江门登高车出租， 中山登高车出租， 珠海登高车出租   登高车电液力系统控制补偿方法？

     江门登高车出租， 中山登高车出租， 珠海登高车出租   登高车电液力系统控制补偿方法？   为了解决电液力系统加载时存在的位置干扰而引起的多余力和负值弹性刚度时的系统稳定性问题，采用了双惯性环节和负载压力修正的补偿装置，以提高力系统在较大的负载刚度范围内的稳定性。通过补偿，可以减少 96%的系统多余力，稳态跟踪误差小于 4%，跟踪响应时间小于 30 毫秒。采用双惯性环节补偿系统，可以有效地提高系统的稳定性和加载精度，但是其响应速度相对较低。 

     结构不变性原理也称速度前馈补偿方法。 结构不变性方法首先检测位置系统液压缸活塞的运动速度 ，然后将信号传输给补偿环节，补偿后的信号与指令信号相加后输送给电液伺服阀，从而控制力系统液压缸与位置系统液压缸同步运动，以提高被动加载精度。这种方法简便易行，也是大部分电液力系统提高被动加载精度的基本方法；但是位置系统液压缸活塞的运动速度难以精确检测，使得该方法的效果不太理想。

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      目前，通过与其他控制方法结合，结构不变性方法的控制效果得到了提升。采用结构不变性原理，结合速度前馈补偿方法，达到提前消除多余力扰动的目的；但是这种设计由于高阶微分器物理可实现性较差，导致工程实践上效果不佳。 模糊控制在模糊集合论的基础上，采用模糊语言变量进行模糊逻辑推理的一种新型控制方法。 对登高车伸缩臂结构强度测试中常用的电液力系统进行了分析，提出了一种模糊 PID 控制器。通过搭建 Simulink 模型对所设计的控制器进行了仿真验证。证明了该方法在稳态精度、快速性、鲁棒性等方面都有较大的提高；该控制器只是模拟测试了脉冲信号，并没有对其他信号进行测试。  提出了一种将神经网络识别和自适应实时控制相结合的新的控制结构。

     基于电液力系统的控制结构和工作原理，利用  BP 神经网络进行在线识别，得到了一个取代传统的数学模型的系统识别模型。在此基础上，应用  Adaline 神经网络对其进行实时控制，并将其与  BP 神经网络进行逆向迭代，以求出该网络的权重调节信息，从而得到该网络的控制参数，从而达到对该控制器进行有效监控和智能控制的目的。通过 MATLAB 软件对其进行了仿真，仿真结果显示，采用 PID 控制器，可以使系统的调整时间达到 2.8 秒，超调量达到 25.4%；在混合控制器的作用下，系统调整时间达到 1.25 秒，超调达到 1.5%。虽然系统的加载精度得到大幅提高，但系统的响应速度并未有较大的提升。

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