为解决采煤机调高系统采用传统电磁换向阀控制存在精度低、响应慢以及适应能力差的问题,在对电液比例方向阀自动调高原理分析的基础上,对电液比例方向阀的自动调高系统中的电液比例方向、调高油缸以及位移传感器等器件进行重新选型设计;并对传统PID控制器和单神经元PID控制器的控制效果进行对比,为今后实践生产应用提供理论指导。

针对外部发生扰动时离子膜电解槽挤压装置双缸负载力超调明显且同步跟踪性能差的问题,提出了一种泵阀串联系统,阐述了其控制原理并对阀控子系统的智能控制方法进行研究。其中,针对阀控子系统设计了一种单神经元自适应PID控制器来对权值进行调节,然后对泵控子系统采用PI控制器调节伺服电机转速,最后搭建泵阀串联电液负载力控制系统的MATLAB/Simulink和AMESim的联合仿真模型进行仿真验证。结果表明阀控子系统的单神经元PID控制器较PID控制器鲁棒性强,超调量小,并且从动油缸有更好的跟随性能。

针对我校2001年从日本诚研社引进的新型土工静力-动力液压三轴-扭转多功能剪切仪,使用模拟PID控制系统,在不同频率控制信号下控制参数无法进行相应的调整而产生的控制精度问题,利用现代智能控制技术中的人工神经元控制理论对控制系统进行改造,对控制参数进行在线调整,进一步提高系统的控制精度和控制系统的鲁棒性,使系统在各种频率信号的控制下都能获得准确的控制效果.

结合阀控系统响应速度快和泵控系统能量效率高的优势,提出了一种泵阀并联系统,并研究了该系统的智能控制方法。首先针对泵阀并联系统中的泵控子系统设计了可以实现权值自适应调节的单神经元PID控制器,然后针对泵阀并联系统中阀控子系统的参数不确定性和外负载干扰问题设计了RBF神经网络滑模控制器,并利用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性。最后搭建了泵阀并联电液位置伺服系统的Matlab/Simulink和AMESim联合仿真模型。仿真结果表明,泵控子系统的单神经元PID控制器相比于传统PID控制器具有更好的转速跟踪控制性能,阀控子系统的RBF神经网络滑模控制器相比于传统PID控制器和传统滑模控制器具有更高的位置跟踪精度和更强的抗干扰能力,所提出的泵阀并联智能控制方法有效改善了系统的控制性能。

针对常规PID控制的不足以及泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了一种基于单神经元的自适应PID控制器．并结合误差二次型最优控制理论对单神经元的性能指标进行改进，推导出相应的单神经元输入权值调整算法。仿真结果表明，改进的单神经元自适应PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，其控制效果明显优于常规的PID控制器，将其应用于泵控马达调速系统是行之有效的。

针对液压同步控制普通存在的问题，对双缸液压驱动提升系统展开研究，在交叉耦合控制方法的基础上提出一种单神经元PID控制策略，克服了传统PID控制策略不能在线整定的缺点；同时通过有监督Delta学习规则对神经元连接权系数进行调整，提高了同步控制精度。仿真及实验结果表明，所采用的方法能有效地提高双液压同步控制精度，可将误差控制在允许范围内。