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负载口独立阀控缸库普曼模型预测控制方法
1
作者
刘恒
陶建峰
+2 位作者
孙炜
孙浩
刘成良
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期911-922,共12页
负载口独立控制阀控液压缸系统(IMVCS)控制自由度多,系统能效提升空间大,在工程机械等领域有很好的应用前景,然而,控制自由度增加以及阀口节流方案的固有非线性使得实现此类系统的高能效、高精度控制面临挑战。本文提出了一种基于深度...
负载口独立控制阀控液压缸系统(IMVCS)控制自由度多,系统能效提升空间大,在工程机械等领域有很好的应用前景,然而,控制自由度增加以及阀口节流方案的固有非线性使得实现此类系统的高能效、高精度控制面临挑战。本文提出了一种基于深度神经网络库普曼(Koopman)算子的液压系统模型预测控制方法。首先,通过数据训练得到被控对象的高精度线性预测模型,并将预测模型用于IMVCS的模型预测控制;其次,在控制器的损失函数引入能耗项,分别控制执行器两侧腔室的流量和压力来减少能耗;最后,使用NSGA-II算法来对控制器参数进行调优,实现高能效、高精度控制。研究结果表明:该方法能够保证控制精度,提高节能效率;相较于传统的PID控制,所提出的控制策略降低了至少29%的能量消耗,并且轨迹跟踪误差控制在0.7mm以内。
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关键词
负载
口
独立
控制阀
控
液压缸
系统
(
imvcs
)
模型预测
控制
(MPC)
Koopman算子
深度神经网络(DNN)
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职称材料
基于IndRNN-1DLCNN的负载口独立控制阀控缸系统故障诊断
被引量：
4
2
作者
孙炜
刘恒
+2 位作者
陶建峰
孙浩
刘成良
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2028-2041,共14页
为了解决负载口独立控制阀控液压缸系统故障信息相似表征下的故障元件识别难题,提出基于独立循环神经网络(IndRNN)和一维大核卷积神经网络(1DLCNN)结合的故障诊断方法.构建负载口独立控制阀控液压缸系统,针对系统提出压力与位移信号的...
为了解决负载口独立控制阀控液压缸系统故障信息相似表征下的故障元件识别难题,提出基于独立循环神经网络(IndRNN)和一维大核卷积神经网络(1DLCNN)结合的故障诊断方法.构建负载口独立控制阀控液压缸系统,针对系统提出压力与位移信号的状态感知方案,分析了系统故障的信号特征.设计一种基于IndRNN-1DLCNN的深度神经网络模型,模型引入残差结构进行多层IndRNN设计并引入1DLCNN增强全局信息捕捉能力,实现多源信号的融合,识别发生故障的具体元件.结果表明在不同的负载工况下,利用提出的方法均能够准确地将系统故障定位至4个先导阀、2个主阀、1组位移传感器以及1个液压缸共8类具体元件,系统的整体诊断准确率最高达到96%,单一元件的故障识别准确率均大于93%.
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关键词
负载
口
独立
控制
阀
控
液压缸
系统
独立
循环神经网络
一维大核卷积神经网络
故障诊断
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职称材料
题名
负载口独立阀控缸库普曼模型预测控制方法
1
作者
刘恒
陶建峰
孙炜
孙浩
刘成良
机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期911-922,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075320)。
文摘
负载口独立控制阀控液压缸系统(IMVCS)控制自由度多,系统能效提升空间大,在工程机械等领域有很好的应用前景,然而,控制自由度增加以及阀口节流方案的固有非线性使得实现此类系统的高能效、高精度控制面临挑战。本文提出了一种基于深度神经网络库普曼(Koopman)算子的液压系统模型预测控制方法。首先,通过数据训练得到被控对象的高精度线性预测模型,并将预测模型用于IMVCS的模型预测控制;其次,在控制器的损失函数引入能耗项,分别控制执行器两侧腔室的流量和压力来减少能耗;最后,使用NSGA-II算法来对控制器参数进行调优,实现高能效、高精度控制。研究结果表明:该方法能够保证控制精度,提高节能效率;相较于传统的PID控制,所提出的控制策略降低了至少29%的能量消耗,并且轨迹跟踪误差控制在0.7mm以内。
关键词
负载
口
独立
控制阀
控
液压缸
系统
(
imvcs
)
模型预测
控制
(MPC)
Koopman算子
深度神经网络(DNN)
Keywords
independent metering valve-controlled system(
imvcs
)
model predictive control(MPC)
Koopman operator
deep neural network(DNN)
分类号
TH137.52 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于IndRNN-1DLCNN的负载口独立控制阀控缸系统故障诊断
被引量：
4
2
作者
孙炜
刘恒
陶建峰
孙浩
刘成良
机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2028-2041,共14页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB2009703)
教育部-中国移动联合基金资助建设项目(MCM20180703).
文摘
为了解决负载口独立控制阀控液压缸系统故障信息相似表征下的故障元件识别难题,提出基于独立循环神经网络(IndRNN)和一维大核卷积神经网络(1DLCNN)结合的故障诊断方法.构建负载口独立控制阀控液压缸系统,针对系统提出压力与位移信号的状态感知方案,分析了系统故障的信号特征.设计一种基于IndRNN-1DLCNN的深度神经网络模型,模型引入残差结构进行多层IndRNN设计并引入1DLCNN增强全局信息捕捉能力,实现多源信号的融合,识别发生故障的具体元件.结果表明在不同的负载工况下,利用提出的方法均能够准确地将系统故障定位至4个先导阀、2个主阀、1组位移传感器以及1个液压缸共8类具体元件,系统的整体诊断准确率最高达到96%,单一元件的故障识别准确率均大于93%.
关键词
负载
口
独立
控制
阀
控
液压缸
系统
独立
循环神经网络
一维大核卷积神经网络
故障诊断
Keywords
independent metering control
valve-controlled hydraulic cylinder system
independently recurrent neural network
one-dimensional large-kernel convolution neural network
fault diagnosis
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
负载口独立阀控缸库普曼模型预测控制方法
刘恒
陶建峰
孙炜
孙浩
刘成良
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于IndRNN-1DLCNN的负载口独立控制阀控缸系统故障诊断
孙炜
刘恒
陶建峰
孙浩
刘成良
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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