当下,土壤污染问题日益显著,土壤的安全问题引起社会广泛关注,社会各界都在寻求一种安全可靠的土壤修复方法。土壤热脱附是一种广泛用于处理土壤挥发性有机化合物(VOCs)的土壤修复方法。土壤热脱附修复涉及气体传输与流量控制问题。该文提出了一种将传统PID控制算法与Smith预估补偿器结合,同时联合气体流量相关计算的控制方法,有效地解决了土壤热脱附系统中温度滞后环节对系统稳定的问题,显着提高了系统的稳定性。根据仿真结果表明,提出的控制方法能显着增强系统的稳定性并能有效降低土壤中挥发性有机化合物。

从转速模拟系统的干扰因素，对主要负载力矩干扰，提出了基于负载力矩补偿的复合控制：首先从结构不变性原理出发，通过干扰力矩观测器对速度控制进行前馈补偿，其次从增速装置后的力矩传感器获得的力矩信号进行微分负反馈补偿。仿真证明了本文提出的控制方法在抑制负载干扰方面取得了一定的效果。

系统地阐述了电机驱动往复泵输送矿浆峰值分散技术在分析单台往复泵流量脉动及压力脉动产生原因的前提下论述了多台泵向同一管路输送矿浆时产生峰值叠加的原因及消除峰值叠加的两个条件识别最佳分散相角值。针对现有多电机泵协调输送系统采用电机轴相关的同步控制策略提出了基于耦合补偿的同步控制策略实现输送矿浆峰值分散。

针对航空液压泵源测试系统存在的很多非线性特性，在采用矢量控制变频器的基础上，提出神经网络控制器和无源性控制器两种控制策略来控制航空液压泵的转速以测试其特性。基于径向基函数网络和基于对角回归神经网络两种神经网络的控制方案对外界环境因素的影响具有较强的稳定性，后者的控制器的效率更高一些，对非线性有较大的控制潜力，但是其神经网络控制器方案存在不少不足。研究结果表明，当航空液压泵出油口的压力变化时，与神经网络控制器相比，无源性控制器不仅更简单，而且不需要系统参数的精确线性化，实用性强，是一种本质上的非线性控制，航空液压泵在不同压力下的转速具有很好的鲁棒稳定性，能够满足对航空液压泵测试的要求。