导读:本文包含了被动式力矩伺服系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电动被动式力矩伺服系统,矩阵变换器,永磁同步电机,比例谐振控制
被动式力矩伺服系统论文文献综述
王乐叁[1]（2018）在《电动被动式力矩伺服系统驱动与控制研究》一文中研究指出电动被动式力矩伺服系统用于在半实物仿真条件下为传动设备模拟负载力矩,是保证设备生产、制造及研发的重要环节。随着各类传动设备机动性与精确性的不断提高,相应的对电动被动式力矩伺服系统提出了更高的要求。但是系统的数学模型为谐振环节,且负载力矩给定与承载系统主动运动导致的强外部干扰形式复杂,使系统的动态响应性能、加载精度、稳定性与加载带宽始终难以得到有效保证。针对此问题,本文从加载电机驱动器、电流控制策略、速度控制策略以及负载力矩控制策略入手,对电动被动式力矩伺服系统展开研究,寻求进一步提高动态响应性能、加载精度、稳定性与加载带宽的方法,为更高加载性能的实现提供相应的理论与技术参考。电动被动式力矩伺服系统加载的本质为能量的传递,因此加载电机驱动器的能量传递速度对系统的动态响应有直接影响。本文首先将加载电机驱动器的能量传递过程与电流环数学模型相结合,分析了驱动器的能量传递速度对系统动态响应性能的影响。在此基础上,对矩阵变换器与背靠背双PWM变流器进行了分析与对比,说明了矩阵变换器对于改善系统动态响应的优势。针对矩阵变换器的应用,对输入滤波器进行了设计,进一步保证了系统的动态响应,同时保证了系统功率变换与电压传输的效率。最后,通过系统电流与速度的响应波形,验证了应用矩阵变换器的有效性。矩阵变换器的应用有效提高了系统的能量传递速度,但是同时增加了高精度电流控制的实现难度。因此,本文进一步对矩阵变换器的调制策略、换流策略与永磁同步电机电流控制策略展开研究。对间接空间矢量调制的矢量序列进行了优化,并改进了电压型换流策略,有效抑制了窄脉冲与换流延时的影响,保证了系统在加载电机低速运行状态下的加载性能。同时,将扩张状态观测器引入永磁同步电机的电流控制策略,与“PI控制+电流交叉解耦”相结合,对d-q轴外部干扰与电机参数变化进行了实时补偿,进一步保证了系统在动态加载条件下的电流控制精度。最后,通过仿真与实验,验证了矩阵变换器调制策略、换流策略与永磁同步电机电流控制策略的有效性。速度控制策略同样对系统的动态响应、稳定性与加载带宽有直接影响。电动被动式力矩伺服系统的输出为负载力矩,外部扰动为承载系统的主动运动,数学模型为谐振环节,均与传统电力传动系统存在明显差异。针对此问题,本文将比例环节、负载力矩补偿环节与速度给定前馈环节相结合,提出了适用于电动被动式力矩伺服系统的二自由度状态空间速度控制策略,有效提高了系统的跟踪性能与多余力矩抑制性能,同时保证了系统的稳定性与鲁棒性。在此基础上,引入扩张状态观测器,对光电编码器速度检测误差与摩擦力矩的影响进行抑制,进一步保证了系统的加载精度。最后,通过实验,验证了二自由度状态空间速度控制策略的有效性。基于上述研究,根据频谱加载方式,对基于比例谐振控制的负载力矩控制策略展开研究。首先建立系统的离散数学模型,为负载力矩控制策略的设计与分析提供了有效的理论依据。以此为基础,将相角补偿环节引入比例谐振控制器,根据系统的奈奎斯特图与零、极点分布,分别对正弦梯度加载与非正弦加载条件下的负载力矩控制策略进行了设计与分析。最后,实验结果表明,基于比例谐振控制的负载力矩控制策略,在加载梯度仅为0.3N·m/°的情况下,将系统的加载带宽提高至20Hz,有效提高了系统的动态响应性能、加载精度、稳定性与加载带宽。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-11-01）
陈锋[2]（2018）在《被动式力矩伺服系统控制技术的研究》一文中研究指出随着新型农业、医疗系统及机器人等新兴产业的发展,市场对负载模拟器需求及其核心控制技术要求越来越大。被动式力矩伺服控制技术作为负载模拟器核心技术,研究和发展被动式力矩伺服控制技术是完全有需求和必要的。与此同时,在传统电机工业的发展中,电机测试技术的推进,可以优化改良电机系统性能,而被动式力矩伺服系统作为测式技术的基石,所以本文对电机测试系统中加载电机控制系统及其控制算法进行了研究。具体内容如下:根据转矩平衡方程的数学模型可知通过合理调节被测电机负载转矩可以对等效惯量模拟。为了验证这一猜想,需要搭建相应的模拟平台并进行仿真实验与仿真波形分析。为了使测试系统始终具备良好的动态响应,对系统转动惯量进行了辨识。目前在线辨识精度较高的两种方法:带遗忘因子的最小二乘与模型参考自适应辨识算法来。在Simulink平台上分别搭建两种辨识算法的仿真模型,通过仿真结果对电机惯量辨识效果进行对比分析,来选定最佳的在线辨识算法。设计转矩速度曲线拟合(Fitting of torque speed curve,FOTSC)控制算法的仿真模型。根据该算法的数学模型可知,将该算法引入到被动式力矩伺服控制系统并实时惯量辨识,然后通过合理调节负载转矩和速度控制器,让加载电机可以对转动惯量与负载力矩无静差模拟。然后在搭建的仿真模型中验证上述猜想。在搭建的实验平台中硬件部分将采用TI公司的DSPx28335芯片作为主控芯片,然后通过CCS6.0仿真调试平台,来检验FOTSC控制算法的优良性。实验具体步骤将分为叁步:第一步将进行满载高速实验,第二步将进行满载低速实验,第叁步将进行切载实验。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
刘晓楠[3]（2016）在《被动式电动力矩加载伺服系统的控制研究》一文中研究指出被动式电动力矩加载伺服系统是地面半实物仿真的重要设备之一,它可以模拟被加载对象所受载荷,在飞行器舵系统、科研实验和民用领域中有着不可或缺的用途。在加载伺服系统中,加载机构“被迫”跟随被加载对象主动运动,由此产生的多余力矩会严重影响力矩加载伺服系统的加载精度。此外,加载执行机构存在的不确定性、非线性以及外界的扰动也对加载性能造成一定的影响。鉴于加载系统对加载性能的高要求,本文分析加载误差的来源,并从控制策略方面减小系统的加载误差,提高系统的加载性能。具体的研究工作如下:本文首先阐述了被动式电动力矩加载伺服系统实验平台的组成结构,并进行了以TMS320F28335为核心的控制系统软硬件调试,及人机交互界面设计,最终完成了控制系统的软硬件平台搭建。其次,论文从机理分析的角度建立了电动力矩加载伺服系统的数学模型,并以开环实验数据为依据进行了特性分析,绘制了波特图,获得了实验系统的加载带宽。然后对系统加载误差来源进行了分析。再次,本文将影响加载精度的主要因素都统一视为外部干扰,考虑到被动式力矩加载伺服系统具有的“重复性”加载特性,采用迭代学习控制算法作为加载系统的控制策略。为提高算法的收敛速度,设计了基于状态观测器的反馈控制与迭代学习算法相结合,减少迭代次数。针对加载系统的输出噪声,设计了基于跟踪微分器的改进迭代学习控制算法。最后,论文针对所研究的迭代学习控制算法,进行了仿真,并在电动力矩加载伺服系统平台进行了实验验证,与常规的控制算法进行了对比。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-01）
张博文[4]（2016）在《被动式力矩伺服鲁棒控制系统设计》一文中研究指出被动式力矩伺服系统作为应用于地面半实物仿真工程中重要环节,而具有被研究和开发的实际效益。在飞行设备的制造和检验过程中,对于飞行器执行机构在实际飞行条件下,承受气动力矩作用时的飞行行为检测是必不可缺的。随着国内外环境变化而提出的军事需求及相关领域的进步,飞行器设备执行效能同机动方面指标逐步提升,对被动式力矩伺服系统性能期望进一步提高。同时,鲁棒方法于力矩机电伺服控制设计中的实际应用也是有待继续研究课题方向。该课题内容围绕电动式负载模拟器展开,基于鲁棒方法针对其相关控制设计问题进行探究。首先,以永磁同步电动机模型研究工作为基础,进一步研究系统的综合机理模型。在建模过程中考虑舵机特性,并分别研究由舵机和负载模拟器自身元件和参数所引起的不确定性,建立了两侧系统整体的不确定性模型。其次,对系统的控制特性加以分析,针对系统主要扰动项,多余力矩为问题进行描述。将被控对象整体建模转换为子系统间互相作用建模,得出建模中对应的前向路径和多余力作用通路。进而对被控对象的动态特征和多余力矩特征加以分析,给出了被控对象整体控制特性。再次,考虑多余力矩、力矩综合口其他干扰力矩以及系统所固而存在工作频带以外噪声,设计了改进的干扰观测器,仿真说明了该干扰观测器设计应用于被动力矩伺服系统中的有效性,并且说明加入改进的干扰观测器对系统的性能不会带来影响。最后,讨论了加权函数的选取方法,分别基于混合灵敏度和?综合两种鲁棒控制方法设计了鲁棒控制器,分析了各自的鲁棒稳定性和鲁棒性能,仿真说明和对比了不同控制方法的性能。并加入经典PID设计方法,在实际工程性能检测标准下,进行各控制方法的综合性能分析。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-06-01）
王哲,王明彦,郭犇[5]（2015）在《基于比例谐振控制的被动式力矩伺服系统》一文中研究指出当被动式力矩伺服系统动态加载时,由于承载系统的主动运动,轴上输出的负载力矩中含有较大的干扰力矩,降低了被动式力矩伺服系统的加载性能。为了提升加载精度和加载频宽,提出基于比例谐振的控制方法。通过构建相应频率的比例谐振控制器,实现对期望正弦转矩信号无静差跟踪及有效抑制干扰力矩;提出了单位比例谐振控制器的结构,结合根轨迹及频域设计方法实现了单频率和多频率谐振控制器稳定性参数设计;加入承载系统速度前馈控制,降低加载起始阶段干扰力矩对整个系统及转矩传感器的瞬时冲击。仿真及实验结果验证了所提方法能够在有扰加载条件下,实现对20 Hz单频率正弦力矩的无静差加载及周期负载力矩的高精度跟踪。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2015年09期）
王哲[6]（2015）在《被动式力矩伺服系统加载策略研究》一文中研究指出被动式力矩伺服系统也称力矩负载模拟系统或力矩加载系统,用于在地面半实物仿真条件下模拟导航舵系统在实际工况中所受到的铰链力矩,在航空航天、船舶舰载、武器装备和科研实验等领域发挥着重要作用。近年来,随着电机制造及驱动控制技术的发展,舵系统电气化进程不断深入,控制精度和机动性能大幅度提升,相应的对与之相匹配的电动被动式力矩伺服系统动态加载性能提出了更高要求。从理论分析和工程实践中可以发现,由承载系统主动运动产生的多余力矩是影响加载精度和加载频宽的核心因素。此外,加载电机电磁转矩脉动问题、系统鲁棒性问题、机械谐振问题也对加载性能造成一定影响,制约了加载性能的进一步提升。鉴于电动被动式力矩伺服系统的高性能要求和控制的复杂性,需要从控制结构、控制策略及加载电机多方面进行改进。系统加载性能受内环控制性能制约,对提升加载系统电流内环动、静态性能的控制方法展开研究。动态加载过程中,系统运行工况的变化会导致电枢电感的变化,造成含有电感参数的电流交叉解耦方法失效,由电机复矢量模型构建的复矢量PI控制器无需电感参数,有效提升了电流环动态性能及鲁棒性。静态加载过程中,由于电机齿槽效应及逆变器死区等非线性影响,交直轴电流中存在低次谐波,使得电机输出电磁转矩存在脉动,广义积分器可以对确定的相应谐波有效抑制,显着改善了电流环静态特性。针对引入广义积分器后造成的电流阶跃响应超调问题,采用了电流给定前馈控制方法加以抑制。对电动被动式力矩伺服系统控制结构展开研究,分析了加入速度控制回路的必要性,并提出了一种速度环PI控制器参数整定方法。为了提升系统阻尼,采用了加入速度控制回路的叁环控制结构。为了增强系统速度环抗扰性,引入了负载转矩扰动前馈补偿。针对承载系统及加载系统机械参数的不确定性,提出了改进的时间平均参数辨识算法,在有限摆角运动条件下,对转动惯量、粘滞系数、库伦摩擦等系统机械参数高精度辨识,辨识结果用于速度环控制器参数整定。对加载系统和承载系统构成的双惯量系统动力学特性进行了分析,考虑系统控制器饱和时可能产生的机械谐振,引入了自适应陷波器进行抑制。为了提升电动被动式力矩伺服系统加载精度及抑制多余力矩,提出了基于比例谐振(proportional resonant,PR)控制的负载力矩控制方法。根据期望力矩及承载系统位置扰动的频谱,构建单个或多个PR控制器,实现了对特定正弦信号的无静差跟踪及正弦扰动的有效抑制。根据正弦运动中承载系统位置、速度与加速度信号的函数关系,结合PR控制器,实现了对弹性力矩、粘滞力矩、惯性力矩的高精度模拟。提出了单个或多个PR控制器级联结构,结合频域设计方式实现了谐振积分参数分离设计,保证了系统稳定性及快速性。采用了承载系统速度信号前馈补偿控制,抑制加载初始阶段负载力矩超调对系统的冲击,实现了快速响应。为了提升大转矩直驱加载频宽,提出了以双定子永磁同步电机作为加载元件的电动被动式力矩伺服系统加载策略。受电机转动惯量的制约,目前电动被动式力矩伺服系统动态性能不能满足大转矩加载频宽要求,利用双定子电机转矩惯量比高的特性,提出了基于双定子永磁电机直接驱动的加载模式。针对低转速、大转矩的实际工况,给出了应用于电动被动式力矩伺服系统的双定子电机设计方法,并进行了有限元仿真。建立了双定子永磁同步电机数学模型,在相同的控制方法下,比较了双定子结构与单定子结构的加载效果,证明了具有更高转矩惯量比的双定子结构对于加载频宽的提升作用。利用双定子电机两个电气端口的特性,对两个定子系统进行协调控制,分别实现加载电机的转角跟踪控制和力矩跟踪控制,实现了位置与力矩的机械解耦,削弱了多余力矩影响,降低了系统控制复杂程度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-07-01）
倪志盛[7]（2014）在《被动式力矩伺服系统关键技术研究》一文中研究指出被动式力矩伺服系统主要应用于舵机系统的半实物仿真,能够模拟真实环境下舵机所承受的各种负载力矩,分析和研究舵机系统的各项性能指标,在航空制造、轮船制造和科研实验等诸多领域发挥着十分重要的作用。随着国民经济的高速发展和飞行器需求的迅猛增长,对舵机系统各项性能指标的要求越来越高,相应地,对被动式力矩伺服系统的加载能力和伺服精度等方面也提出了更高的要求,因此,对被动式力矩伺服系统控制策略进行研究很有意义,也是十分必要的。被动式力矩伺服系统控制的关键技术问题在于:在力矩加载过程中,加载电机跟随舵机做被动运动,随着加载频率的提高,多余力矩越来越大,干扰了正常力矩加载;在小力矩加载过程中,系统本身存在的摩擦力矩可能和加载力矩一起对舵机加载,造成实际加载力矩多于加载指令,或者抵消了一部分加载力矩,造成实际加载力矩少于加载指令;系统在运行一段时间后,由于震动和磨损等原因使得传动系统出现间隙,系统模型参数发生变化。总之,系统存在的多余力矩问题、摩擦问题、间隙问题和系统不确定问题严重制约了系统性能的提升。针对上述问题,开展本文的研究工作。首先,建立被动式力矩伺服系统数学模型。针对系统存在的摩擦,采用Lu Gre模型,并基于最小二乘法和二阶阻尼系统阶跃响应曲线对模型参数进行了辨识。针对系统存在的间隙,采用描述传递力矩与相对位移关系的死区模型,并给出了间隙的测量方法。建立了包含舵机系统、加载系统、间隙模型和摩擦模型的被动式力矩伺服系统综合模型。对多余力矩进行理论推导,分析其产生机理及相关影响因素。其次,对被动式力矩伺服系统低频加载过程中的摩擦问题、间隙问题和系统模型不确定问题等非线性影响采用基于反步控制的方法进行抑制。针对摩擦使系统力矩输出产生死区和不平稳输出的现象,分别采用前馈补偿法、基于观测器和反步自适应控制的方法进行抑制。针对间隙对系统响应造成的相位滞后、伺服精度不高、稳定性差等方面的影响,分别采用逆模型串联补偿和基于反步控制的方法进行抑制。针对系统存在的未建模、模型不确定和未知死区等不确定问题,采用基于RBF神经网络的反步自适应控制方法。再次,对被动式力矩伺服系统加载过程中的非线性和多余力矩问题采用基于神经网络的方法进行补偿控制。针对小力矩加载问题,由于摩擦力矩的干扰,加载精度很难保证,采用摩擦模型估计、双定子电机的内定子控制直接补偿。为了保证伺服精度和抑制多余力矩的影响,设计了基于RBF辨识器的模糊神经网络PID,采用GA+BP的混合算法,提高收敛速度。针对高频加载问题,采用动态模糊神经网络以串并联的方式进行辨识多余力矩系统,训练完成后,实时估计多余力矩值并转换成控制量输入内定子控制端,由内定子控制补偿多余力矩,主定子即外定子承担加载任务。控制器采用结构简单、鲁棒性较强的单神经元PID控制器,由RBF神经网络辨识器提供系统Jacobian信息。针对复杂的非线性系统高频加载问题,为了抑制多余力矩,采用基于双定子电机和多余力矩模型的补偿策略,为了抑制非线性影响,采用两个DFNN,一个用作辨识器,辨识系统逆模型;一个用作控制器,与常规PID并联。当DFNN辨识器完全逼近系统逆模型时,DFNN控制器将消除PID控制器的控制作用,实现输出力矩对加载指令的跟踪。最后建立了被动式力矩伺服系统的实验平台,对上述控制策略进行了实验验证。实验结果表明,采用本文所设计的控制策略进行加载,各项系统指标均满足设计指标要求,较好地解决了多余力矩、摩擦、间隙和系统不确定等问题。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2014-12-01）
侯圣睿[8]（2013）在《基于鲁棒方法的被动式力矩伺服控制系统设计》一文中研究指出被动式力矩伺服系统，是模拟飞行器舵机在空气中所受铰链力矩的一种地面半实物仿真系统。随着科技发展，对被动式力矩伺服系统的加载精度等性能指标要求，在不断提高。本文以某电动舵机被动式力矩伺服系统为背景，基于鲁棒方法研究了被动式力矩伺服控制系统设计方法。首先，对被动式力矩伺服系统的研究现状进行了综述，总结了系统性能的主要影响因素，以及前人采用的控制方法优缺点。其次，在系统机理分析的基础上，建立了被动式力矩伺服系统的模型，并分析了被动式力矩伺服系统带有的非线性因素。再次，分析了影响被动式力矩伺服系统性能的主要因素，说明了多余力矩、死区特性、扭矩传感器测量误差和舵机参数不确定性对系统性能的影响。最后，在系统模型分析的基础上，基于H∞混合灵敏度方法，首先采用前馈补偿方法抑制多余力矩；然后采用死区逆补偿方法抑制齿隙死区非线性，从而改善被控对象模型；最后针对补偿后，带有舵机参数不确定性的线性系统，设计鲁棒控制器，以镇定系统，获得鲁棒稳定性，并通过仿真说明了所提出的方法的有效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2013-07-01）
方强[9]（2006）在《被动式力矩伺服控制系统设计方法及应用研究》一文中研究指出被动式力矩伺服系统在工程实际中的典型应用就是力矩负载模拟器。它是地面半实物仿真系统中的一种重要专用设备,用来模拟飞行器舵机在飞行过程中所承受空气动力力矩载荷。随着国防事业对飞行器控制精度和机动性能要求大幅提高,对负载模拟器加载力矩的动态频响和精度等性能提出了更高的要求。本论文以某型电动负载模拟器控制系统设计为背景,对被动式力矩伺服控制系统进行研究。首先,以永磁同步电机直接驱动的电动负载模拟器为背景,采用机理建模方法,建立了被动式力矩伺服系统的数学模型。建模时考虑了舵机特性对被动式力矩伺服系统模型的影响,并将其引入到系统的扰动通道。在此基础上,通过对驱动元件和舵机两方面分析,得出电机力矩波动和舵机的不确定性是造成系统模型不确定性的两个主要因素,并将其归结为系统模型的乘性摄动。通过实际系统实验,在不同简化条件下,检验了系统模型。然后,采取把系统模型转化为舵机和负载模拟器相互耦合作用的形式,对被动式力矩伺服系统动态特性、多余力矩和加载梯度一一进行理论分析,得出:多余力矩与舵机运动速度直接相关;加载梯度是在系统闭环模型中,与多余力矩相关部分模型幅值大小成反比的系数,体现了被动式力矩伺服系统的指令信号和扰动信号之间的比值关系,从而在相同的动态指标下,小加载梯度实现更为困难。根据上述分析,提出了基于扰动观测器补偿的双回路控制结构,在内回路设计扰动观测器用于动态补偿多余力矩,在外回路设计控制器以满足系统性能要求。考虑同时存在输入、输出扰动的系统,基于鲁棒内回路补偿框架,通过扰动观测器系统结构等价变换,提出了一种Q-滤波器优化设计方法。该方法将Q-滤波器的优化设计转化为反馈镇定控制器的优化设计问题,从而使得Q-滤波器可不依赖于扰动观测器的混合灵敏度进行优化设计,同时保证了扰动观测器系统的鲁棒性和Q-滤波器设计的最优性。应用于某被动式力矩伺服控制系统,能有效实现多余力矩补偿。针对H_∞混合灵敏度优化设计问题,根据相矢量以及对幅值响应的线性近似,提出了基于系统动态跟踪性能的加权函数确定方法。该方法采用二项式加权函数结构,根据系统对正弦指令响应的稳态误差以及加权函数与控制系统灵敏度函数之间的近似关系,推导出跟踪误差指标与加权函数各参数之(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2006-06-01）
被动式力矩伺服系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着新型农业、医疗系统及机器人等新兴产业的发展,市场对负载模拟器需求及其核心控制技术要求越来越大。被动式力矩伺服控制技术作为负载模拟器核心技术,研究和发展被动式力矩伺服控制技术是完全有需求和必要的。与此同时,在传统电机工业的发展中,电机测试技术的推进,可以优化改良电机系统性能,而被动式力矩伺服系统作为测式技术的基石,所以本文对电机测试系统中加载电机控制系统及其控制算法进行了研究。具体内容如下:根据转矩平衡方程的数学模型可知通过合理调节被测电机负载转矩可以对等效惯量模拟。为了验证这一猜想,需要搭建相应的模拟平台并进行仿真实验与仿真波形分析。为了使测试系统始终具备良好的动态响应,对系统转动惯量进行了辨识。目前在线辨识精度较高的两种方法:带遗忘因子的最小二乘与模型参考自适应辨识算法来。在Simulink平台上分别搭建两种辨识算法的仿真模型,通过仿真结果对电机惯量辨识效果进行对比分析,来选定最佳的在线辨识算法。设计转矩速度曲线拟合(Fitting of torque speed curve,FOTSC)控制算法的仿真模型。根据该算法的数学模型可知,将该算法引入到被动式力矩伺服控制系统并实时惯量辨识,然后通过合理调节负载转矩和速度控制器,让加载电机可以对转动惯量与负载力矩无静差模拟。然后在搭建的仿真模型中验证上述猜想。在搭建的实验平台中硬件部分将采用TI公司的DSPx28335芯片作为主控芯片,然后通过CCS6.0仿真调试平台,来检验FOTSC控制算法的优良性。实验具体步骤将分为叁步:第一步将进行满载高速实验,第二步将进行满载低速实验,第叁步将进行切载实验。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
被动式力矩伺服系统论文参考文献
[1].王乐叁.电动被动式力矩伺服系统驱动与控制研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].陈锋.被动式力矩伺服系统控制技术的研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[3].刘晓楠.被动式电动力矩加载伺服系统的控制研究[D].北京理工大学.2016
[4].张博文.被动式力矩伺服鲁棒控制系统设计[D].哈尔滨工业大学.2016
[5].王哲,王明彦,郭犇.基于比例谐振控制的被动式力矩伺服系统[J].电机与控制学报.2015
[6].王哲.被动式力矩伺服系统加载策略研究[D].哈尔滨工业大学.2015
[7].倪志盛.被动式力矩伺服系统关键技术研究[D].哈尔滨工业大学.2014
[8].侯圣睿.基于鲁棒方法的被动式力矩伺服控制系统设计[D].哈尔滨工业大学.2013
[9].方强.被动式力矩伺服控制系统设计方法及应用研究[D].哈尔滨工业大学.2006
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