采用模糊神经网络结构,提出一种复合式控制方案,以解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,达到对不确定非线性系统的高精度输出跟踪控制;同时,利用一个鲁棒反馈控制器,来保证模糊神经网络模型学习初期闭环系统的稳定性。并应用于电液位置伺服系统中,获得满意的控制效果。

本文针对一类非线性系统的跟踪控制问题，基于滑模等价控制的基本概念，提出了一种具有在线学习能力的模糊滑模控制方法，利用学习控制实现模糊控制规则的动态更新，使得模糊控制的输出逐步逼近滑模等价控制，最终实现渐近稳定的滑模控制。

结合液压传动技术和自动控制技术,设计一种电液伺服系统中的PID控制器。首先,给出电液伺服系统的总体设计原理与框架,对电液伺服系统中的主要组成部分进行简要阐述;然后详细分析液压传动控制系统中受力情况和主要参数之间的函数关系;最后给出一个基于数字增量式的PID控制算法流程,算法精确度高,控制效果良好。

电液伺服系统的驱动方式以液压驱动为主,在系统中引入控制器后,可以显著提高系统的动态性能,实现高精度的稳定运动,被广泛应用在机械加工、船舶制造、机器人技术、航空航天等领域。本文通过AMESim和Simulink的联合仿真搭建了一类典型电液伺服系统的模型,构造模糊PID控制器算法,实现了电液伺服系统的高精度稳定运行。

针对补油式并联阀控液压马达速度控制特点 ,介绍电液伺服Fuzzy -PID复合控制器结构及其硬、软件设计。其中硬件采用 80C198单片机和相应的接口电路 ,软件包含Fuzzy控制程序和PID控制程序及其协调器程序。Fuzzy

为了使大型轴流压缩机能够稳定工作,设计并实现了一个高效的专用智能液压伺服控制系统。该系统采用双核处理器协同工作,位置变送器的位置信号作为反馈信号,液压伺服油缸作为执行元件。系统通过遗传算法优化模糊PID控制器,采用闭环负反馈结构实现对液压伺服油缸位置的稳定控制。克服以往在不同的应用场合下,都需通过专家经验整定PID参数的缺点。仿真及系统测试结果表明,该系统具有良好的稳态性能和动态品质,自适应鲁棒性强等优点。

以电液伺服阀控制的液压缸为执行机构,阐述了以Microchip公司的单片机为主控单元的液压铣面位置控制器的设计,系统硬件由disPIC30F6012的16位单片机扩展而成,软件在以往数字PID算法的基础上进行了参数模糊可调化改进。实验研究表明,整个系统较使用传统PID控制时工作更加稳定,有效地抑制了随机干扰以及液压伺服系统的滞环等问题,对调节对象负载变化具有较强的鲁棒性。

针对电液伺服振动台受参数变化、外部干扰影响,加速度响应信号跟踪精度降低的问题,本文通过三状态控制提高稳定性;为进一步提升加速度响应跟踪精度,提出最小控制合成算法与三状态结合的控制器。依据振动台理论模型,推导了液压缸位移与电液伺服阀输入电流之间的传递函数。采用极点配置方法,确定三状态控制反馈、前馈控制器参数;设计参考模型参数,提升最小控制合成收敛速度。对电液伺服振动台进行加速度信号跟踪试验。仿真结果表明:相比三状态控制控制器,在正弦波与随机波输入信号下,TVC-MCS复合控制器信号跟踪误差降低。比较频率特性曲线,TVC-MCS复合控制器幅度相位延迟降低,有效提升了加速度跟踪性能。

介绍电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并利用实时工作间(RTW)的半物理仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行系统模型辨识及验证。提出一种规则自校正模糊PID控制器,并将其用于辨识得到的模型中,设计一种在线的模糊推理算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线调整。仿真结果表明:基于规则自校正模糊PID控制器的电液位置伺服系统的性能得到较大改善,既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证系统具有良好的动、稳态特性。

针对起落架作动筒磨合与寿命实验台阀控缸力加载系统瞬态和动态加载精度较低,不能满足载荷谱精度要求从而影响作动筒安全性与可靠性判断的问题,从控制算法出发,提出一种具有更高精度及抗干扰能力的改进非线性自抗扰控制算法(Improved nonlinear active disturbance rejection control,INADRC)。首先,建立电液伺服力加载系统AMESim/Simulink联合仿真模型。其次,设计INADRC控制器并使用遗传粒子群算法对其参数寻优。最后,通过对3种目标跟踪信号仿真和实验来验证控制器性能。仿真及实验结果表明,改进非线性自抗扰控制相比于PID控制、非线性自抗扰控制和其他改进非线性自抗扰控制,平均精度分别提升了4.15%,1.15%和0.65%,体现出伺服力瞬态和动态加载精度高、抗干扰能力强的特点。