将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于气动压力伺服系统中.实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的气动伺服系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.

由于电液位置伺服系统具有非线性、时变性等特点增加了它的控制难度采用常规的PID控制方法难以满足高精度的控制要求。为此设计了一种具有自适应、自学习功能的单神经元模糊自适应PID控制器。实验表明该控制器具有较好的鲁棒性保证了较好的静、动态精度。

针对位置扰动型电液伺服施力系统中多余力矩和参数变化问题在用结构不变性原理进行补偿的基础上采用单神经元自适应PID控制来确保系统有满意的跟踪性能.采用这种控制方法可以较好地消除位置干扰的影响同时克服系统的非线性及参数时变等因素的影响提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真结果验证了上述结论.