新塘登高车出租， 增城登高车出租， 从化登高车出租      对液压伺服系统对连续轨迹更高精度的跟踪控制的研究步骤？       本文基于 Festo 公司研发的液压位置伺服系统实验台进行研究。针对该系统的本质特性，考虑比例阀不准确零点以及控制方向未知问题，采用基于神经网络的智能控制技术，设计控制器，对如何实现该系统对连续轨迹更高精度的跟踪控制，扩展该控制系统的应用场合做进一步研究。

       第一步 ，简述了所研究内容的背景及意义，液压伺服系统控制技术的具体研究现状以及本文研究内容。

       第二步 ，液压位置伺服系统硬件组成及数学模型。主要介绍了该控制系统实验台的结构组成，并对系统的工作原理进行了分析，给出了考虑比例阀不准确零点的系统模型。

   

       第三步 ，液压位置伺服系统的超螺旋滑模控制。针对考虑比例阀不准确零点的液压控制系统采用超螺旋滑模控制算法，并证明其稳定性。该控制器含有自适应增益，主要针对系统存在的不确定性问题所设计的。实验结果表明，该方法可以准确跟踪给定的三种期望信号，有效提高了控制精度。

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        第四步， 基于神经网络的积分滑模控制。首先对 RBF 神经网络结构做了简单的介绍，将其用于逼近系统中的不确定，并设计了神经网络积分滑模控制。接着对分数阶微积分控制理论进行介绍，基于分数阶微积分，提出神经网络分数阶积分滑模控制方法。然后针对该系统进一步考虑控制方向未知问题，基于反步自适应控制并结合 Nussbaum 增益技术，提出了方向未知时的反步自适应神经网络积分滑模控制和控制方向未知时的反步自适应神经网络分数阶积分滑模控制。并证明了所有提出控制器的系统稳定性。实验结果表明，以上提出的四种控制器对给定期望信号都可以进行跟踪控制。

         第五步， 控制方向未知的反步自适应神经网络控制。针对考虑控制方向未知的液压位置伺服系统，首先将神经网络与反步自适应相结合，并证明了该方法所对应的系统稳定性。考虑到反步控制可能出现的微分爆炸问题，进而提出考虑方向未知问题的反步自适应神经网络动态面控制方法。动态面是引入低通滤波器来避免反步方法设计中对虚拟控制量的微分操作，进而降低控制器的计算复杂度。最后将所设计的控制器用于跟踪控制实验，实验结果表明所有控制器均可以实现有效跟踪控制。

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