增城登高车出租， 新塘登高车出租，从化登高车出租    登高车的液压伺服系统的几种整数阶控制策略的各自特点？     作为流体传动控制的研究重点和热点，液压伺服控制方法的研究一直以来都被认为拥有很广阔的研究前景。近些年来，计算机技术在液压伺服系统中的逐渐应用，使得系统控制精度和鲁棒性都有了很大的提高，之前难以完成的较为复杂的控制策略目前也逐渐得到了实现。作为流体传动和系统控制彼此交叉的一门学科，登高车的液压伺服系统的非线性控制目前得到了很好的发展，是一个相对比较新兴的研究方向。迄今为止，对于液压伺服系统的控制研究人员已经提出了各种控制策略。下面对几类典型控制策略做简单阐述。经典线性控制方法主要包括有 PID 控制以及基于 PID 控制衍生出的一系列不基于系统模型的控制策略。由于对应的控制器有着结构简单、调节方便等众多优点，PID 控制被最早应用于登高车的液压伺服系统的工程控制中。然而，对于工作点变化较大且具有时变负载的非线性系统，PID 控制器固定的参数将无法满足控制要求，从而使系统性能降低。因此国内外研究人员将其他一些控制方法与传统 PID 控制结合，以进一步提高系统的控制效果。将模糊自适应控制与 PID 控制结合用于登高车的液压伺服系统控制，减小了振荡，提高了系统鲁棒性。基于模糊逻辑以及设计经验，提出一种模糊 PID 控制器。针对 BF 神经网络 PID 控制具有的抖振大、响应慢的特点，提出了一种改进的RBF 神经网络 PID 控制器。与传统 PID 相比，提出的控制器当在大范围改变系统工作状态时，两者具有更好的鲁棒性。

          随着控制理论的快速发展，非线性控制方法也开始进入人们的视野，在一些系统工程中，多种非线性方法已经得到了应用。而在针对登高车的液压伺服系统的研究中，依赖模型的非线性控制策略也逐渐在实践中得到了应用。该控制系统由于存在着很强的不确定性，因此很难获得精准的系统模型。由于自适应控制是高度自适应的，常用于对系统的不确定性进行调节，从而实现更好的控制效果。而反步控制通常是针对由原系统分成的每一个子系统分别设计合适的 Lyapunov 函数，然后引入虚拟控制量，最终递推至整个系统，完成反步控制器的设计。前面每一个子系统的镇定是通过后一系统中的虚拟变量来保证的，最终实现整个系统的全局稳定。目前，基于反步设计策略的自适应控制在登高车的液压伺服系统控制中发展迅速，能够有效地控制并在线辨识模型参数。通过设计鲁棒自适应反步法，提升了系统的跟踪精度，但该方法需要知道系统所有的状态变量，因此就需要昂贵的传感器。在针对液压位置伺服系统，提出了自适应输出反馈方法，但该控制器以稳定时间长为代价，达到了较高的跟踪精度。采用基于反步法的间接自适应控制对电液系统进行实时位置控制。反步法可以在不消除有用非线性的情况下确保受控系统的渐近稳定性，间接自适应控制具有识别实际系统参数值的优势，二者结合可以有效处理参数估计问题。针对系统不确定性以及非线性问题，将鲁棒控制与反步控制结合，设计控制器自适应率。针对电液伺服系统，提出了反步自适应神经网络策略，基于反步自适应设计策略，通过 RBF 神经网络对包含的不确定部分实现逼近，解决了自适应控制计算量大的问题。自适应控制方法虽然对具有参数不确定问题的被控系统具有较好的控制效果，但其实际是在线辨识被控对象的模型，算法相对较复杂，且对系统运行进程中的扰动具有较差的适应性。

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          滑模控制，作为一种非常有效的鲁棒控制方法，对系统内外部干扰的鲁棒性较强，但是通常扰动的边界需要已知。在不确定性边界未知时，通常会引入较大的鲁棒项增益以增强系统鲁棒性，但同时会增加控制量的抖振。采用滑模控制对电液伺服系统进行位置跟踪控制，仿真结果表明提出的方法对跟踪控制过程中的不确定性和干扰具有很高的鲁棒性。提出了一种基于高增益观测器的积分滑模控制用于电液位置伺服系统的控制研究。但是，控制器仍然存在较大的抖振。为了减小滑模控制器的抖振，近年来学者们也提出了许多方法。提出了自适应滑模方法。其中采用基于滑模控制的四项模糊规则，且能够对参数进行在线调节，有效的抑制了控制力的抖振。趋近率控制用于减弱滑模控制抖振。通过调节趋近率中的参数，可以在一定程度上减小抖振。但是，如果未正确调节参数，则抖动仍会存在。设计了具有变化边界层的滑模控制，实验结果表明所提出的方法可以有效提高跟踪精度同时能够减小颤振。虽然滑模控制相较于其他传统控制鲁棒性强，但控制力抖振问题严重阻碍了其在实际工业生产中的应用。除上述几种方法外，鲁棒控制，自抗扰控制等非线性方法也被广泛应用于液压位置伺服系统高性能控制的研究中。当然，除了一些基于模型的非线性策略外，针对液压系统所展开的智能控制研究也在蔚然流行。近年来，液压控制技术在追求高精度的同时也不断向更智能化的方向发展。由于具有可在线/离线辨识任意未知模型或参数的优点，智能控制目前在液压位置伺服系统控制研究领域中得到了广泛应用。其实质上是基于自学习的方式来调节控制量的，从而确保系统的鲁棒性。智能控制通常有神经网络以及模糊控制等几种方法。 针对电液位置伺服系统模糊控制器的设计从工业应用角度进行了讨论，实验结果表明该方法对于参数变化及扰动表现出出色的鲁棒性。实验结果验证了该方法可实现有效控制，且与传统 PID 相比控制效果更良好。针对电液位置伺服系统自身存在的非线性以及参数不确定的特点，设计了利用模糊控制逐级逼近误差的方法，并与神经网络控制相结合。该方法有效的提高了权值的更新速度，减小了计算量。已经验证了该方法是有效的。使用反步控制方法，结合 RBF 神经网络，并引入了干扰观测器，所设计的控制器对于控制精度和系统鲁棒性都有了一定的提高。对于电液伺服系统，引入遗传算法对神经网络的权值来进行优化，并将自适应控制与其结合。实验结果已证明该方法可用于对电液伺服系统的有效控制研究。神经网络因其结构简单且可以对系统的不确定项具有很好的逼近效果而广受欢迎。神经网络在经历了近 30 余年的发展以后，现在已成为控制研究中一个比较独立的分支。同时神经网络其强大的逼近能力，以及近年来其自身相关理论不断的快速更新发展，促使其在工业控制领域的应用越来越深入，得到人们的广泛关注。

         上述方法都是针对登高车的液压伺服系统提出的整数阶控制策略，近年来，分数阶控制也逐渐进入人们的视野。而事实上，已被广泛使用的整数阶微积分只是分数阶微积分的特殊情况。而且在实际工业控制中，使用整数阶数学模型及整数阶控制器有时候并不能达到预期的控制精度。所以对分数阶模型和分数阶控制算法的研究具有重要意义。分数阶控制理论是以分数阶微积分为基石进一步发展起来的，并且主要是对系统的控制参数做进一步的优化使其最终达到更加理想的控制目标。至今为止，信息处理以及计算机等技术的不断改进发展，人们对微积分理论了解的进一步加强，使得分数阶微积分在控制工程研究中得到了快速发展。人们最早是将分数阶微积分与传统 PID 结合，提出分数阶 PID 控制器。该方法的提出使得分数阶微积分相关理论得到了突破性进展，这无疑是该理论在控制领域发展过程中的里程碑。现如今，对于分数阶控制方法的研究也逐渐发展起来，设计了分数阶 PID 控制方法。仿真结果表明，相比于整数阶 PID，分数阶 PID 在稳定性以及动态响应两方面均具有更好的性能。研究了基于趋近率的分数阶滑模控制方法，该研究表明整数阶滑模控制的原理对于分数阶算子表示的系统也是有效的。对于永磁同步电动机的速度控制进行研究，提出基于参数自动整定的分数阶滑模控制方案，并用模糊逻辑推理方案获得切换控制的增益，获得比整数阶控制更好的控制性能以及更小的抖振。研究扰动不匹配的一类分数阶和整数阶系统，提出了基于扰动观测器的分数阶滑模控制器用于处理不匹配的干扰，仿真验证了该方法具有更好的控制性能，更快的响应速度，以及更小的颤振效果。上述研究表明，分数阶控制在一定程度上比整数阶控制具有更好的控制结果。但是，目前针对液压位置伺服系统的分数阶控制研究还比较少，致力于分数阶控制领域的发展对实现液压位置伺服系统的高精度控制具有一定的促进作用。因此本文针对液压位置伺服系统，将分数阶控制相关理论用于实际控制的研究中，并与其他控制方法结合，探索更高性能的分数阶控制策略。

             综上所述，目前针对登高车的液压伺服系统已从各方面提出了多种研究策略，但由于液压伺服系统机理复杂，且由自身非线性、参数不确定等引起的控制问题比较多，因此针对目前已提出控制策略存在的不足，还需要进一步完善和研究，提高系统的控制性能。而对于面向模型不确定的该控制系统，设计高性能的非线性控制器时依然存在大量问题亟待解决，且设计优良的控制器往往是研制高性能的液压伺服装置的关键。因此在研究过程中，结合多种控制策略，取其精华，设计出更先进、更适合于该液压系统的控制方法，并在实际登高车的液压伺服系统中得以应用是目前的研究重点。

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