【摘 要】
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在丝杠副、导轨副疲劳加载寿命预测试验台研制中,保证加载系统的高精度与高实时性是设计核心与控制难点。由于电液伺服阀控缸系统中非线性和不确定性因素的存在,传统控制方法
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在丝杠副、导轨副疲劳加载寿命预测试验台研制中,保证加载系统的高精度与高实时性是设计核心与控制难点。由于电液伺服阀控缸系统中非线性和不确定性因素的存在,传统控制方法难以保证理想加载效果,因此为提高系统加载精度和响应速度,提出一种基于小脑模型神经网络CMAC和经典PID的复合控制方案。通过对不同加载信号的跟踪控制仿真,结果证明,该方法能够显著提高控制系统的快速跟踪能力,减小跟踪误差,对于消除系统的不确定性具有良好的控制作用。
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