基于结构刚度和质量的摄动,建立了设置MTMD结构的传递函数.于是MTMD的优化准则可定义为设置MTMD结构最大动力放大系数的最小值的最小化.根据结构摄动而质量不摄动与结构质量摄动而刚度不摄动两种情况,讨论了MTMD的有效性变化趋势.数值分析表明,可以设计有效性与TMD相当但鲁棒性高得多的MTMD.因此,MTMD适用于控制频率变化的结构振动.

文中对有死区,阻尼小的气动摆缸进行位置伺服控制,采用模糊PID作为控制器的控制算法,提出了分区间分段利用模糊方法调节PID参数的算法.从而使系统具有在接近目标时保持系统阻尼小的优点,而在偏离目标时具有很大的阻尼.实验结果表明,这样既能防止超调又不影响响应时间,明显地改善了系统的动态和静态性能,并且对外部变化的鲁棒性也较强.

该文提出了一种基于预测模型的神经网络自适应控制器的设计方法,并应用在某型航空气动伺服系统中.局部模型预测器具有自学习功能,能动态逼近非线性输入-输出数据,将其与自适应神经网络算法结合起来有利于提高系统的动态性能.实验仿真结果表明,该文提出的自适应控制器具有良好的动态品质,对系统参数的变化亦有很强的鲁棒性.

为了实现全液压转向器的稳健设计,该文基于键合图方法建立了全液压转向器的动力学模型,并推导得出了转向器的状态方程,以转向器阀芯直径、等效转动惯量及转向器内部总压缩容积作为设计变量,以转向器流量动态响应超调量最小为设计目标,首先对转向器进行了传统优化设计,然后以传统优化设计结果作为设计初值,对全液压转向器进行了稳健优化设计。通过分别基于传统优化设计和稳健优化设计所得动态响应结果比较、分析得知,稳健优化后的转向器结构参数更加合理,动态响应峰值超调量降低了12.5%,稳健性有所提高。以传统优化设计结果为初值对转向器进行稳健设计是切实有效的。

介绍H∞控制理论以及基本算法，对混凝土约束收缩系统进行建模，进而设计了基于H∞控制理论的控制器。模拟仿真表明H∞控制能加快系统的响应时间，改善系统性能，对外界干扰以及模型的不确定性具有鲁棒性。最后，通过对混凝土约束收缩过程中所采集的位移和力的数据分析，说明了H∞控制器能更好地抑制外界波动的影响，实现了混凝土来回约束收缩10μm的高精度控制要求，从而验证了此H∞控制器的可靠性。

针对液压系统存在的非线性、滞后、强耦舍、不确定性及干扰等控制难题，提出了一种基于智能融合的液压AGC系统控制策略。论述了参数的影响因素，讨论了液压系统的控制论特性，研究了系统的控制策略，基于智能融合设计了控制模型与控制算法。在实验室条件下，借助不同控制算法作了仿真对比研究．仿真曲线显示融合控制策略响应速度更快，无超调，控制精度更高。研究结果表明所提出的控制策略是可行与合理的。

针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题，提出了神经网络模型参考自适应控制方法。泵控缸电液位置伺服系统由于其自身特性以及外界干扰因素的影响存在严重的非线性，因此，很难采用传统的控制方法来控制。为此，首先利用GA—BP算法离线辨识伺服系统的神经网络模型，得到网络参数的初值，然后利用改进的BP算法在线对网络参数进行微调，以得到较为准确的网络预测输出，从而为在线神经网络控制提供较准确的梯度信息。仿真结果表明，该方法能保证系统具有较快的响应速度和较高的控制精度，并具有较好的自适应性和鲁棒性。

针对具有AC伺服电机动态特性的无阀电液位置伺服系统设计了一种能够利用模糊规则动态的修正控制器参数的自适应模糊PID控制器，该控制器是基于常规PID控制器参数和动态性能指标之间的关系，建立了模糊规则表来更新控制器的参数。仿真结果表明了所设计的自适应模糊PID控制器与常规PID控制器相比，能够获得更好的动态特性和对于外部干扰更好的鲁棒性。

在电液伺服系统的跟踪控制问题的研究中,跟踪延迟影响动态性能。为提高系统的跟踪动态性能,提出在常规的PID控制的基础上,引入了一种小脑模型关节控制器（Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC）的思想。利用CMAC与PID设计复合控制器,小脑模型神经控制器实现前馈控制,常规控制器实现反馈控制,从而显著提高了系统的快速跟踪能力,并有效克服了系统的不确定性因素等问题。以某电液位置伺服系统的跟踪控制问题为例,应用所设计的控制算法,仿真系统在不同频率下正弦信号的跟踪问题,仿真结果表明改进方法能获得良好的跟踪效果,具有一定的鲁棒性,对于消除系统的不确定性具有良好的控制作用。

针对各通道间存在的耦合和外力扰动作用,以及工况和负载的复杂多变性,以四缸同步系统为例,应用了模型参考模糊自适应控制。根据被控对象和参考模型的输出偏差和偏差的变化来调整PI控制器的比例系数和积分系数,即通过模糊推理实时地调节PI参数,使受控系统的输出趋近于参考模型输出。仿真结果表明：该方法比传统PID控制能更有效的抑制各通道间的耦合和外力扰动作用,提高了系统的鲁棒性和同步精度。