番禺登高车出租，增城登高车出租，东莞登高车出租      登高车的多电液伺服执行器同步控制研究现状与发展趋势 ？       登高车的多电液伺服执行器同步控制策略主要是包含“主从式”、“等同式”、“交叉耦合式”三种方式。主从式指的是一个电液伺服执行器处于主动地位，其他多个从动的电液伺服执行器跟随处于主动地位的电液伺服执行器的物理量变化而变化，最终目的是对处于从动地位的电液伺服执行器给与合适的控制，使它们的某些状态，如输出位移、速度，能跟踪上选定的主动电液伺服执行器位移和速度。等同式是指多个电液伺服执行器没有主动和从动的关系，它们分别受到控制量的作用都跟随给定的期望指令。交叉耦合式与以上两种方式的不同之处主要在于考虑了多个电液伺服执行器间同步的物理量间的偏差，这些偏差是要反馈到输入端，即期望的跟踪信号。这种考虑偏差的交叉耦合式方法能够对多个电液伺服执行器同步误差进行补偿，同步效果相对较好。由于电液伺服系统自身具有的强非线性特点，以往的登高车的多电液伺服执行器同步控制会采用闭环控制回路，通过在系统前向通道或者反馈通道上添加校正环节，来提高电液伺服执行器的同步跟踪性能。由于现代控制理论的快速发展，鲁棒控制理论、非线性控制理论，以及智能控制理论也迅速发展起来，不仅解决了单个电液伺服系统实现跟踪的动态和稳态性能，也给多个电液伺服执行器同步运动控制提供了方法。经过改变的经典PID控制方法，如模糊PID、自适应PID、非线性PID也用于多个电液伺服执行器同步控制。

             针对四个液压缸同步驱动系统，提出了与经典PID控制算法类似的非线性PID控制方法。基于模糊控制方法设计了模糊PID增量式输出的主从方式控制策略，来实现多个液压缸的位置同步。随着其他先进控制算法，如自适应控制、反步递推控制、神经网络控制、输出约束控制、鲁棒控制、基于观测器的非线性控制等等先后应用于具有非线性特征的电液伺服系统中，一定程度上能够处理系统不确定性、外部负载扰动，且在满足快速的动态响应的同时，还能有合理的控制精度，这也促进了多个电液伺服执行器同步控制方法的研究。

              国内很多研究学者对登高车的多电液伺服执行器同步控制做出了大量的研究。 针对石油开采过程中三个液压缸同步驱动井管上下移动控制，提出了一种非连续控制技术，满足了石油开采的需要。由于该方法采用的是电磁阀，三个液压缸同步的控制状态仅仅只有进油、零态、出油，对液压缸的同步控制精度不是很高。采用神经PID的主从控制方法，对雷达天线阵面液压升降系统中的两个液压缸进行了控制，仿真表明该方法能实现两液压缸的同步，但是算法相对复杂，也不能处理系统未知参数的辨识。针对四个液压缸同步得系统，分别对PID、模糊控制、模糊PID控制方法进行了对比，再不断改进并设计了模糊自适应PID策略，提高了四个液压缸的同步精度，但是位置扰动过大时，该方法不再实用。提出了一种结合滑模变结构的相邻交叉耦合的策略，仿真表明能实现四个液压缸的同步升降，同步精度在合理范围内。在国外，针对两个液压缸同步的问题，设计了双环控制回路，其中采用鲁棒控制方法设计外环控制器，基于力控制器设计扰动观测器作为内环控制器，实验验证了设计控制器的有效性。针对两个液压缸提升系统，设计一种集成模糊控制器，该控制器包括一个前馈控制器，单个液压缸还设计有模糊跟踪控制器，这个跟踪控制器的信号使得液压缸能跟踪上期望的位置轨迹。将多智能体一致性理论应用于多个电液伺服执行器，提出了一种基于哺乳动物情感学习的生物智能控制器，仿真表明四个电液伺服系统的执行器液压缸的输出位移能够同步，提出的控制方法解决了存在系统不确定性和扰动的登高车的多电液伺服执行器分布式速度问题。早期的电液伺服系统执行器同步研究大多是采用经典控制算法设计控制器，且局限于结构比较简单的双液压缸，同步精度比较低。后来随着人们对产品期望大大增高，工业设备对控制精度的要求增加，模糊控制、滑模控制等算法也逐渐应用到多个电液伺服执行器同步控制中，控制性能好不错。由于电液伺服系统的非线性以及参数不确定性，为了得到更高的控制精度，非线性控制、自适应控制、鲁棒控制等先进控制方法用于多个电液伺服执行器同步控制研究是一种趋势。随着多智能体理论的成熟，多智能体技术在航空飞行器、多机器人协同、传感器网络等应用，多智能体的一致性理论也逐渐应用于登高车的多电液伺服执行器系统，实现多个执行器的输出位移、速度或力同步跟踪上期望指令或某一执行器的位移、速度或力。

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             多智能体是从自然界的群体行为抽象出来的群体，如蚂蚁的聚集、鸟类集体迁徙等群体行为。单个智能体在有些场合不能完成指定任务，解决问题的能力较弱，而多智能体系统的能力往往很强大，如无人机驾驶系统在作战或侦察时单个无人机的能力十分有限，多个无人机协调合作有利于作战布局和信息收集，减少人员的伤亡。近两年来，多智能体在很多领域都有广泛的应用，如无人机编队、传感器网络等等。多智能体系统不仅具有解决问题的强大能力，而且有利于提高系统的协调协作能力，系统的鲁棒性、灵活性、以及适应性都有很大提高。将每一个智能体看作一个节点，智能体间相互通信即获取对方信息看作节点间的连接关系，这样就构建了一个多智能体网络。节点和节点间的连接关系用网络拓扑来描述。在拓扑结构中，节点间的连接用边去描述。若是拓扑节点间的边不随时间改变，则称拓扑是固定的。若是节点间是否连接会根据时间的不同而不同，则可以用切换拓扑去描述多智能体的动态连接关系。切换拓扑的连接边是时变的。一致性问题是多智能体的根本问题，是多个智能体合作的基础。如果多智能体系统的每个智能体的某些状态随着时间达到相同的值，那么多智能体系统实现了一致。在多智能体网络中，一致性协议描述的是每个智能体只能和其邻居通信，即只能和有连接关系的智能体相互交换信息，这种基于邻居的通信和自身状态设计的通信协议称为分布式一致性协议。一致性按照不同的分类方法有很多种类型。根据多智能体系统最终收敛到的值的不同，一致性可以分为渐进一致、平均一致、最大或最小一致等等。根据多智能体网络拓扑结构，又分为固定拓扑的一致性和切换拓扑的一致性。根据是否含有领导者，分为有领导者的一致性和无领导者的一致性。一致性问题是多智能体合作的首要条件，已经涉及到了到了控制科学、计算机学、生物学等诸多领域，广泛应用于蜂拥、聚集、编队、同步以及协调决策等问题的研究中。国内外对多智能体一致性有大量的研究。早期的一致性大多集中研究一阶或二阶系统。  研究了一阶连续系统和一阶离散系统在固定拓扑和通信拓扑，以及时延下的一致性，促进了高阶系统以及通信拓扑结构的研究。研究了一阶线性和离散系统的无领导者的一致性协议。进一步地，针对一阶线性系统，考虑了有领导者且不只一个领导者的情况，在固定和切换拓扑下设计了一致性算法，得到了切换系统稳定的充分条件。在一阶系统和二阶系统动力学特征的多智能体研究基础上，具有一般线性动力学高阶多智能体研究也逐渐发展起来，但大多局限于动力学模型为高阶积分器的系统。对多个积分器链式形式的高阶动力学系统设计了一致性算法，不仅关注的状态收敛，状态的一阶导数也收敛，最后还通过多个车辆协同运动证明了算法有效。考虑了领导者，分了拓扑固定和切换两种情况，基于线性矩阵不等式设计了一致性协议。考虑了领导者，但是不仅局限于积分器形式的动力学模型，考虑了更普遍的线性模型，针对切换拓扑设计一致性协议，还进行了推广。此外在一阶线性系统的研究基础上，针对n阶一般线性动力学系统提出了两种分布式自适应一致性协议。线性系统大都是理想状态的，然而在现实中很多系统都是带有非线性特征的。因此，在多智能体中更多的关注非线性是很有实践意义的。研究了具有非线性动力学的二阶一致性问题，利用线性矩阵不等式和Lyapunov控制方法，推导了非线性动力学多智能体系统中达到二阶共识的充分条件。Li在n阶线性系统基础上，针对一般线性或Lipschitz非线性动力学多智能体系统提出自适应和动态一致性协议，相邻智能体间的权重按照自适应律改变，在无向通信拓扑下仿真验证了一致性算法的有效性。同时，在线性系统研究基础上，针对非线性动力学系统设计一致性算法，是通过数据采样和零阶保持，将系统转变为含有时延的非线性系统，最后针对时延，设计了一致性算法。考虑了高阶具有严格反馈形式的非线性系统，可以含有参数不确定性，是利用反步控制方法，并通过神经网络去处理不确定项，设计了非线性多智能系统的一致性控制律，仿真验证多智能跟踪上期望指令。考虑了输入时滞的非线性多智能体系统的一致性问题，提出了一种自适应神经网络一致性控制方法。多智能体在一阶或两阶线性系统上的研究相对较多。实际工业中，大部分智能体系统都是高阶的，且相对复杂，自身模型参数可能不确定，且会受到外部环境扰动的影响，面对工业中的需求，未来的研究，更多的是考虑在切换拓扑、通信时滞、外部扰动等情况下，高阶的线性和非线性多智能体系统的一致性。这些研究将具有很大的理论意义和实用价值。

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