电液仿射非线性系统的离散模型跟随自适应控制

提出了一种将非线性状态反馈变换与模型跟随自适应控制(AMFC)相结合，适用于电液仿射非线性系统且无需在线参数估计和状态检测的离散AMFC控制方法。该方法利用对象的输入--输出数据序列取代在构造控制律时所需的对象状态信息，同时保证系统仍然能够实现准确的模型跟随控制。给出了满意的仿真结果。     

基于干扰观测器的电液伺服系统反馈线性化滑模控制

为抑制电液伺服系统中各种非线性因素及不确定干扰,提出了基于输入输出反馈线性化的滑模控制与非线性干扰观测器相结合的控制策略以提高其位置控制跟踪精度。以电液振动台为试验对象,建立其非线性控制模型,利用李雅普诺夫稳定性理论保证了位置闭环系统的全局稳定性。利用MATLAB/Simulink对设计的控制器进行了仿真验证,结果验证了提出的控制器的可行性。为了模拟实际环境下存在不确定干扰,在位置电液系统基础上增加了电液加载系统,开展了试验研究。结果表明,该控制器能有效的提高干扰下电液伺服系统的位置跟踪性能。     

模糊PID控制在电液伺服系统中的应用

由于电液伺服系统中存在扰动和干扰,一般的控制器很难在各种条件下都取得良好的输出响应.为了解决此类问题,我们提出了模糊控制策略.模糊PID控制器有不依赖于被控对象的数学模型和可适用于非线性时变系统的优点,因此它被广泛用于电液伺服系统中.该文通过试验和仿真[5]的方法说明,使用模糊PID控制器的伺服系统具有良好的动态性和鲁棒性.     

基于Backstepping的阀控非对称缸电液伺服系统非线性控制

考虑了阀控非对称缸电液伺服系统的控制问题。首先给出了系统的动态模型，然后基于Backstepping方法得到了系统的非线性控制器。这种方法可以扩展到液压驱动机器人控制的设计上。最后对所提出的非线性控制策略与常规的PD控制方案进行了比较，仿真结果表明所提出的非线性控制策略具有更高的控制精度。     

电液位置伺服系统仿人智能型模糊—自适应控制

本文针对电液位置伺服系统本身固有的非线性等特点,设计和实现了一种仿人智能型模糊一自适应控制器。仿真和实验结果表明,该方法能显著地改善系统的动态特性,提高了稳态定位精度,有效地克服非线性等因素的影响,且对参考模型不敏感,表现了较强的鲁棒性。     

电液伺服非线性控制技术研究进展综述

液压伺服执行器在机电一体化系统中得到了广泛应用。针对电液伺服系统中存在的模型参数不确定性、外负载扰动、非对称液压缸执行器建模、输入输出物理约束4个典型科学问题,概述了电液伺服非线性控制技术的研究工作以及相关学者取得的成果,并结合现代控制理论的进展,对今后电液伺服控制技术的研究进行展望。     

基于RBFNNS的某电液伺服系统ISPID控制

针对某扫雷犁电液伺服系统存在非线性和时变性,难以对其实现平稳快速和精确控制的问题,提出了将积分分离PID控制和RBF网络监督相结合的控制方案。该方案利用两种控制方法各自的优点,实现对某扫雷犁电液伺服系统的最优控制。通过MATLAB计算机仿真和试验,结果证明该控制方案具有较高的可行性和正确性,所设计的控制系统具有响应快、超调量小、精度高、鲁棒性强等特点,能够满足某扫雷犁电液伺服系统的性能要求。     

电液伺服系统非线性控制方法研究

电液位置伺服系统由于其控制精度高、响应速度快、输出功率大的特点而被广泛应用于军事和工业生产中,但是伺服阀的压力流量特性、活塞与液压缸之间的摩擦,以及系统中存在的非匹配干扰等都反映出系统是具有强非线性的。文中利用Matlab软件对电液位置伺服系统进行控制和仿真,通过仿真结果比较分析PID控制算法、反步控制算法及反步法和NDOB（非线性干扰观测器）结合的控制方法对于控制这种具有强非线性系统的优劣。通过仿真结果可以看出,反步法与NDOB(Nonlinear Disturbance Observer)结合的控制策略对系统的控制精度要比反步法和PID的控制效果好、精度更高。     

电液伺服系统的非线性控制

针对电液伺服系统非线性、参数时变的特点,为提高系统的性能,首先讨论了系统的非线性数学模型,利用逆系统解耦控制方法,将非线性系统转化成伪线性系统,进行线性控制;在此基础上,提出了一种模糊PID自适应非线性控制设计方案,与逆系统控制方法进行了仿真比较;结果表明,采用模糊PID控制,在系统参数变化、外界扰动的影响下,具有较好的自适应性和动态鲁棒性能。     

机器人伺服系统的一种建模方法和离散AMFC在机器人控制中的应用

本文首先给出了机器人伺服系统的一种建模方法,这种方法与目前人们所使用的各种机器人控制系统建模方法区别在于它综合考虑了机械手的动力学特性（关节间的非线性时变耦合、机械手抓重和关节惯量变化等）和伺服机构的结构因素（传动系统齿隙、刚度和摩擦等）。然后将Landau的自适应模型跟随控制（AMFC）用于机器人控制系统,并进行了 计算机仿真。