冷带轧机液压AGC系统的控制精度决定了冷轧带钢的成品精度,而目前现场的液压AGC系统主要采用PID控制。针对液压AGC系统,在其中的液压压下伺服系统中应用模型算法控制(MAC),同液压AGC系统厚度外环的PID控制相结合,形成MAC-PID串级控制。同时,进行了轧制试验,试验结果表明所采用的MAC-PID串级控制算法实时性较好且易于实现,提高了成品带钢的板厚精度。

本文提出了一种基于非线性归一模糊量化的带修正函数模糊控制规则自调整的模糊控制方法,以此为基础再与PID构成串级控制策略。通过在电液伺服系统中的应用证明了该控制策略的有效性和可行性。

气动肌肉的理论模型是其控制器设计的基础。为了得到较完整的气动肌肉的理论模型,作者在Chou理想模型的基础上,综合考虑影响气动肌肉特性的主要因素,推导了气动肌肉收缩力-位移-气压三者之间的解析表达式,建立了相对简单而又较为完整的气动肌肉的改进静态数学模型。在此基础上,利用神经网络控制器的自适应与鲁棒性等优点,设计了一种针对气动肌肉驱动关节的神经网络PID串级控制器,该串级控制器采用内环气压控制器与外环位置控制器分别对气压与位置进行闭环控制,实验结果验证了该控制器的有效性。

针对汽车制造行业车身涂装磷化工艺对磷化温度的要求,介绍了磷化两级热循环系统的管路原理及串级控制方案,给出了串级控制系统的主要硬件配置原理,并阐述了控制系统的主副调节器软件设计。

无人机作为一种会飞的机器人,已在海上搜救中得到应用。为使无人机适应于海上复杂环境,在姿态控制上针对控制参数整定困难、参数不能自适应改变和无人机飞行中易受外界环境干扰等问题,采用串级控制与模糊控制相结合的串级模糊PID姿态控制,实现PID参数随系统的改变而自适应调节。使无人机在稳定性、快速性、准确性和抗干扰能力等方面取得一定的提升。

为了提高液压伺服系统的跟踪性能和鲁棒性,将预测函数控制（PFC）和PID控制的优点相结合,提出了一种PFC-PID串级控制策略。内环采用PID控制来提高抗干扰性,把内环作为外环PFC控制的广义对象,对广义对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后系统,作为PFC的预测模型,外环采用PFC来获得良好的跟踪性能和鲁棒性。通过Matlab建模、仿真及与PID控制的比较表明,PFC-PID串级控制策略能够改善液压伺服系统的控制性能。