针对基于网络的液压伺服控制系统面临的网络延时和阀控马达建模结构不确定性问题,提出了基于Pade定理和反步推导方法合成的误差符号鲁棒积分自适应控制器。该控制器使用Pade定理近似处理时变网络引起的延时,降低延时对控制系统跟踪性能的影响,应用自适应率逼近系统结构不确定性和延时误差值,采用误差符号控制方法补偿剩余的结构不确定性。通过构造合适的Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性,保证闭环系统所有信号的有界性和跟踪误差渐进收敛性。仿真结果表明了该控制方法的高精度跟踪性能。

电液伺服系统是一个不确定的非线性复杂系统,传统PID控制往往难以取得理想的控制效果。为了提高煤矿机器人机械臂电液伺服系统的控制精度和稳定性,提出一种基于改进的粒子群算法优化液压伺服系统模糊PID控制器参数的方法,避免了模糊PID控制中参数选取的经验性及参数不变性等问题。应用改进的粒子群算法优化模糊PID控制器参数,可以增强控制器的自适应能力,提高其控制性能。仿真测试表明,改进的粒子群优化模糊PID控制系统的响应性能明显提高,超调量小,稳态性能好。

本文讨论了非线性系统的神经网络建模的有关问题。提出了对神经网络进行泛化训练及对网络的泛化能力进行定量分析的方法。结合文中提出的一种简化动态网络，通过对一个电液伺服系统的仿真，验证了本文提出的方法是可行的。

本文首次提出了电液伺服系统的预测函数控制，使预测控制在快速电液系统中的应用成为可能。文中给出了控制器的原理和设计方法。通过在电液伺服系统的仿真研究表明该控制方法是可行的。

针对具有多维输出信息的系统，采用了一种树形神经网络的构造方法，并解释了其物理意义。此外，本文还提出了该网络的一种新的训练结构，与传统的训练方法相比，保证了系统的稳定性与安全性，加快了网络的收敛速度，避免了训练过程中的虚收敛点，同时提高了神经网络的在线学习和实时控制性能。最后给出了针对电液伺服系统的仿真结果。

<正> 电与液结合所带来的好处已有许多资料证明。这种结合产生的极高精度及控制的灵活性,远远超出了全机械的结构。然而,这种系统的价格往往达到数千美元。所以,在许多情况下,使它们的应用限制在与所要求的性能相比,成本是次要的场合。以上这样的情况可以通过一种新的方法——流体传动伺服技术得到改变。凭借今天的微处理机的本领及速度,就有可能使相对简单的机械元件成为高性能的液压和气动系统,而成本大大降低。

作者在分析了电液伺服系统的基本构成部分的作用与要求之后,介绍了一种简易设计方法的设计步骤,并且举例说明这些设计步骤的具体运用。

<正> 我厂在技改中,对铜加工中的酸洗工序相应配置了带有铜带缝合装置的连续酸洗线,为了防止带材在长距离的酸洗机列中跑偏,我们又研制了光电控制液压伺服自动纠偏装置。 1 系统的组成和纠偏原理本系统由液压站、光电传感器、位移传感器及液压缸拖动呈八字式运动的纠偏辊等组成(图1),可实现手动纠偏、自动边位控制、自动对中三种工作方式。图1中的液压缸4的运动方向和速度由伺服阀控制,伺服阀前设有如图2所示的电液伺服控制器。边

简要地综述了近年来国外电液伺服系统故障诊断方面的成果与实绩，阐述了控制系统的几种激励信号的特点和选择原则，并论述了电液伺服系统在线诊断的基本思路和方法，分析和展望了该技术在应用前景。

本文从结构、性能、技术、检测和控制等方面对六自由度并联电液伺服驱动平台进行了特点的归纳分析，综述了其在航空航天、机器人及游乐机械等方面的应用。