【摘 要】
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液压系统的位置控制在液压系统控制中起到至关重要的作用。目前液压系统执行器（液压缸）的位移量有赖于传感器的测量,虽然传感器的测量精确度高,但其存在价高、安装维修困难、不适恶劣条件等问题。为避免位移传感器带来的问题,本文旨在研究可以替代传统位移传感器的方法。先是针对变转速直驱双泵控系统提出了一种基于状态空间方程的位移软测量方法,分析状态空间方程软测量方法的局限性及适用范围。后考虑液压系统的强非线性关系
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液压系统的位置控制在液压系统控制中起到至关重要的作用。目前液压系统执行器（液压缸）的位移量有赖于传感器的测量,虽然传感器的测量精确度高,但其存在价高、安装维修困难、不适恶劣条件等问题。为避免位移传感器带来的问题,本文旨在研究可以替代传统位移传感器的方法。先是针对变转速直驱双泵控系统提出了一种基于状态空间方程的位移软测量方法,分析状态空间方程软测量方法的局限性及适用范围。后考虑液压系统的强非线性关系,又提出了一种基于BP（Back-propagation）神经网络的位移软测量方法,并采用液压缸活塞杆行程中点作为参考点的位移修正方式来提高位移软测量精度,通过试验验证和仿真分析,确定了基于BP神经网络位移软测量方法的精确性及适用范围。论文的研究内容分为以下几个方面:（1）通过对电液伺服系统的分析,采用双泵直驱液压系统方案,并对液压系统组成元件进行分析建模,在MATLAB中建立变转速双泵直驱液压系统的仿真模型,通过试验对比和仿真分析,确认仿真模型的精确性。（2）为了避免位移传感器带来的问题,以电机的转速为主要输入,液压缸活塞杆位移为输出,利用油、泵和缸等相关参数,建立基于状态空间方程的软位移测量方法,从而获得活塞杆的位移信息,降低对位移传感器的依赖程度。在MATLAB中建立基于状态空间方程的位移软测量模型,通过仿真分析,结果表明该模型存在对负载变化不敏感,软测量误差较大。该方法适用于对液压系统参数已知,没有压力传感器和位移传感器,位移测量精度要求在10mm左右的直驱液压系统中。（3）鉴于状态空间方程的位移软测量方法的局限性,利用活塞杆的位移与电机转速、液压缸两腔压力的非线性关系,参考神经网络能高效解决非线性难题,提出了一种基于BP神经网络的位移软测量方法。在试验分析中,位移软测量方法得到的位移与试验值的误差较小,软测量误差在±2.5%以内,最大误差出现在最大位移附近,约7mm。通过仿真对比,软测量误差在±1%左右,最大误差也出现在最大位移附近,同时观察到累积误差的存在。（4）为减小累积误差,采用中点作为参考点对BP神经网络位移软测量方法进行修正。通过仿真分析,表明采用中点作为参考点以减小累积误差的软测量方法可以很好避免累积误差不断增大的趋势,在多周期软测量下的测量误差维持在4mm以内,软测量误差在±1%左右。对两种位移软测量方法进行对比,结果表明BP神经网络位移软测量方法的精度更高,适用于液压缸两腔压力和电机转速已知,对液压系统其他参数未知,位移测量精度要在4mm左右的直驱液压系统中.
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