介绍了Maxim公司推出的MAX6675器件的特点、工作原理，该器件是具有冷端补偿的单片K型热电偶放大器与数字转换器。详细描述了其与单片机AT89C52构成的数字化温度测量仪的硬件连接电路及软件实现方法。

阀控非对称缸电液系统具有参数不确定性和强外部扰动,导致系统鲁棒性和跟踪性能变差,控制难度增加。考虑外部扰动建立系统动态模型,为了提高系统鲁棒性和跟踪精度,提出自适应滑模控制策略,用滑模边界层厚度函数代替符号函数以减小系统颤振,构建扰动观测器来调整切换增益,进一步提高系统稳定性。引入可变边界层厚度函数,抑制变化负载对系统性能的影响。在固定负载和变化负载条件下进行实验验证,结果证明了所提出控制策略的有效性。

针对泵控非对称缸位置系统强非线性、参数不确定性及负载扰动等问题,提出自适应Backstepping控制策略以提高系统位置跟踪精度和鲁棒性。建立了系统状态空间数学模型。基于Backstepping算法,构建了Lyapunov函数,设计自适应控制律,以消除系统不确定性参数影响。通过不同工况负载下正弦响应,验证了提出的控制策略。实验结果表明:所提出的自适应Backstepping控制策略使系统的位置追踪误差保持在±0.05 mm,系统的稳定性和鲁棒性得到了有效提高。

针对大型装备电液系统非线性、负载时变等特点,建立了阀控非对称缸液压系统动力学模型,构建了基于等效负载的系统分段切换模型。提出了统一切换控制策略,对切换控制律进行修正优化,将切换控制增益等效为一个常量和一个切换分量,通过调整切换分量实现各子模型的切换,进一步简化控制算法。仿真和实验对比了不同参考速度时,固定负载和变负载情况下系统速度响应特性。结果表明采用统一切换控制可使系统的速度响应稳态误差保持在0.2 mm/s的范围内,证明了统一切换控制可以提高时变负载作用下系统速度响应精度和稳定性。

为提高存在负叠合量的阀控非对称缸系统的控制性能,提出基于神经网络的逆系统控制方法,利用神经网络逼近的逆模型与原系统复合,将复杂非线性系统转变为线性系统进行控制,建立了阀控非对称缸系统的数学模型,系统在(x 0,u)的邻域内存在相对阶,证明了系统的可逆性;采用基于遗传算法改进的BP神经网络(GA-BP)求解逆模型,并针对伺服阀存在负叠合量,以及流态存在层流和紊流两种状态的问题,建立系统的多个逆模型集,提高了逆系统的求解精度。利用AMESIM和Simulink联合仿真平台,基于参考速度切换的原则,对系统采用比例-积分-微分(PID)闭环控制器。结果表明:普通PID控制的液压缸伸出运动响应和缩回运动响应不一致,伸出运动存在0.20 mm的稳态误差,误差波动范围为0.06 mm,而缩回运动稳态误差较小,约为0.02 mm,但误差波动较大,约为0.09 mm;多逆系统复合控制的伸出缩...