针对四轮全向机器人数学模型中未知因数的干扰,提出了一种基于神经滑模的比例微分(Proportional plus Derivative,PD)自适应跟踪控制策略。首先,对机器人的动力学模型进行分析;其次,利用反步轨迹跟踪控制器得到虚拟速度,基于虚拟输入与实际输入的误差设计PD控制器;接着,采用神经网络来逼近动力学模型中的不确定性,并利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真和实验结果表明,该控制策略具有有效性。

针对伺服系统参数的不确定性问题,提出一种以速度为切换信号的切换控制策略。利用伺服电机离线数据得到非线性Bode图,根据频域特性变化区间划分系统速度区域;以速度指标作为切换条件,在模拟退火算法中引入平坦性计算,对各子系统进行参数辨识,构建伺服系统的切换模型,并解决了切换系统出现的抖振问题;最后,在给定切换条件下,设计切换模型各子系统控制器,形成基于状态观测器的反馈控制策略,保证闭环切换系统的渐近稳定性。结果表明:所提控制策略优化了系统的响应曲线,其跟踪精度提升了约4%。

为了解决仿生视觉用多自由度电机的驱动能力不足和定位困难的问题，提出了两种新型复合驱动式三自由度电机结构，分别采用有限元法、解析法求解分析其磁场和转矩。为了准确的说明复合驱动式三自由度电机的可行性，首先对两个不同结构分别建模，然后分析不同转子结构下的气隙磁密值，再结合计算结果绘制出气隙磁密的三维分布图，并给定子线圈通以不同电流，结合转动角度，获得转矩的三维特性，最后基于解析法在球坐标系下建立电磁系统的数学模型，将两种方法的求解结果进行对比验证。结果证明了电机结构的合理性，为进一步的设计与优化研究提供了理论基础。

压缩机性能检测过程中，其排气压力的控制精度直接影响测量数据的准确性。国家标准试验方法中对其排气压力控制最大波动范围在±0．5％以内，本文根据压缩机性能试验装置的要求，针对被控量的特性和实际运行情况，利用飞升曲线法、临界比例法得出排气压力控制系统的模型算式、模型参数。从控制理论上对排气压力控制系统的性能进行了分析，并通过Matlab仿真和试验拟合对其控制性能进行改进。

针对目前车用空压在线性能测试的要求，文中结合了ASME喷嘴方法及充罐法测容积流量的优缺点，提出了一种新的动态车用空压机容积流量检测方法；采用UnscentedKalmanFilter（UKF）滤波算法，解决了充罐法充罐过程中贮罐压力脉动干扰造成的测量误差；采用基于事例推理（CRB）推理机方法，建立了不同工况下的车用空压机性能测试智能专家系统，实现了实测结果的自动搜索与修正，以及知识库结果真值的自学习；通过对比试验结果表明该方法在短时间内能有达到ASME喷嘴稳态测量的精度，满足车用空压机在线快速检测的要求。