control Toolbox和Control System Toolbox。
其中最常用的稳健控制方法有H∞控制和μ合成。
1.1 H∞控制H∞控制是一种针对线性系统的稳健控制方法。
在Matlab中，可以通过Robust Control Toolbox来进行H∞控制的设计和分析。
该工具箱提供了函数 hinfsyn() 来进行H∞控制器的合成。
用户只需输入系统的模型，性能要求和不确定性范围，hinfsyn()函数会自动计算并返回最优控制器。
1.2 μ合成μ合成是一种基于频域分析的鲁棒控制方法。
在Matlab中，可以使用Robust Control Toolbox中的函数 mursyn() 来进行μ合成。
mursyn()函数通过对系统频率响应进行分析，确定最优的控制器增益，以保证系统在不确定性范围内保持所需的性能。
2. 鲁棒优化方法鲁棒优化是一种优化方法，旨在针对系统参数的不确定性进行设计，以保持系统的性能。
在Matlab中，可以使用Global Optimization Toolbox和Robust Control Toolbox中的函数来实现鲁棒优化。
2.1 鲁棒优化工具箱Matlab的Robust Control Toolbox中提供了针对鲁棒优化的函数，如robusstab()和robustlmi()。
通过这些函数，用户可以在优化过程中考虑系统的不确定性和性能要求，以获得最优的控制器。
2.2 全局优化工具箱Matlab的Global Optimization Toolbox也提供了一些优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等。
工业过程中系统鲁棒性研究及仿真分析
工业过程中系统鲁棒性研究及仿真分析随着工业化进程的推进，各种工业生产系统也得到了迅猛发展。
在这个过程中，除了注重生产效率、成本控制等指标之外，还需要考虑生产过程的稳定性和可靠性，以保证产品的质量和安全。
系统鲁棒性研究及仿真分析因此成为了工业领域的一个重要课题。
一、什么是系统鲁棒性所谓系统鲁棒性，通俗地说，就是指系统在面对外部环境变化、内部异常等因素时的稳定性和适应能力。
不同的系统在不同的环境下，面对各种不同的干扰或者异常，其表现和反应也会有所不同。
在工业生产过程中，系统鲁棒性的研究对于确保生产过程的稳定性和性能优化至关重要。
例如，在计算机制造过程中，如果生产系统的鲁棒性不够强，那么在组装、测试等过程中出现的异常情况可能会导致计算机产品存在缺陷或者无法正常工作。
因此，对于提高工业生产系统生产效率、可靠性和维修成本控制等方面具有至关重要的意义。
二、系统鲁棒性的研究方法如何研究系统的鲁棒性呢？从数学上讲，系统鲁棒性可以用一些参数来描述。
例如，对于一个控制系统或者人工智能算法，可以描述其对于外界参数、初始条件和噪声的容忍程度。
为了测量系统的鲁棒性，可以通过仿真分析等方式进行研究。
仿真分析可以模拟出工业生产过程中各种异常情况，从而测试系统的适应能力和弹性。
经过仿真分析研究后，可以得到一个系统鲁棒性指标。
这个指标通常由以下几个方面构成：1. 参数不确定性：即系统中参数变化或者干扰的容忍度。
2. 初始条件不确定性：即系统对于初始输入或者状态的容忍度。
3. 物理噪声：指物理环境中可能会对系统造成影响的因素。
4. 模型不确定性：指模型误差可能引起的不确定性。
通过对这些指标进行分析，可以评估系统的稳定性和可靠性，从而确定如何对系统进行改进。
三、系统鲁棒性的应用系统鲁棒性研究的应用领域非常广泛，除了工业生产系统之外，还包括金融、航空航天、医疗等领域。
具体应用如下：1. 工业生产领域在制造业、物流、供应链和质量管理等方面，系统鲁棒性的研究和应用都有很多的实例。
第6章 鲁棒控制系统的计算机辅助设计与仿真 MATLAB控制系统设计与仿真 教学课件
6.2.3
实际上每一个Δi(i=1, …, n)自身都是矩阵并且代表不 同种类的物理不确定性因素。 在鲁棒控制中, 这些不确 定因素分为结构不确定性和非结构不确定性。非结构 不确定性代表与系统频率无关的项。 例如, 驱动器的饱 和特性、高频段的非建模误差或者低频段的系统扰动 等等。 它们与正常系统模型的关系可以表示为
6.1.2
在MATLAB的鲁棒控制工具箱中使用了一种特殊
的数据结构, 即分层数据结构（Hierarchical Data
Structure
来表示所描述的系统对象。 这使得用
户可以用一个简单的变量来代表所要研究的系统并进
行相关的运算, 从而很大程度上方便了用户访问鲁棒控 制工具箱中函数的过程。 这个变量称为tree类型的变量。
(4)如果 A1 存在, ( A) 1 . ( A1)
(5)如果
A1
存在,
(
A)
(
1 A1
)
.
(6) ( A) ( A)
(7) ( A B) ( A) (B)
n
(8)
2 i
Trace( A*A)
i 1
其中属性1在鲁棒控制系统的分析和设计中很重要。 因为该属性反映了矩阵A的最大特征值与输入向量x在 所有可能方向上的矩阵增益的最大值之间的关系。 对 于稳定的Laplace变换矩阵G(s)∈Cm×n , p=min(m,n)。 定义G(jω)的与频率相关的H2和H∞范数如下：
6.2.4 鲁棒分析的目的是通过某种适当的非保守分析算法
来“观察”MSM矩阵。 换句话说, 我们将找出系统保 持稳定状态下不确定性的上界。 其基本步骤包括：
(1) 定义不确定性模型。 (2) 将不确定输入（包括结构和非结构不确定性因 素）写成图6.4所示的M-Δ形式。
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（） ６
而
１ ＋丽１ ＝ ａ ＋ａｓ ＋ａｓ ｏ ３ ２ 丽 ＋ａ ｓ ３ ｌ ２
（ ７ ）
设 电液伺服 阀的 ｃ ＝６８ ｒ ／） ＝０ ３ Ｋ ＝００ ５ （ ｎ／ ・ ， 图２ ｕ ２ （ａ ｓ ， ｄ ． ， ．２ ８ｃ ｓｓ Ｎ）则 ｒ 表明系统不满足鲁棒稳定
文章编 号：６ ３—０ ７ ２ ０ ｝ １ ０ ６—０ １７ ４ Ｘ［０ ７ ０ —０ ４ ３
、
电液 力控 制 系统 的 鲁棒 性 分 析及 ＭＡＴＬ ＡＢ仿 真
胡学武
（ 苏州大学机电工程学 院 ， 江苏 苏州 ２ ５ ２ ） １０ １
摘
要： 系统时变参数和建模误差是影响控制品质 、 困扰控制方案选择 的主要 因素， 应用鲁棒性分
典型的电液力控 制 系统
Ｇ㈤
） Ｋ Ｋ （ ｓ ２＋ Ｂ Ｓ ＋Ｇ ａ ｆ ｍ Ｋｑ Ａｔ
ｃ
㈩
：
＋
其中： 为电放大增益 ， 为伺服阀流量增益 ， ， Ｋｑ Ｋ 为力传感器增益 ， Ａ 为液压缸工作 面积 ， 为液压缸两 腔总容积 ， 为油液弹性模量 ， 为负载质量 ， ｍ Ｂ 为负载阻尼 ， Ｇ为负载刚度 ， Ｋ 为伺服 阀流量压力系数 。 电
鲁棒性是系统在分析和设计 阶段未予考虑 的因素对系统影 响的灵敏度 。 如果一个控制系统能满足 ： ① 具 有低 的灵 敏度 ； 在 参数 可 能变 化 的范 围内 ， ② 系统始 终 是 稳定 的 ； 当参 数 发 生 变 化 时 ， ③ 系统 的性 能仍 能
满 足要求 ， 称 该系统 是 鲁棒 的 。 则
图 １ 流 量 压 力 系 数 对 灵 敏 度 的 影 响
图 ２ 鲁 棒 稳 定 性 判 据
２２ 具 有乘 法摄 动 的鲁 棒性 判别 ．
对于电液伺服阀频率特性的未建模环节， 可以应用乘法摄动鲁 ）＝ Ｇ（ ）１ Ｓ ［ ＋Ｍ （） Ｓ］
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第 ２ 卷第 １ ７ 期
２０ ０ ７年 ２月
苏
州
大
学
学
报（ 工
科
版）
Ｖｏ【２ ＿ ７ Ｎｏ． １
Ｆｅ ２ ０ ｂ． ０ ７
Ｊ 瓜Ｎ Ｌ Ｏ Ｏ Ｋ ＯＷ Ｉ Ｅ Ｓ Ｙ（ Ｎ ＮＥ Ｒ Ｎ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｅ ｏ【 Ａ Ｆ Ｓ ｔ ￣ ＵＮ Ｖ Ｒ ｎ１ Ｅ ＧＩ ］ Ｉ Ｇ Ｃ Ｅ Ｃ Ｄｍ ＯＮ Ｅ
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第 ２ 卷 ７
胡 学武 ： 电液力控制系统 的鲁棒性分析及 ＭＡ Ｌ Ｂ仿真 ＴＡ
４ ７
液压系统 的流量 ～压力非线性 ， Ｋ 为时变参量 ， 其 并且 电液伺服阀的频率特性是未建模环节。
２ 鲁棒性 （ ｏ ｕｔ 分析 Ｒ ｂ ｓ）
液力控 制 系统 的闭 环传 递 函数为
丁（ ）：
ａ ３Ｓ ＋ ａ２Ｓ ＋ ａ １Ｓ ＋ ａｏ
（） ２
其
ｓ＝
＋ Ｋ ｍ
ｌ＝
＋
＋ Ａ ＋
收稿 日期 ：０ ６ ５ ９ ２ ０ 一Ｏ —１ 作者简介 ： 胡学武 （９ １ ， ， １ ６ 一）男 高级工程师 ， 主要研究方 向为机 电控制与过程控 制。
５ ５０ ｃ ３ｓ Ａ ， ＝０ ０ ０ （ ／ ， ＝９ ｃ ５０ （ｍ ／ ・ ）Ｋ， ．０ １Ｖ Ｎ）Ａ ０ｍ ， ：９ ０ｍ ， ＝７ ００ Ｎ ｃ ２ ， ： １８ｇ Ｂ ＝ ０ｃ ３ ０ ０ （ ／ｍ ） ４ｋ ，
３０ Ｎ ・ ／ｍ） Ｇ ＝ ｌ ４ （ ｓｃ ， ７×１ Ｎ／ｍ）图 ｌ为 Ｋ ０（ ｃ ， 对 影 响 的情 况 ， 明 Ｋ ＝ ０ ０ ５ （ｍ５ｓ・ 表 ．２ ８ ｃ ／ Ｎ）时 的灵 敏 度 要 小于 Ｋ ＝ ００ １ （ｍ５ｓ・ ．５６ ｃ ／ Ｎ）时 的灵 敏 度 。
ｌ １ ｌ
（） ４
如果 Ｉ ｆ ） ＜ ｌ＋Ｌ ７ｕ ， ｌ ｉ ｌ ， （ ｌ成立， Ｍ（ ｏ １ 则系统的稳定性不会发生变化。
设 ［ １＋Ｍ （ ） Ｓ］
１
Ｓ
２
（） ５
＋ 麦＋ ２Ⅲ ｌ
～
２
ｓ
一
所 以
Ｍ （ ）＝ ２ Ｓ
ｓ
２麦 ＋ 麦＋ ２ １
性判据。
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苏州大学学报 （ 工科 版）
第１ 期
３ 结 论
通过对 电液力控制系统的鲁棒性分析 出以下结论 ： 为了降低灵敏度 ， 需要减小流量压力系数 Ｋ ， ｃ 可 以对伺服阀采取预开 口， 最好是研制流量压力系数 Ｋ 不变的 Ｐ—Ｑ伺服阀； 为了满足鲁棒稳定判据 ， 要求
２ １ 流 量压 力 系数 Ｋ 灵敏 度 的影 响 ． 对
流量压力系数 Ｋ 对闭环传递 函数的灵敏度
Ｓ ＝ 乏＝ Ｔ
Ｋ
Ｋ ｍｓ （ ＋Ｂ ＋ Ｇ）
２ ＋ ａ
２
ａ３ ３ ＋ ａ
ｌ ＋ ａ０
（） ３
Ｋ的 变化会改变Ｓ 。 乏 以某材料试验机的电液力控制系统为例， ＝０ １（／） 。 设 ．６ Ｖ， ＝ ０ Ａ Ｋ
析方法， 对解决上述问题是一种直观、 有效的途径。文章以电液力控制 系统为例讨论 了控制 系统鲁 棒 性 分析 的过程 。
关键词 ： 鲁棒性 ； 电液力控制 ； Ｔ Ａ ＭＡ Ｌ Ｂ仿真
中图分 类 号 ： １ ＴＰ ３ 文 献标 识码 ： Ａ
０ 引言
电液力控制系统在大负载和超精密加工的机器中得到 了广泛的应用 ： 如材料试验机 中对加载力 的控制、 轧钢 中钢板厚度及其“ 平正” 的控制、 超精密磨削中力补偿的控制等都采用了力控制系统 。但是 ， 往往 因存在 时变参数和建模误差等因素 ， 使控制效果有时难 以达到所预期的 目的 ， 因此 ， 如何选择有效的控制方案 ， 始终 是控制工程师所关注的问题。针对 电液力控制系统 的特点 ， 应用控制理论的鲁棒性分析方法 ， 对确定控制方 案是一种非常直观、 有效的方法。