新型电液负载模拟器建模及仿真研究
电气工程中电液伺服系统的建模与控制
电气工程中电液伺服系统的建模与控制电液伺服系统在电气工程中扮演着重要的角色，它是将电力和液压技术相结合的一种控制系统。
本文将探讨电液伺服系统的建模与控制方法，旨在帮助读者深入了解该系统的原理和应用。
1. 引言电液伺服系统是一种将电力与液压技术相结合的控制系统，它具有快速、精确以及大扭矩输出的特点，广泛应用于工业自动化领域。
该系统通常由液压执行机构、液压装置、电机、传感器以及控制器等组成。
2. 电液伺服系统的建模电液伺服系统的建模是理解系统行为和进行控制设计的重要基础。
一般来说，电液伺服系统的建模可以分为力平衡模型和压力平衡模型两种。
2.1 力平衡模型力平衡模型是基于力学平衡原理建立的，它通过分析液体在液压缸内的流动以及液压缸和负载之间的力平衡关系来描述系统行为。
该模型主要考虑了负载的机械特性以及阀门的开度对液体流量和压力的影响。
2.2 压力平衡模型压力平衡模型是基于流体的压力平衡原理建立的，它通过分析液体在液压缸内的流动以及阀门的开度对液体流量和压力的影响来描述系统行为。
该模型不考虑负载的机械特性，主要关注液体流动的特性以及阀门对压力的调节。
3. 电液伺服系统的控制电液伺服系统的控制主要包括位置控制、速度控制和力控制三种。
在控制设计中，通常使用比例积分微分（PID）控制器或模糊控制器来实现系统性能的改善。
3.1 位置控制位置控制是电液伺服系统中最常见的一种控制方式。
它通过控制液压缸的位置来实现对负载的准确控制。
在控制设计中，可以根据负载的特性选择适当的控制方法，如PID控制器或模糊控制器。
3.2 速度控制速度控制是电液伺服系统中实现对负载速度精确控制的一种方式。
在速度控制中，控制器通常根据传感器反馈的速度信号来调节液压缸的速度。
PID控制器常被用于速度控制中，通过调节比例、积分和微分参数来改善系统的响应性能。
3.3 力控制力控制是电液伺服系统中实现对负载施加特定力的控制方式。
在力控制中，控制器通常调节液压缸施加的力来满足特定的要求。
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。
电静液作动器的建模仿真与试验研究
Ｍｏ ｄｅ ｌ ｉ ｎｇ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ Ｅｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ， ｈｙ ｄ ｒ ｏ ｓ ｔ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ
Ａｃ ｔ ｕ ａ ｔ ｏ ｒ（ ＥＨ Ａ ）
液压 系统具有功率质量 比大 、惯性小 、稳态性好
术要求 ，达到 了预期 目标 ，能实现高性能控制 ，但其某些方 面还有 待进 一步的优化 。仿真分析和试验结果 为 Ｅ Ｈ Ａ的系统设
计和工程优化提供参考 。
关键词 ：电静液作动器 ；建模 ；仿真 ；试验研究
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ３ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ １— ３ ８ ８ １（ ２ ０ １ ３ ）１ ９— ０ ４ ０—５
２ ０ １ ３年 １ Ｏ月 第４ １ 卷 第 ｌ ９期
机床与液压
ＭＡＣＨＩ ＮＥ Ｔ ００Ｌ ＆ ＨＹＤＲＡＵＬＩ ＣＳ
Ｏｃ ｔ ． ２ ０１ ３ Ｖｏ １ ． ４１ Ｎｏ ．１ ９
Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １—３ ８ ８ １ ． ２ ０ １ ３ ． １ ９ ． ０ １ １
Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ： Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｆ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ — ｈ ｙ ｄ ｒ ｏ ｓ ｔ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｃ ｔ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉｖ ｆ ｅ ｋ ｅ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ｓ ｉ ｎ ａ ｖ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎ
电液伺服振动台动力学建模与仿真研究进展
机床与液压
ＭＡＣＨＩ ＮＥ Ｔ ＯＯＬ ＆ ＨＹＤＲＡＵＬＩ ＣＳ
ＮＯ Ｖ ． ２ ０ １ ３
第４ １卷 第 ２ １ 期
Ｖｏ １ ． ４ １ Ｎｏ ． ２ １
Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １—３ ８ ８ １ ． ２ ０ １ ３ ． ２ １ ． ０ ４ ２
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｈ １ ３ ７ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ １ —３ ８ ８ １（ ２ ０ １ ３ ）２ １—１ ５ ３— ７
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ａｄ ｖ ａ ｎｃ ｅ ｓ ｉ ｎ Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ Ｓ ｉ ｍ ｕｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ－ ｈｙ ｄ ｒ ａ ｕｌ ｉ ｃ Ｓｅ ｒ ｖ ｏ Ｓｈ ａ ｋｉ ｎ ｇ Ｔａ ｂｌ ｅ
基于统一语言 和统一平 台的多学科建模与仿 真技术 正在兴 起并 可 以更 好地对 电液 伺服振 动系 统 的动力学 特性进行 仿 真分
析 。并展望 了存 在的一些问题 ，对值得关注 的研究提 出了 自己的看法 。 关键词 ：电液伺服振动 台 ；动力学 特性 ；非 线性 ；建 模 ；联合仿 真
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ － ｈ ｙ ｄ ｒ ａ ｕ ｌ ｉ ｃ ｓ ｅ ｒ ｖ ｏ ｓ ｈ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ’ Ｓ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｉｃ ｒ ｔ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
电液伺服系统的建模与控制研究
电液伺服系统的建模与控制研究引言：电液伺服系统（Electro-Hydraulic Servo System）是一种广泛应用于机械领域的控制系统，其通过电气信号控制液压元件，实现对物体位置、速度和力的精确控制。
随着工业自动化技术的不断发展，电液伺服系统在工业生产中的重要性越来越突出。
本文将从电液伺服系统的建模与控制两个方面展开研究，深入探讨其原理和应用。
一、电液伺服系统的建模电液伺服系统的建模是研究其工作原理和特性的基础。
建模是将实际系统转化为数学模型，通过模型分析和仿真研究系统的性能。
电液伺服系统的建模过程涉及到液压传动、机械传动、电气传动以及控制算法等多个方面。
1. 液压传动的建模液压传动是电液伺服系统中最关键的部分，其负责将电信号转化为液压信号，并通过液压元件传递给执行机构。
液压元件包括液压泵、阀门、缸筒等。
液压泵将液体加压，并通过阀门控制液体的流动。
液压缸通过泵送的压力作用，实现对物体位置、速度和力的控制。
液压传动的建模需要考虑压力、流量、阀门开度等方面的变化，利用流体力学和控制理论进行数学描述。
2. 机械传动的建模机械传动是将液压力转化为机械力，实现力的传递和位置的控制。
机械传动包括齿轮传动、皮带传动、曲柄机构等，其目的是将液压系统提供的力矩和转速传递给负载。
机械传动的建模需要考虑传动效率、摩擦损耗等因素，通过机械动力学和力学原理进行数学描述。
3. 电气传动的建模电气传动是将输入信号转化为电气信号，并通过电子元件和电机来实现力和速度的控制。
电气传动包括信号转换、功率放大、速度控制等。
常见的电气传动元件有电阻、电容、电感等，电机则是实现力和速度控制的核心部件。
电气传动的建模需要考虑电路理论和电机原理，通过电路分析和电机模型进行数学描述。
4. 控制算法的建模控制算法是电液伺服系统中实现控制和调节的关键。
常见的控制算法有比例控制、PID控制、模糊控制等。
控制算法的建模需要考虑系统的动态特性和控制目标，通过控制理论和信号处理进行数学描述。
基于PMSM的电动负载模拟器建模与控制
・
力矩传感器
卡
● 一 — 信号调理版
『 ＿ Ｏ
・ ｛ 镀 一 自 磷 搭一一
１ Ｉ
图 １ 负载 模 拟 器 原 理 结 构 图
组 漏感 ； ３ 相 绕 组 中感 应 电 动 势 波 形 为 正 弦 波 ； （） （） ４ 定子磁 场 呈正 弦分 布 ， 略高 次谐 波 ， 考 虑磁 忽 不
电机 ， 假设 ： １ 定子 绕组 Ｙ型连接 ；２ 忽略 定子 绕 （） （）
２１ ０ ２年 ３月 ２ ８口收到 ， ９日修 改 ４月 第 一作者简介 ： 林凡涌 （９ ３ ） 男 ， １８ 一 ， 江苏连 云港人 ， 顾士研 究生 ， 研 究 方向 ： 飞行器控制与仿真 。
其 中， ｉ ｉ， 。为定 子 电流 曲 轴 分 量 ； 为 定 子 电阻 ； ｒ 为 电流控 制增 益 ， 为逆 变 驱 动 电路 等效 增 益 ， 为 电流 反 馈 系 数 ， ， 为 定 子 绕 组 ｄ 。 ｑ轴 电感 （ 于表 面磁 钢永 磁 同 步 电 机 ， 常 认 为 不 存 在 凸 对 通
输 入到 ｉ之 间 的 比例 系数 ， 为给定 信号 ， 为 电 。 Ｋ
机 力矩 系数 。
加 载缓 冲 ， 除力 矩 高频 分 量 。忽 略 弹簧 杆 本 身 质 滤 量 忽然力 矩传 递过 渡 过 程 的影 响 ， 以近似 认 为 弹 可 簧 所传 递力 矩和扭 转角 度之 间存在 线性 比例关 系 ：
摘
要 电动负载模拟器是舵机测试和半实物仿真 的关键设备之一 。介绍 了永磁 力矩 电机驱 动的 电动 负载模 拟器 的结构 和
工作原理 ， 立 了其数 学模 型， 建 并对控制 系统进行 了设 计和仿真分 析。针对 加载梯度 大 范围变化条件 下 ， 一套 固定 的 ＰＤ参 Ｉ 数适应性较差 的问题 ， 设计 了基于 Ｃ Ａ Ｍ Ｃ的复合控制方 案， 控制系统表现 了较强 的 自适应性。
电液随动模拟系统研究
电液随动模拟系统研究摘要：近几年，国内水电机组装机容量的快速增加，单机容量的逐渐增大。
其中水轮机调速器中的电液随动系统是控制水轮发电机机组运行系统中的一个主要系统，它与电气柜组成的调速器，适用于混流、贯流、轴流转桨、水泵等各式水轮机的自动调节和手自动控制，其性能影响整个水轮机工作状态。
因此针对随动系统性能检测和定型的需要，对随动负载模拟系统进行了相关的研究。
关键词：随动系统，电液加载，负载模拟系统1.随动系统随动系统Servo System，是一种反馈控制系统。
在这种系统中，输出量是机械位移、速度或者加速度。
因此随动系统这一术语，与位置或速度，或加速度控制系统是同义语。
在随动系统中，有一类，它的参考输入不是时间的解析函数，如何变化事先并不知道(随着时间任意变化)。
控制系统的任务是在各种情况下保证输出以一定精度跟随着参考输入的变化而变化。
微机位置伺服系统概述在自动控制系统中，把输出量能够以一定准确度跟随输入量的变化而变化的系统称为随动系统，亦称伺服系统。
在控制系统中若给定的输入信号是预先未知且随时间变化的并且系统的输出量随输入量的变化而变化这种系统就称为随动系统。
快速跟踪和准确定位是随动系统的两个重要技术指标[1]。
2.研究背景及意义随着科技的快速发展，随动系统因其良好的性能已经在现代工业中得到了广泛的应用，大大提高了现代工业的自动化水平因此在工业自动化控制领域随动系统的作用越来越大，其地位也变得愈发重要。
鉴于此，我们非常有必要对随动系统的性能进行检测和评估，所以，如何更好更准确的对随动系统的性能进行检测和评估己经成为一个十分重要的课题。
以往传统的方法是进行全实物的现场实验，但这种方法具有非常强的自破坏性，实验周期长，不仅浪费大量的人力和物力，还由于实验过程的繁杂积累了大量的误差，导致得到的实验结果精度十分不理想同时，随着技术的进步，现如今的随动系统的自动化程度越来越高，响应时间越来越短，跟踪速度越来越快，跟踪精度越来越高，系统结构也越来越复杂，先前传统的方法已经很难对随动系统的性能进行准确的检测[2]。
电液伺服系统综合负载模拟器仿真与试验研究
① 未 考 虑伺 服 系 统安 装 结 构 柔 度 和 负 载 柔 性 对 振 动
作者简介 ： 延皓 （ １ ９ ７ ９ 一） ， 男， 山西 晋城人 ， 讲师， 博士， 主要
从 事 液 压 技 术 方 面 的科 研 和 教 学 工 作 。
论 应用 到 了负 载模 拟 器 中 ， 设 计 可 在 线 调 整 的鲁 棒 控 制器 ， 提 高加 载精度 。
有 关 电液 式负 载 模 拟 器 的 研 究 主要 有 以下 不 足 ：
构 用来 完成 常值 负载 ， 而 由于 惯 性 负 载 相 对 较 大 且 对 滞后 敏感 ， 故 采用 实 际 的惯 量 调 整 机构 来 模 拟 。惯性
合 负载模 拟 器 ， 能够 同时模 拟 惯性 、 弹性、 摩 擦 以及 常
值 四种 负载 。导 出该 系统 的完 整 数 学 模 型 ， 进 行 仿 真
和 实验 研究 ， 验证 环 境模 拟 的 可行 性 并 探 讨 加 载 系ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ统
多余 力 抑制 的方 法 。 １ 负载 模 拟器 工作原 理
特性的影响 ； ② 对含柔性环节 的伺服 系统进行液压
５ ０
液 压 与 气动
（ ３ ）伺 服 阀的流量 方程 ：
Ｑ Ｌ＝Ｋ 。 一Ｋ ｃ ｐ 式 中， Ｑ — — 负载 流量
的负 载模 拟 器评 价 指 标 体 系＿ ３ Ｊ 。而 采 用 先 进 控 制 理
论 来研 制 满足 需求 的 电液式 负 载模拟 器 一直是 本 领域 的前沿 课题 Ｊ 。近 年来 ， 研 究 集 中在 将 反 馈 控 制 理
刚 度调 整 机 构 用 来 模 拟 伺 服 机 构 的 柔 性 安 装 基 础， 摩 擦 力矩 加载 装 置用来 实 现摩擦 负 载 ， 加 载伺 服机
新型电液负载模拟器建模及仿真研究
ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ａ ｄ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｓ ｅ ｌ ｆ － ａ ｄ ａ ｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐ Ｉ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｓ
ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｆ ｉｃ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｅ ｆ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｓ ｉ ｎ ａ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ．Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ
１ ５ ０ ０ ０ １ ） （ 哈 尔 滨 工 业 大 学 机 电工 程学 院 ， 黑龙江 哈尔滨
摘 要 ： 针 对 传统 的 负载模 拟 器 中存 在 的 多余 力 矩 问题 ， 提 出了一种 基 于摩 擦 力矩加 载 的新 型 电液 负载 模拟 器 ， 介绍 了它的工作 原理 ， 建 立 了加 载 系统 的数 学模 型 ， 通 过 分析 该 新 型 负载模 拟 器主要 存 在 的摩 擦 系 数 变化 导致 的控制 对 象不确 定 问题 ， 选 用模 糊 自适应 整 定 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 方 法 来满足 一 定 范 围 内摩 擦 系数 变化 的
ＺＨＡＮＧ Ｐ ｅ ｉ ，ＸＵ Ｈｏ ｎ ｇ — ｇ ｕ ａ ｎ ｇ，ＺＨＥＮＧ Ｄａ — ｋ ｅ，Ｓ ＵＮ Ｘｉ ａ ｏ － ｃ ｈ ｅ ｎ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｒ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈ ａ ｒ ｂ ｉ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｈ ａ ｒ ｂ ｉ ｎ ， Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ １ ５ ０ ０ ０ １ ）
电动负载模拟器控制仿真研究的开题报告
电动负载模拟器控制仿真研究的开题报告一、选题背景电动负载模拟器广泛应用于电力电子变换器、电动汽车、风电和光伏发电等领域的性能评测和调试。
负载模拟器可以代替实际负载，使系统在无需实机的情况下进行电气测试。
此外，负载模拟器的动态特性可以根据被测试设备的应用场景进行定制，以及根据需要进行快速修改。
因此，负载模拟器已经成为电力电子行业中不可或缺的测试工具。
随着负载模拟器设备本身的需求不断提高，控制算法的优化和仿真研究也成为了必然趋势。
目前，负载模拟器控制算法多以PID控制算法为主，然而，由于负载模拟器本身的高动态响应和多输入输出特性，这种传统控制算法的应用会存在一定的不足，如调节时间长、过冲量大等问题。
因此，如何设计一种适用于负载模拟器的控制算法至关重要，这也是本研究的主要目标之一。
二、研究内容和方案本研究主要提出一种新的负载模拟器控制算法，并通过Matlab/Simulink进行仿真验证。
为了实现这一目标，具体的研究内容和方案如下：1. 研究负载模拟器的工作原理和控制算法现状；2. 分析传统PID算法在负载模拟器中的不足；3. 提出一种适用于负载模拟器的新型控制算法，如预测控制算法、自适应控制算法等；4. 基于Matlab/Simulink平台进行控制算法的仿真实验验证；5. 对仿真结果进行分析和评估，并与传统PID算法进行比较；6. 对新型控制算法的可行性和可靠性进行评估。
三、研究意义本研究将提出一种新型的负载模拟器控制算法，在提高负载模拟器性能的同时，也可为工业用户提供更好的测试效果和可靠性评估。
此外，本研究还可以为负载模拟器的相关研究提供新思路和新方法。
四、研究计划1. 第一阶段（前期准备）：对负载模拟器的工作原理、控制算法现状和相关文献进行调研和学习。
2. 第二阶段（算法设计）：分析传统PID算法的不足，根据负载模拟器特性提出一种适用于负载模拟器的新型控制算法，并对其进行仿真验证。
3. 第三阶段（仿真验证）：在Matlab/Simulink平台上进行控制算法的仿真实验验证，并对仿真结果进行分析和评估。
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计，旨在提高电液负载模拟器的控制精度和性能。
电液负载模拟器是一种用于模拟机械系统的负载情况的设备，常用于工程实验室和相关领域的研究和开发中。
传统的电液负载模拟器控制器采用PID控制算法，但是由于机械系统的非线性和时变性，传统控制算法往往无法满足精度要求。
而神经网络作为一种非线性控制方法，具有模型无关性和强适应性等优点，能够有效地解决电液负载模拟器控制问题。
首先，将电液负载模拟器系统进行建模，并获取其输入-输出数据。
然后，将数据分为训练集和测试集，用于神经网络的训练和验证。
接下来，选择合适的神经网络结构，如多层感知器（MLP）或循环神经网络（RNN）。
然后，通过反向传播算法，对神经网络进行训练。
在训练过程中，根据误差反向传播更新神经网络的权重和偏置，以提高网络的输出精度。
训练完成后，将神经网络连接到电液负载模拟器系统，实时控制负载的输出。
神经网络将根据实时的输入数据输出控制信号，以实现对电液负载模拟器的精确控制。
通过神经网络的学习能力，系统能够自适应地调整控制策略，以适应不同负载条件下的要求。
最后，对设计的控制器进行实验评估。
通过与传统的PID控制方法进行比较，评估神经网络控制器的性能和精度。
实验结果表明，基于神经网络的电液负载模拟器控制器相比传统方法具有更高的控制精度和鲁棒性。
总之，基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计能够显著提高电液负载模拟器的控制精度和性能。
通过神经网络的学习能力和适应性，控制器能够准确地控制电液负载模拟器的输出，以满足各种负载条件下的要求。
这种设计方法具有很高的应用潜力，可以促进电液负载模拟器技术的发展和应用。
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计1. 引言1.1 研究背景电液负载模拟器是一种用于模拟和测试各种电液系统的装置，广泛用于航空航天、汽车、工程机械等领域。
随着电液系统的复杂性和多样性不断增加，对电液负载模拟器控制器的要求也越来越高。
传统的电液负载模拟器控制器设计通常采用PID控制器等经典控制方法，但这些方法在面对复杂、非线性系统时往往表现不佳。
基于神经网络的控制方法由于其逼近能力强、适用于非线性系统等优点，近年来受到越来越多研究者的关注。
神经网络的非线性映射特性和自适应性能使其在电液负载模拟器控制器设计中具有较大潜力。
研究基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计成为当前研究的热点之一。
本论文旨在探讨基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计原理及其在实际应用中的效果。
通过构建神经网络模型、设计控制策略，并进行实验验证，希望可以为电液系统控制领域的研究和应用提供新的思路和方法。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计方法，并通过实验验证其性能。
通过研究，我们希望能够提高电液负载模拟器的模拟精度和稳定性，从而更好地满足工程实践中对负载模拟器的要求。
我们也希望通过这项研究，为未来电液负载模拟器控制技术的发展提供新的思路和方法，推动负载模拟器领域的进步和创新。
基于神经网络的控制器设计方法具有较高的智能化和自适应性，我们希望通过这项研究将其应用到电液负载模拟器中，探索新的控制器设计思路，为电液负载模拟器的性能优化提供有效的解决方案。
1.3 研究意义当今社会，电液负载模拟器在工程领域起着至关重要的作用。
而设计基于神经网络的电液负载模拟器控制器具有重要意义。
这种控制器设计方法能够提高系统的稳定性和性能，在实际应用中具有更好的响应速度和精度。
基于神经网络的控制器设计可以实现对系统动态特性的更好理解和控制，提高系统的自适应性和智能化程度。
该设计思路还可以为工程领域的控制器技术发展提供新的思路和方法，推动相关领域的创新与进步。
电液伺服系统的建模与控制
电液伺服系统的建模与控制电液伺服系统是一种利用电液转换器将电气信号转化为液压驱动力控制机械系统的方法。
它在机械系统精密控制中具有非常重要的地位。
本文将介绍电液伺服系统的建模和控制方法。
1. 电液伺服系统的模型建立电液伺服系统的建模是在液压部分和电气部分的模型之上进行的。
液压部分的模型通常包括油液系统和液压执行元件，如液压缸、液压马达等。
电气部分则包括电气控制器、电机和传感器。
1.1 液压系统的模型液压系统的模型可以包括两级建模，即液体动力学和液压执行元件建模。
液体动力学建模通常根据爬升法或容积法，对压力、流量、速度等参数进行建模分析。
其中，爬升法可用于建立高精度弱非线性的流体动力学模型，容积法适用于建立低精度强非线性的流体动力学模型。
液压执行元件建模是通过分析液压执行元件的工作原理，对其液压特性进行数学建模。
例如，液压缸的模型可以根据柱塞面积、活塞活动范围、缸筒面积等参数构建。
1.2 电气系统的模型电气系统的模型涵盖了电气控制器、电机和传感器等部分。
电气控制器以闭环控制方式实现伺服控制。
在此基础上，我们通常将电动机哈密顿模型建立为一阶两端静差模型。
同时也可以采用Pade逼近方法将电机模型转换为有理分式模型，从而更加准确的描述电机动态。
传感器的模型建立依据其工作原理，例如，位置传感器的模型可以建立为位移与输出电压的函数关系。
在系统建模中，通常采用理想模型、一阶惯性模型等来建立传感器的模型。
2. 电液伺服系统的控制方法在电液伺服系统中，我们通常采用PID控制算法进行伺服控制。
PID控制是一种基于传统控制方法的强建模控制方法，对于线性和线性近似系统有较好的控制效果。
控制系统的目标是通过反馈控制实现输出结果的精确控制。
在反馈信号的加入后，控制信号将通过电液转换器驱动液压执行元件实现力、运动的控制。
在此基础上，我们可以采用自适应控制方法、模糊控制方法、神经网络控制方法等先进控制技术对电液伺服系统进行改进和优化，以适应不同的控制要求。
一种电液弹性力负载模拟器及其性能研究
一种电液弹性力负载模拟器及其性能研究
金晓宏;肖鹏飞;杨科
【期刊名称】《机械设计与制造》
【年(卷),期】2016(000)006
【摘要】为解决弹性力负载模拟器中多余力及加载精度的问题,提出一种带有电液伺服式补偿阀的弹性力负载模拟器.考虑了位置系统和力加载系统的相互耦合及相互影响,根据液压桥路及液阻理论,通过加入一个伺服式补偿阀,用于排出位置扰动引起的强迫流量;有效地克服了多余力,并提高系统性能指标.建立了在位置干扰下的弹性力负载模拟器的数学模型.采用实物参数进行系统数字仿真,结果表明:弹性力负载模拟器能准确地对位置系统施加弹性力,响应滞后时间约为(0.02～0.03)s,其输出幅值误差为(0.5～1.3)％.
【总页数】4页(P143-146)
【作者】金晓宏;肖鹏飞;杨科
【作者单位】武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081;武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081;武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081【正文语种】中文
【中图分类】TH16;O415.5;O231.2
【相关文献】
1.基于Η∞鲁棒控制的电液负载模拟器的性能研究 [J], 罗璟;赵克定;许宏光
2.一种电液负载模拟器多余力的结构补偿方法 [J], 赵书尚;孙淑瑞;李阁强
3.复杂加载力的电液负载模拟器控制研究 [J], 陶登阳; 金晓宏; 张旭; 陈帅杰
4.被动式电液负载模拟器的变增益滑模控制研究 [J], 何龙飞; 金晓宏; 阮军; 魏航
5.最小均方电液负载模拟器加载系统控制研究 [J], 李建英;谢寅凯;谢帅
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电动负载模拟器系统模型的建立与辨识
・８ ３・
……… ……… … （） ９
一
为转 子 的电角速 度 ，＇ 一 ・ ｆ ｐ ， 为转 子 的角 速度 ， Ｏ ｅ ｐ 为电机磁 极对数 ；Ｐ为微 分算 子 。若设 、 为 ， 轴 和 ｑ轴 的电感 ，‰ 为永 久磁 铁对应 的转 子磁链 ，则 定子 的磁链 可 以表示 为 ：
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（ ） ７
２１ ０ ０年 第 ２期
宋 晶 ，等 ： 电动 负载 模 拟 器 系统 模 型 的 建 立 与辨 识
一 一
１ １ 永磁 同步 电机 的数 学模 型 ． 永磁 同步电机 采用三相交流供 电， 具有 多变量、强 耦 合及非线性等特点 ， 控制较 为复杂 。 多相绕组 等效 将 为空间上互差 ９。 Ｏ 电度角的两相绕组 ，即直轴绕组和交
轴绕组 。 转子直轴 ｄ、 交轴 ｑ对称 ， 设定 —ｑ坐标 系下 的 轴 与永磁 同步 电机 的磁场 方向一致 ，在忽 略磁饱 和、 不计磁滞 和涡流损耗等影响及空间磁场呈正 弦分布 的条件下 ，永磁 同步 电机在 —ｇ坐标பைடு நூலகம்下 的电压数学模
第 ２期 （ 第 １ ９期 ） 总 ５
２１ ０ ０年 （ １月
机 械 工 程 与 自 动 化 Ｍ ＥＣＨＡＮＩ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＆ ＡＵＴＯＭ ＡＴＩ ＯＮ
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计电液负载模拟器是一种广泛应用于工业领域的控制系统，可以模拟各种负载条件下的电液系统工作状态，为电液设备的研发、测试和故障排除提供了重要支持。
然而，传统的电液负载模拟器控制器存在对工程师复杂的编程需求，难以适应快速变化的负载情况，且在长时间运行中易受干扰和外界噪声的影响。
针对以上问题，本文提出了一种基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计方法。
该方法以人工神经网络为基础，通过训练网络模型，实现了负载模拟器控制器的智能化，并具备抗干扰和适应性强等优点。
具体实现方案如下：一、建立神经网络模型1、选取合适的神经网络结构：本文采用BP神经网络结构，由输入层、隐层和输出层组成，具有良好的拟合性能和学习能力。
2、确定输入变量和输出变量：输入变量包括负载情况、控制信号、环境参数等多个因素，输出变量为电液负载的响应状态，如压力、流量等。
3、训练神经网络模型：采用已有数据进行神经网络的训练和测试，优化网络参数，从而得到一组能够准确预测负载响应状态的神经网络模型。
1、将得到的神经网络模型嵌入负载模拟器控制器中，将负载响应状态作为控制器的输出信号，反馈到环境中。
2、采用状态反馈控制策略，根据负载模拟器的响应状态，计算出优化的控制信号。
3、利用神经网络模型的适应性强和抗干扰能力，实现快速变化负载条件下的自适应控制。
三、实验验证本文通过实验验证了基于神经网络的电液负载模拟器控制器的效果。
实验结果表明，该控制器能够快速响应各种负载变化条件，并具有较高的精度和稳定性。
同时，该控制器还具有较强的抗干扰和适应性能，能够在复杂的工作环境中成功实现电液负载模拟器的智能化控制。
综上，基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计方法具有较强的智能化和适应性能，能够有效提高负载模拟器的控制精度和稳定性，为电液设备的研发和测试提供了可靠的技术支持。
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计1.引言电液负载模拟器是一种用于测试液压系统性能的装置，它能够模拟各种液压负载条件，从而验证液压系统在真实工作环境下的性能。
而电液负载模拟器的控制器则是实现其模拟功能的关键，传统的PID控制器在应对复杂液压负载条件时存在局限性，因此需要采用更为高效的控制策略。
本文将介绍一种基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计，通过神经网络模型的训练和优化，实现对复杂液压负载条件的精准控制。
2.电液负载模拟器控制器的挑战电液负载模拟器需要能够模拟各种复杂的负载条件，比如不同的载荷、速度、压力等参数变化。
传统的PID控制器在应对这些复杂负载条件时存在以下挑战：（1）参数变化大：PID控制器需要经过频繁的参数调整才能满足不同的负载条件；（2）非线性系统：液压系统本身是一个非线性系统，负载条件的变化会导致系统的非线性行为；（3）精度要求高：液压系统需要对负载条件做出快速而准确的响应，而PID控制器的调节速度有限。
这些挑战意味着传统PID控制器无法满足电液负载模拟器对于精准、快速响应的要求，因此需要寻找更为高效的控制策略。
3.基于神经网络的控制器设计神经网络具有强大的非线性建模能力和逼近能力，可以对复杂的非线性系统进行逼近和控制。
基于神经网络的控制器成为了一种很有前景的选择。
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计包括以下几个步骤：（1）建立神经网络模型：需要构建一个神经网络模型来描述电液负载模拟器系统的动态特性。
通常采用多层前馈神经网络，通过训练网络模型来逼近系统的非线性特性。
（2）模型训练：通过采集真实负载条件下的数据，将数据输入到神经网络模型中，通过反向传播算法等方法对神经网络模型进行训练，使其能够准确地描述负载条件和系统响应之间的映射关系。
（3）控制策略设计：在模型训练完成后，可以通过神经网络模型来实现对负载条件的预测和控制。
将负载条件输入到训练好的神经网络模型中，即可得到系统的控制输入，从而实现对电液负载模拟器的精准控制。
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计电液负载模拟器（HILS）是测试和评估机械系统控制器的一种常见方法。
通过将电子和机械系统耦合，可以模拟实际的负载环境，从而评估控制器的性能和稳定性。
为了实现复杂的负载模拟，需要设计精密的控制器。
本文提出了一种基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计方法。
该方法通过利用神经网络的非线性映射能力，设计出一种具有优异的负载模拟性能的控制器。
控制器的设计基于两个重要的因素：模型和算法。
对于电液负载模拟器，最重要的模型是负载模型。
负载模型是指模拟负载环境的数学模型，包括机械元件，电气元件和控制器。
为了实现高质量的负载模拟，需要一个准确的负载模型，并且需要考虑到模型复杂性和计算效率之间的平衡。
对于算法，本文使用了基于反向传播算法的神经网络控制器。
反向传播算法是一种神经网络训练算法，它可以有效地将输入和输出之间的映射关系学习到神经网络中。
通过不断优化神经网络参数，可以训练出一个高度有效和准确的控制器。
该控制器可以实时地响应负载模拟需求，并且可以自适应地调整模拟负载环境，从而使得被测试控制器的性能和稳定性得到评估。
具体地，本文的控制器设计包含以下步骤：（1）对负载模型进行建模，并根据模型定义输入和输出变量。
这些变量用于描述负载环境的状态和被测试控制器的输出。
（2）基于神经网络模型建立控制器。
选择一个合适的神经网络结构，并根据输入和输出变量来训练神经网络。
训练过程中使用真实数据进行调整，并不断对网络进行训练和验证。
（3）验证控制器的性能和稳定性。
使用真实的测试数据来验证控制器的负载模拟效果，并评估被测试控制器的性能和稳定性。
总体来说，基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计是一种高效、准确和可靠的方法，可以用于测试和评估机械系统控制器的性能和稳定性。
该方法是基于现代智能控制和神经网络技术，可以在短时间内完成负载模拟，同时满足高精度和高效性的需求。
电液负载仿真台的理论分析
电液负载仿真台的理论分析
电液负载仿真台的理论分析
对电液负载仿真台进行了深入的理论分析,建立了电液负载仿真台的数学模型,揭示了影响负载仿真台的各种因素,仿真分析了结构参数对电液负载仿真台频率特性的影响.结果表明:加载系统负载刚度和泄漏系数的提高,以及马达排量和有效容积的减小都有利于加载系统快速性的提高.加载系统结构参数的合理选择是实现电液负载仿真台高性能的关键,因此对高性能负载仿真台的研制具有理论指导意义.
作者：裴忠才王占林王立国PEI Zhong-cai WANG Zhan-lin WANG Li-guo 作者单位：裴忠才,王占林,PEI Zhong-cai,WANG Zhan-lin(北京航空航天大学,自动控制系)
王立国,WANG Li-guo(哈尔滨电机厂有限责任公司)
刊名：北京航空航天大学学报ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS 年，卷(期)：2000 26(6) 分类号：V227.82 关键词：负载仿真台频率响应结构参数。
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新型电液负载模拟器建模及仿真研究张培;许宏光;郑大可;孙晓晨【摘要】针对传统的负载模拟器中存在的多余力矩问题,提出了一种基于摩擦力矩加载的新型电液负载模拟器,介绍了它的工作原理,建立了加载系统的数学模型,通过分析该新型负载模拟器主要存在的摩擦系数变化导致的控制对象不确定问题,选用模糊自适应整定PID控制方法来满足一定范围内摩擦系数变化的控制要求.仿真结果表明,该智能控制方法与传统的PID控制相比,能够满足更大范围的摩擦系数变化时的控制要求,而且在控制精度和鲁棒性等指标上都比传统的PID控制有很大的改善.【期刊名称】《液压与气动》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P98-102)【关键词】电液负载模拟器;加载系统;摩擦系数;传统PID;模糊自适应整定PID 【作者】张培;许宏光;郑大可;孙晓晨【作者单位】哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TH137;TP273引言电液舵机负载模拟器是以阀控液压缸或者阀控液压马达作为执行机构用于模拟飞行器的舵面在空气中所受的空气动力矩的加载装置，它是典型的力矩伺服系统，根据承载对象运动规律的不同可以分两大类：一类是加载系统主运动，加载对象被动运动的主动式加载系统，也称为静态加载；另一类是加载对象主动运动，加载系统在跟随其运动的同时进行加载的被动式加载系统，也称为动态加载[1]。
传统的电液负载模拟器的结构主要有两个液压马达通过中间轴对接和两个液压缸通过中间轴对接两个形式，由于舵机轴与负载模拟器的输出轴是刚性连接，在动态加载过程中，舵机系统的主运动在加载系统中产生强干扰作用，从而产生多余力矩，多余力矩的存在严重影响了系统的加载精度。
所以多余力矩的消除问题一直是电液负载模拟器的主要技术难点[2]。
国内外众多学者在减小和消除多余力矩方面做了大量的研究工作，从控制方法研究和结构设计方面提出了很多补偿多余力矩的方法，这些方法都达到了一定的成效，但却很难做到完全消除多余力矩干扰，针对这种无法彻底消除多余力矩干扰的情况。
本研究提出了一种基于摩擦力加载的新型电液负载模拟器，其结构原理简图如图1所示，这种结构采用主动加载方式，理论上不会带来多余力矩干扰的问题。
1 新型电液负载模拟器工作原理新型负载模拟器系统包括摩擦盘旋转驱动系统、模拟舵机系统和加载系统三大部分，如图1所示。
图1 新型负载模拟器加载系统原理图电机通过拖动轴9带动锥齿轮11旋转；由角接触球轴承支撑的锥齿轮2和6则由齿轮11带动分别做方向相反的旋转运动；摩擦盘3和10通过螺栓分别固定在锥齿轮2和6的端面上，其转速和方向分别与锥齿轮2和6一致；摩擦盘5和7分别与液压缸4和8的伸出杆相连；模拟舵机系统通过轴1带动加载系统运动；液压缸4和8分别由伺服阀控制，使其按照给定的控制信号分别给摩擦盘5和7施加力，由摩擦力产生机理可知摩擦盘5和7分别对摩擦盘10和3施加由控制信号给定的压力，而两个相对运动的摩擦盘之间存在摩擦，摩擦系数可认为是恒定不变的，故摩擦盘5和7分别与摩擦盘10和3会产生随控制信号变化的摩擦力，通过摩擦盘3和10的转动将该摩擦力转化为两相对运动的摩擦盘之间的转矩，该转矩通过结构变换可以施加到模拟舵机系统上。
2 数学建模新型负载模拟器加载系统主要由电液伺服阀控制器、扭矩传感器、液压缸和摩擦盘等组成。
该伺服系统是非线性系统，但是，一般情况下电液伺服系统主要工作在零位附近，数学上可以将该非线性系统在零位附近线性化。
2.1 液压缸基本方程四通对称阀控非对称液压缸机构模型如图2所示。
图2 四通对称阀控非对称缸动力机构液压缸两有效面积比：(1) 滑阀的流量方程QL=KqXv-KcpL(1)式中：QL为负载流量；Kq为流量放大系数；Xv为滑阀位移；pL为负载压力；Kc为压力-流量系数。
(2) 液压缸流量连续性方程拉普拉斯变换后的液压缸流量连续性方程为：式中：A1为加载缸无杆端活塞的有效面积(m2)；Vt为加载缸的有效容积(m3)；Y 为加载缸活塞的位移量(m)；βe为等效容积弹性模数(N·m-2)；Ct为加载缸的总泄漏系数。
(3) 液压缸和负载力平衡方程拉普拉斯变换后的液压缸和负载力平衡方程为：F=A1pL=(ms2+Bcs+K)Y(3)式中：F为加载缸的输出力(N)；m为运动部分折算到活塞上的总质量(kg)；Bc为液压缸活塞运动的黏性阻尼系数(N·s/m)；K为负载弹簧刚度(N·m-1)。
根据式(1)～式(3)可以得到对称四通阀控制非对称液压缸简化后的传递函数为：(4)在式(4)中有：①当活塞速度Xv时：(5)②当活塞速度Xv时：(6)由于n<1，pL=0，故由式(5)和式(6)可知：Kq1>Kq2，故在接下来的仿真中考虑动力机构开环增益较小的情况，不对称性可通过控制器来补偿[3]，所以Kq=Kq2，则有：式中：2.2 其他环节传递函数(1) 扭矩传感器U(s)=KfTg(s)(8)(2) 功率放大器I(s)=KaUm(s)(9)(3) 电液伺服阀我们选用如下二阶振荡形式来表示伺服阀的传递函数：(10)式中： Ksv为伺服阀增益(m3/(s·A))；ωsv为伺服阀等效无阻尼自振频率(rad/s)；ξsv为伺服阀等效阻尼比。
(4) 摩擦盘力-力矩转化系数圆环形摩擦盘与加载摩擦盘在加载过程中两者间的接触面积模型如图3所示。
图3 摩擦盘受力面积示意图图3中所示的圆环即为圆环形摩擦盘与加载摩擦盘间的接触面积。
加载时假设液压缸施加给摩擦盘的力均匀的分布在图3中所示的圆环形面积上，则由微积分知识易得出液压缸施加的力经过摩擦盘的旋转转化为力矩为：(11)式中：F为液压缸施加力(N)；b为圆摩擦盘外径(m)；a为圆摩擦盘内径(m)。
2.3 加载部分开环传递函数联立式(7)～式(11)可得负载模拟器加载部分不包含控制器的开环传递函数为：(12)新型电液负载模拟器的设计参数如下：A1=6.032×10-4m2,m=2 kg,K=2×106 N/m,n=0.5,βe=7×108N/m2,Vt=2.3×10-5 m3,ps=12×106 Pa,pL=0 Pa,Cd=0.62,w=0.0314,ρ=870kg·m3,Bc=800N·s/m,Kce=8×10-12(m3/s)/Pa,Ka=0.001,Ksv=0.00756,a=0.04 m,b=0.09 m,ωsv=282×2π,ξsv=0.6将上述参数代入Kh,ω0,ξ0,Kq的计算式中可以得到：Kh=2.768×107,ω0=3852.548,ξ0=0.126,Kq=2.157由式(12)可得在滑动摩擦系数f取不同值时的开环传递函数的伯德图如图4所示。
由图4可以看出，滑动摩擦系数对系统的增益影响很大， f越小，系统的频宽越窄，频率响应越低。
因此，摩擦系数不能选的太小；但当摩擦系数选择过大时，系统容易不稳定，所以，应保证摩擦系数选择在一个合适的范围内。
而摩擦系数是摩擦副系统的综合特性，受到滑动过程中各种因素的影响，例如：材料副配对性质、静止接触时间、法向载荷的大小和加载速度、摩擦副的刚度和弹性、滑动速度、温度、摩擦表面接触集合特性和表面物理性质，以及环境介质的化学作用等等[4]。
因此，要保持加载过程中滑动摩擦系数的稳定不变是很难实现的，为了解决新型电液负载模拟器滑动摩擦系数不断变化的问题，有必要选用一种能适应滑动摩擦系数在一定范围内变化的智能控制方法,同时，智能控也制得到了液压界的广泛重视[5]。
在设计控制系统时，不完全知道系统的参数或结构,要求一边估计未知参数，一边修正控制作用，这就是自适应控制问题。
自适应控制系统的最大特点是被控对象能自动适应工作环境及自身参数在一定范围内变化(即不确定性)，使系统始终保持在优化状态下工作[6]。
针对本研究所述系统的特点，可以采用模糊自适应PID控制。
图4 不同f值下的系统开环伯德图3 模糊自适应PID控制器的设计对于本文的新型负载模拟器系统，我们选用双变量二维模糊控制器。
误差e、误差变化ec以及控制量Kp、Ki、Kd的模糊集均为：{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，Kp、Ki、Kd模糊控制规则表如表1所示：设e、ec和Kp、Ki、Kd均服从正态分布，故可以得出各模糊子集的隶属度，根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计PID 参数的模糊矩阵表，查出修正参数代入下式计算：Ki=Ki′+{ei，eci}i Kd=Kd′+{ei，eci}d在线运行过程中，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成对PID参数在线自校正[7]。
系统仿真如下。
经过多次调试，取模糊自适应PID控制器的预设参数Kp0=8、Ki0=0.85、Kd0=0.08,e、ec、KP、Ki、Kd的论域分别为：{-3,-2,-1,0,1,2,3},{-3,-2,-1,0,1,2,3},{-0.06,-0.04,-0.02,0,0.02,0.04,0.06},{-0.03,-0.02,-0.01,0,0.01,0.02,0.03},{-3,-2,-1,0,1,2,3}，采用传统的PID控制器和采用模糊PID控制器对新型负载模拟器系统取不同滑动摩擦系数f并且在t=0.5 s 时增加一个干扰信号的，幅值为1 N·m的阶跃信号进行跟踪，其仿真结果如图5～图8所示。
由图5～图8可知，对于系统滑动摩擦系数f在0.075和0.9之间变化时，模糊自适应PID控制器的控制效果都很好，都能较好地跟踪加载力矩指令，超调量都在20%以内；而且在响应时间、控制精度和鲁棒性等指标上都比传统的常规PID控制有较大改善。
当T=0.5 s时加入一个扰动，可以看出模糊自适应PID控制器对不同的f值都能在约0.03 s的时间内收敛到稳态，而传统的PID控制器最快也要0.1 s的时间才能收敛到稳态，所以模糊自适应PID控制具有很好的鲁棒稳定[8]。
表1 e、ec、Kp、Ki、Kd的模糊控制规则表eΔKp/ΔKi/ΔKdΔKp/ΔKi/ΔKdecNBNMNSZOPSPMPBNBPB/NB/PSPB/NB/NS PM/NM/NBPM/NM/NBPS/NS/NBZO/ZO/NMZO/ZO/PSNMPB/NB/PSPB/NB/NSPM/NM/NBPS/NS/NMPS/NS/NMZO/ZO/NSNS/ZO/ZONSPM/NB/ZO PM/NM/NSPM/NS/NMPS/NS/NMZO/ZO/NSNS/PS/NSNS/PS/ZOZOPM/NM/ZOPM/NM/NSPS/NS/NSZO/ZO/NSNS/PS/NSNM/PM/NSNM/PM/ZOPS PS/NM/ZOPS/NS/ZOZO/ZO/ZONS/PS/ZONS/PS/ZONM/PM/ZONM/PB/Z OPMPS/ZO/PBZO/ZO/NSNS/PS/PSNM/PS/PSNM/PM/PSNM/PB/PSNB/PB/ PBPBZO/ZO/PBZO/ZO/PMNM/PS/PMNM/PM/PMNM/PM/PSNB/PB/PSNB /PB/PB图5 f=0.075时系统阶跃响应图图6 f=0.2时系统阶跃响图图7 f=0.5时系统阶跃响应图图8 f=0.9时系统阶跃响应由图8可以看出，随着f的不断增大，传统的PID控制控制精度逐渐降低，f>0.9时，其控制精度已经不能满足1%的要求;而模糊自适应PID控制的超调量也随f的增大而不断增加。