导读:本文包含了气动微压力控制系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:压力,座舱,控制系统,系统,电子,线性化,高压电。
气动微压力控制系统论文文献综述
何文凯,陈紫轩,张轶,高隆隆,张迪嘉[1]（2019）在《高压气动系统负载容腔压力伺服控制仿真研究》一文中研究指出为满足某气体发生系统安装空间小、重量轻、动态响应快、控制精度高等要求,设计了高压气动压力伺服控制系统,并采用高压电-气伺服阀实现了负载压力的高响应高精度控制。建立了系统数学模型,包括高压气瓶热力学方程、高压电-气伺服阀传递函数与流量方程、负载容腔压力变化与排气流量方程等子模型,并设计了反馈线性化PID控制器。基于MATLAB/Simulink平台建立了高压气动系统仿真模型,仿真研究了高压气瓶容积与初始气源压力、负载容腔排气孔通径等参数对系统负载压力控制性能的影响规律。研究结果为该系统的优化设计与实验研究提供重要理论依据。(本文来源于《液压与气动》期刊2019年12期）
高原源,王秀,杨硕,赵学观,窦汉杰[2]（2019）在《播种机气动式下压力控制系统设计与试验》一文中研究指出为保证播种机适宜的压实力和稳定的播种深度,提高种子出苗品质,促进后期生长发育,针对现有下压力测量方式灵敏度低、且缺少快速有效精准控制模型的问题,提出一种基于气囊压力和仿形四连杆倾角的播种下压力控制方法。采用一阶低通滤波的轴销传感器下压力监测方式,设计了气动式下压力监控系统,包括气压驱动装置、倾角传感器、数据采集控制卡及上位机控制软件等,轴销传感器和倾角传感器分别实时测量限深轮对地下压力和仿形四连杆倾角,并反馈给上位机,经过模型计算后控制数据采集控制卡发送信号调节气压驱动装置,保证限深轮对地下压力在设定范围内。室内建模和响应测试结果表明,在不同气囊压力和四连杆倾角设置下,建立的播种下压力控制模型校正决定系数为0. 974 3,均方根误差为49. 41 N,试验验证模型预测均方根误差为39. 51 N,对播种下压力具有较好的控制准确性;在0. 1～0. 6 MPa压力设定下,气囊充气阶跃响应平均超调量3. 83%,平均稳态误差0. 005 2 MPa,平均调节时间0. 42 s,满足作业需求。田间播种深度控制性能试验结果表明,在6～10 km/h作业速度范围内,气动式下压力控制系统对播种深度具有稳定可靠的控制性能,系统播种深度合格率不小于98. 91%,特别是在10 km/h高速作业时,播种深度标准差为3. 46 mm,变异系数为6. 97%,显着优于被动弹簧式下压力调节方式。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年07期）
宋玉宝[3]（2018）在《基于大脑情感学习的气动系统压力控制研究》一文中研究指出气动系统的输出力由气体压力产生,其本质是压力控制。由于气体的可压缩性、气体泄露以及系统摩擦力等因素影响,使气动系统成为复杂的非线性系统,传统控制方法对其控制效果不理想。因此,实现非线性气动系统的快速响应和稳态跟踪的恒压控制成为了研究重点。目前,研究主要集中在无摩擦气缸、高精度控制阀以及气动系统控制算法叁个方面。压力控制算法是本文研究重点,主要研究内容如下:(1)气动系统建模与仿真。根据无摩擦气缸和比例控制阀结构原理分别对其进行数学建模,进而建立气动系统模型。利用MATLAB建立仿真模型,并对气源压力和温度、储气罐容积以及管路长度和直径进行系统影响因素仿真分析。(2)气动系统实验平台搭建。依据气动系统的结构原理进行实验平台的搭建,包括实验平台总体设计、关键元器件的选型、软件设计中的数据采集卡驱动编写、上位机软件用户界面交互设计以及CVI与MATLAB的混合编程设计。(3)大脑情感学习算法及其改进。大脑情感学习控制器(Brain Emotion Learning Controller,BELC)在非线性系统控制中,表现出较强的快速响应能力和系统鲁棒性。结合气动系统非线性和BELC特性对BELC算法进行改进。采用模糊控制对BELC权值学习率进行在线调节,克服系统参数时变和建模不确定的影响。并对BELC及其改进算法进行仿真分析。(4)压力控制算法实验研究。分别采用PID、BELC及其改进算法进行阶跃响应、阶跃扰动和正弦跟踪实验。实验表明,BELC改进算法较PID在响应速度和稳态精度上有明显提高。稳态误差稳定在400Pa-550Pa之间,较PID降低了70%以上。存在扰动时,稳态时间降低了30%以上,BELC改进算法具有更强的鲁棒性。在动态跟踪中,幅值变化和相位滞后小,跟踪效果更好。综上研究表明了BELC算法改进方案的可行性和BELC改进算法在气动控制方面的良好适应能力和控制优势。(本文来源于《北京石油化工学院》期刊2018-06-25）
刘昱,王涛,赵国新,王安,邓瑶[4]（2018）在《气动重力补偿系统的压力控制》一文中研究指出伴随着航天科技的发展,重力补偿系统在模拟太空的零重力环境中起到了非常关键的作用。基于静压气浮无摩擦气缸构建气动重力补偿系统,其为典型的非线性系统,难以对其建立精确数学模型,对其实现高精度压力控制尤为困难。针对基于比例流量阀及气浮无摩擦气缸的气动重力补偿系统建立二阶数学模型,建模过程为控制算法提供一个大致精确的参考模型;利用等温容器及层流狭缝管路,研制压力微分传感器,有效抑制噪声并提取压力微分信号;提出基于自抗扰技术的高精度压力控制算法,抑制环境及模型双重扰动,实现高精度动态重力补偿。试验结果表明,自抗扰控制器对气源压力变化、负载突变具有较强的鲁棒性,稳态控制精度约为67 Pa,动态(0.1 Hz)跟踪误差小于1 000 Pa。(本文来源于《机械工程学报》期刊2018年16期）
朱哈南,马英宸[5]（2018）在《电子气动式座舱压力控制系统性能研究》一文中研究指出本文针对电子气动式座舱压力控制系统的性能进行了相关的讨论,希望可以促进座舱压力控制系统的发展。(本文来源于《中国高新区》期刊2018年04期）
刘凤[6]（2015）在《大口径光学研抛机器人磨头气动压力控制系统设计与实现》一文中研究指出大口径非球面光学研抛是一个复杂的工艺过程,涉及多个领域和学科。随着科技的进步,为了满足日益增长的科学研究及国防现代化的需要,大口径非球面光学元件的需求越来越大,光学元件的精度要求越来越高,光学元件的口径要求越来来越大。目前,国外大口径光学非球面研抛技术和研抛设备比较成熟,而国内起步较晚,因此国内大口径非球面光学研抛技术亟待解决。本课题旨在以六自由度机械臂和行星式研抛磨头为基础的研抛机器人上,研制研抛压力气动控制系统。本文在第一代研抛机器人的基础上,改进和完善其气动控制系统,解决了研抛压力低压控制不稳定和压力反馈不准确的问题。首先,根据大口径非球面光学元件的实际加工需求,在行星式研抛装置的基础上,设计了一种新型的双路气压平衡研抛压力控制系统。系统利用两个电气比例阀、低摩擦气缸、压力传感器和压力检测装置构建了研抛气压闭环回路;通过分析比例阀和系统工作原理,建立压力控制系统的非线性模型;针对实现恒压控制的目标,运用前馈控制及双模态PID控制算法,设计复合控制器。其次,为了实现研抛磨头模块化的工作要求,在OUTCAD上设计了研抛磨头的控制系统电路和电气控制柜。最后,在运动控制器和压力检测装置上编程实现系统的研抛压力控制,同时为了观测和控制研抛磨头气动压力系统的运行情况,在PC机上,运用C#开发了人机交互界面。为了测试系统的工作性能指标,搭建了系统实验测试平台,在实验测试平台进行了系统的性能指标测试,同时还通过与机械臂联合调试,测试了系统的实际工作性能,主要测试了系统的稳态误差、低压稳定性和动态响应。最终实验结果表明,该系统能实现研抛压力的平缓过渡,输出研抛压力在0到350N范围内可调,稳态压力波动小于1N,对气缸活塞位移波动干扰有较强的鲁棒性。系统基本满足研抛系统对研抛压力稳定性和精确度等要求。(本文来源于《重庆大学》期刊2015-04-01）
段振霞,刘建国,杨勇明[7]（2015）在《基于LabVIEW的气动比例压力控制系统设计》一文中研究指出LabVIEW是实验室虚拟仪器集成环境的简称,是美国NI公司推出的虚拟仪器开发平台软件,具有简洁图形化编程环境和强大的功能。论文在对PID控制算法进行研究的基础上,使用LabVIEW软件编写程序对气动比例阀进行控制,分别采用传统PID控制算法和模糊PID控制算法对PID控制器进行调试,发现模糊PID控制器的跟踪精度较高,跟踪滞后和跟踪超调基本消除,跟踪误差明显减小,证明模糊PID控制算法更适合于气动压力控制系统。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2015年03期）
魏天航,朱磊,赵竞全,郑萌[8]（2014）在《电子气动式座舱压力控制系统建模分析》一文中研究指出现有战斗机座舱压力控制系统存在机械结构惯性大,控制精度低及弹性部件易疲劳等问题。针对以上问题,考虑战斗机高速、小舱容的特点,结合气动式与数字式的优点,对电子气动式压力控制系统展开研究。建立了系统各部件的数学模型,通过对被控对象的数学描述,克服了参数辨识的问题。针对系统的时变、非线性特点,在平衡状态进行零极点配置设计了校正装置;飞行剖面内实施增益调度,完成控制算法的设计。数值仿真结果表明该方法能够实现快速无超调调压,具有较好的控制效果。对于压调系统,该方法可以化为PID形式,所以具有鲁棒性强的优点;相比单纯PID控制,不依赖调试者经验,具有较为严格的推导证明,具有一定的理论意义和实践价值。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2014年03期）
聂进方,潘泉,石国刚[9]（2014）在《数字气动式座舱压力控制系统性能》一文中研究指出为改进数字气动式座舱控制系统的控制率,以典型运输机的座舱压力制度为控制目标,搭建模拟大气舱和模拟座舱组成的座舱压力控制系统性能测试台,开展数字气动式座舱控制系统的性能试验研究。根据系统比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制器各参数整定过程中所得试验结果与不同状态下座舱压力变化速率的变化规律,提出基于飞行状态模型下的座舱压力变化率优先控制方法,并进行了试验验证。试验结果表明:采用基于状态模型下的座舱压力变化率优先控制方法研制的数字电子气动式座舱压力控制系统,能够满足座舱压力制度及座舱变化速率的要求。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2014年01期）
张世强,李海彬[10]（2013）在《一种用于印刷机的压力自动气动控制系统》一文中研究指出介绍了印刷压力控制对印刷质量的重要性,运用气动原理图从原理上重点分析了印刷头气动压力控制系统,并对其中的关键组成部分精密减压阀和电气比例阀的选型进行详细分析和计算;通过在印刷机上使用,该系统可满足印刷及精密压力控制需要。(本文来源于《电子工业专用设备》期刊2013年06期）
气动微压力控制系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为保证播种机适宜的压实力和稳定的播种深度,提高种子出苗品质,促进后期生长发育,针对现有下压力测量方式灵敏度低、且缺少快速有效精准控制模型的问题,提出一种基于气囊压力和仿形四连杆倾角的播种下压力控制方法。采用一阶低通滤波的轴销传感器下压力监测方式,设计了气动式下压力监控系统,包括气压驱动装置、倾角传感器、数据采集控制卡及上位机控制软件等,轴销传感器和倾角传感器分别实时测量限深轮对地下压力和仿形四连杆倾角,并反馈给上位机,经过模型计算后控制数据采集控制卡发送信号调节气压驱动装置,保证限深轮对地下压力在设定范围内。室内建模和响应测试结果表明,在不同气囊压力和四连杆倾角设置下,建立的播种下压力控制模型校正决定系数为0. 974 3,均方根误差为49. 41 N,试验验证模型预测均方根误差为39. 51 N,对播种下压力具有较好的控制准确性;在0. 1～0. 6 MPa压力设定下,气囊充气阶跃响应平均超调量3. 83%,平均稳态误差0. 005 2 MPa,平均调节时间0. 42 s,满足作业需求。田间播种深度控制性能试验结果表明,在6～10 km/h作业速度范围内,气动式下压力控制系统对播种深度具有稳定可靠的控制性能,系统播种深度合格率不小于98. 91%,特别是在10 km/h高速作业时,播种深度标准差为3. 46 mm,变异系数为6. 97%,显着优于被动弹簧式下压力调节方式。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
气动微压力控制系统论文参考文献
[1].何文凯,陈紫轩,张轶,高隆隆,张迪嘉.高压气动系统负载容腔压力伺服控制仿真研究[J].液压与气动.2019
[2].高原源,王秀,杨硕,赵学观,窦汉杰.播种机气动式下压力控制系统设计与试验[J].农业机械学报.2019
[3].宋玉宝.基于大脑情感学习的气动系统压力控制研究[D].北京石油化工学院.2018
[4].刘昱,王涛,赵国新,王安,邓瑶.气动重力补偿系统的压力控制[J].机械工程学报.2018
[5].朱哈南,马英宸.电子气动式座舱压力控制系统性能研究[J].中国高新区.2018
[6].刘凤.大口径光学研抛机器人磨头气动压力控制系统设计与实现[D].重庆大学.2015
[7].段振霞,刘建国,杨勇明.基于LabVIEW的气动比例压力控制系统设计[J].计算机与数字工程.2015
[8].魏天航,朱磊,赵竞全,郑萌.电子气动式座舱压力控制系统建模分析[J].系统仿真学报.2014
[9].聂进方,潘泉,石国刚.数字气动式座舱压力控制系统性能[J].南京理工大学学报.2014
[10].张世强,李海彬.一种用于印刷机的压力自动气动控制系统[J].电子工业专用设备.2013
论文知识图
