针对电液负载模拟器在主动加载过程中参数不确定、非线性、易受到外部干扰等导致控制精度较低的问题,提出一种基于模型参考自适应的主动加载力控制方法。根据电液负载模拟器加载系统的工作原理,建立系统的数学模型,通过对参数模型辨识得到系统的传递函数,设计模型参考自适应控制器,并基于李雅普诺夫理论验证控制器的稳定性。最后,通过AMESim和Simulink联合仿真模型对提出的控制方法进行分析。仿真结果表明与传统PID控制器相比,在不同加载力指令下,模型参考自适应控制器显著提升了加载系统的控制精度和响应速度,加载力误差控制在0.6%以内,有效抑制了外部干扰。

地震模拟振动台实验是评价建筑模型抗震性能、降低地震破坏的有效方法,其中输入振动波形的高精度复现尤为关键。针对实际实验中存在的影响精度的多种因素,如驱动信号传递过程中的非线性因素,模型简化带来的误差以及实验干扰的动态变化等,在传统的三参量控制方法的基础上,提出了一种模型参考自适应控制和三参量控制方法相结合的复合控制策略,并引入自适应谐波消除器来解决正弦信号的谐波失真问题。通过建模仿真和振动台实验,验证了提出的控制策略在提高输出信号跟踪精度、减小波形失真度等方面的有效性。

为了提高电子节气门在外界扰动和参数不确定情况下的控制精度,提出了模型参考自适应控制与扰动观测器结合的复合控制方法。分析了电子节气门控制系统的工作原理,建立了电子节气门数学模型。以典型二阶系统为参考模型,给出了控制律构造方法,使用Lyapunov稳定性推导了控制律参数的自适应律,因而设计了模型参考自适应控制器。为了消除外界扰动和系统参数不确定性,设计了扰动观测器对扰动和参数进行实时估计。将模型参考自适应控制器与扰动观测器结合,提出了复合控制器的构造方法。经仿真和实验验证,存在外界扰动和参数不确定性时,复合控制器的控制精度和控制速度均优于模型参考自适应控制器,说明了复合控制器在电子节气门控制中的有效性,且复合控制器具有较强的鲁棒性。

针对航空发动机数学模型的复杂、多变，建立了以Elman反馈神经网络为基础的模型参考自适应控制系统。为提高控制系统的响应性能，神经网络控制器和辨识器同时采用动态Elman网络，利用动态反向传播（DBP）算法实现参数的在线调整和辨识，并利用李雅普诺夫函数对算法的收敛性进行了证明。采用某涡喷发动机的地面模型和高空模型作为控制对象进行了大量的仿真研究；结果表明：此控制系统具有自适应能力强、响应速度快、稳态误差小等优点；理论分析与仿真结果一致，证明算法和结果是正确有效的，对复杂动态系统控制具有参考价值。

针对电液位置伺服系统控制性能不佳的问题,提出一种基于改进PSO算法优化的模型参考自适应(Model Reference Adaptive Control,MRAC)跟踪控制方法。首先,建立电液位置伺服系统数学模型,设计出模型参考自适应控制器;其次,分析PSO算法、APSO算法在参数寻优过程中的不足,提出一种改进的PSO算法;最后,将改进的PSO算法用于模型参考自适应控制器以改善其控制性能。结果表明,改进PSO算法优化的模型参考自适应控制具有响应速度快、跟踪精度高的优点。

针对电液位置伺服系统存在的参数变化及外力扰动引入模型参考模糊自适应机构构成模型参考模糊自适应控制即MRFAC仿真实验表明与传统PID相比该方法可以有效抑制参数扰动及外力干扰具有很强的鲁棒性.

以30MVA钛渣电弧炉电极控制系统的液压动力元件柱塞缸为例，给出其位移、速度及力与控制信号之间的关系，并分析柱塞缸伺服系统的动特性。采用基于状态变量的模型参考自适应控制方法并利用Lyapunov稳定性理论寻求自适应律，使系统状态收敛，改善了系统控制特性，并获得了较好的控制效果。

为了提高四轮独立车辆的性能在恒压网络二次调节的基础上提出了模型参考自适应控制的四轮独立驱动技术。介绍了二次调节静液传动的系统结构模型以及四轮独立驱动的原理。建立了恒压调速系统数学模型并针对二次调节静液传动系统存在建模不准确、系统压力波动、外负载干扰等缺点采用模型参考自适应建立了恒压调速控制系统。通过MATLAB对系统进行仿真分析由仿真结果可知：基于模型参考自适应控制的液压四轮驱动方案具有良好的控制效果在不同形式的外负载干扰情况下该控制方案具有很好的适应性和抗外干扰能力。

针对电液比例液压压力机控制系统具有非线性和参数不确定性的特点，提出了模型参考自适应控制算法。对液压压力机的位置和速度进行了理论和实验研究，使其满足液压压力机的位置和速度的复合控制要求。实验结果表明，所提出的控制算法使系统具有较好的鲁棒性，并且对被控对象和参数变化也具有良好的适应性。

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。