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[1]钱修生,李 军.提高电动伺服加载系统抗扰动能力的研究[J].工业仪表与自动化装置,2016,(02):58.
　QIAN Xiusheng,LI Jun.Research on improving anti-disturbance capability of electric loading simulator[J].Industrial Instrumentation & Automation,2016,(02):58.
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提高电动伺服加载系统抗扰动能力的研究(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2016年02期
页码:
58
栏目:
出版日期:
2016-04-15

文章信息/Info

Title:
Research on improving anti-disturbance capability of electric loading simulator
文章编号:
1000-0682(2016)02-0000-00
作者:
钱修生; 李 军
（南京理工大学 自动化学院，南京 210094）
Author(s):
QIAN Xiusheng;  LI Jun
(School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)
关键词:
电动加载系统; 模糊自适应PID; 干扰观测器; 位置扰动前馈; 摩擦扰动前馈
Keywords:
electric loading simulator; fuzzy adaptive PID; disturbance observer; position disturbance feed-forward; friction disturbance feed-forward.
分类号:
TP275;TP13
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
在电动伺服加载系统中，各种形式的干扰都会影响加载性能，降低加载精度。建立了永磁同步加载电机数学模型，采用模糊自适应PID控制器，在线整定控制参数。引入位置扰动前馈、摩擦扰动前馈及干扰观测器，分别用以消除位置扰动、摩擦扰动以及其他无法精确建模或检测的干扰。仿真表明，系统可以有效克服位置、摩擦等干扰，具有良好的动态性能和较高的加载精度。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]王 权,李 军,戴 立.基于BP神经网络的电动伺服加载算法研究[J].工业仪表与自动化装置,2017,(02):8.
　WANG Quan,LI Jun,DAI Li.Research on electric loading simulator algorithms based on BP neural network[J].Industrial Instrumentation & Automation,2017,(02):8.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-07-10
作者简介：钱修生（1990），男，江苏仪征人，硕士研究生，研究方向为电动伺服加载系统。
更新日期/Last Update: 1900-01-01