模糊逻辑参数自整定PID复合控制的设计

根据模糊逻辑（FLCR）和参数自整定PID控制理论，对于矢量控制的交流伺服系统，对模糊逻辑和PID控制策略相结合的问题进行了深入研究。采用分层递阶智能控制结构把多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，构成了多级式智能复合控制的交流伺服系统，它具有实用性和较强的鲁棒性。     

基于修改规则的自组织复合控制的研究

针对矢量控制的交流伺服系统，根据智能控制理论，将分层递阶智能控制结构和多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，从而构成了多级式智能复合控制的交流伺服系统，即基于修改规则的自组织复合控制。     

交流调速系统控制策略的研究

对现代控制理论应用于交流伺服系统进行了深入的研究，根据智能控制理论，将分层递阶智能控制结构和多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，从而构成多级式智能复合控制的交伺服系统，给出了几种对交流调速系统进行复合控制的优良控制策略，并加以深入的理论分析与研究。     

基于自校正的自组织复合控制的研究

对于矢量控制的交流伺服系统，根据自组织智能控制理论，采用分层递阶智能控制结构把多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，构成了多级式智能复合控制的交流伺服系统，即基于自校正的自组织复合控制。     

修改规则的自组织复合控制的新型控制策略

针对于矢量控制的交流伺服系统，根据智能控制理论，将分层递阶智能控制结构和多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，从而构成了多级式智能复合控制的交流伺服系统，即基于修改规则的自组织复合控制．     

基于分数阶PID和重复控制的快速刀具伺服系统

针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的快速刀具伺服系统在高频输入信号时的系统跟踪精度问题,设计了一种分数阶PID重复控制算法.由于系统的参考信号和干扰信号都具有周期性的特点,通过对系统参考信号的跟踪和扰动的抑制研究,将改进型分数阶PID控制和重复控制相结合,利用重复控制对周期性输入或复杂干扰信号的跟踪和抑制能力来补偿分数阶PID控制器,使系统有快速响应能力的同时具有较强的抗干扰性.仿真结果表明,所提出的控制策略有效地提高了伺服系统的跟踪精度,并对周期性扰动有较好的抑制作用.     

基于滑模和神经网络的永磁直线伺服系统控制

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种将非线性神经网络控制和滑模控制相结合构成的双自由度控制策略，该控制策略解决了直线伺服系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾，滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能；神经网络输出反馈控制器对系统参数变化和阻力扰动（包括直线电机的端部效应力）进行很大程度的抑制，并可以削弱滑模控制的抖振对系统稳态性能的影响，仿真结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性。     

基于重复控制补偿的电液位置伺服系统分数阶PID控制

针对电液位置伺服系统参数时变和外负载干扰等不确定性,建立了电液位置伺服系统数学模型.为了提高电液位置伺服系统的跟踪精度,基于分数阶控制理论,引入重复控制回路,提出一种基于重复控制补偿的分数阶PID控制策略,采用Oustaloup滤波算法实现分数阶微积分运算.应用MATLAB/Simulink仿真软件对控制策略进行验证,分析了系统开环增益、伺服阀固有频率和阻尼比、动力机构固有频率和阻尼比等参数摄动时的跟踪效果.仿真结果表明:所提控制策略有效提高了电液位置伺服系统的跟踪精度,抗参数摄动能力较强,鲁棒性较好.     

一种递阶结构的集成智能控制系统研究

面对解决复杂控制问题所提出的集成智能控制理论,结合专家控制、模糊控制和神经PID控制实现了一种递阶结构的集成智能控制器,给出了控制器的结构和工作原理,仿真结果表明了该控制器的良好控制品质。     

一种递阶结构的集成智能控制系统研究

面对解决复杂控制问题所提出的集成智能控制理论,结合专家控制、模糊控制和神经PID控制实现了一种递阶结构的集成智能控制器,给出了控制器的结构和工作原理,仿真结果表明了该控制器的良好控制品质.     

高精度电液位置伺服系统的智能控制

针对具有时变参数、负载扰动的电液伺服系统,提出带有专家智能协调控制器的Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ控制,模糊控制与神经网络控制策略相结合的智能控制方案,导出了智能控制算法,并进行了仿真实验,结果证明该控制方法控制启动快,无超调,静态误差小,抗随机扰动强。     

模糊PID控制交流伺服系统的研究

介绍了模糊PID控制器的构成与工作以及模糊PID控制器的交流伺服系统.交流伺服技术是研制开发各种先进机电一体化产品的关键性技术，由模糊PID组成的控制器无需知道系统的精确模型，采用模糊控制和PID控制的复合控制，使交流伺服系统具备了更强的鲁棒性和更为优良的动、静态性能.利用了变频器的多种控制功能，用编码器精确测速，控制算法采用了参数自整定PIDD算法，实现了精确的变频调速闭环控制.仿真结果表明，该交流伺服系统具有优良的性能和实际应用推广价值.     

高精度电液位置伺服系统的智能控制

针叶具有时变参数、负载扰动的电液伺服系统,提出带有专家智能协调控制器的Ｂａｎｓ －Ｂａｎｇ控制、模糊控制与神经网络控制策略相结合的智能控制方案,导出了智能控制 算法,并进行了仿真实验,结果证明该控制方法控制启动快、无超调,静态误差小、抗随 机扰动强．     

使用迭代学习控制方式的分层递阶MRACS的一种构成方法

本文指出了一般ＭＲＡＣＳ和使用迭代学习方式的ＭＲＡＣＳ的区别，给出了使用迭代学习方式的分层递阶ＭＲＡＣＳ的结构框图，并对在频域使用迭代学习控制方式的一种分层递阶ＭＲＡＣＳ进行了分析。     

面向工程领域群决策支持系统的研究

提出了群决策递阶分层控制结构、分布式并行管理模式、辅助群决策的建模方法、复合推理系统，阐述了群决策协调机制，建立了一种并行ＧＤＳＳ递阶分层控制系统和体系结构。     

神经智能PID控制算法应用

提出将ＰＩＤ继电自整定与神经元自适应ＰＩＤ控制相结合,利用ＰＩＤ继电自整定法获取神经元自适应ＰＩＤ控制器权系数的初值,实现对一般工业对象（一阶惯性加纯滞后环节）的智能控制。仿真和实时控制结果表明,这种控制策略是对实现全自动型工程控制器的有益尝试。该智能控制算法切实可行,鲁棒性强。     

用于基因分析的反应系统

根据控制目标和硬件特点,对温育温度的控制策略进行了研究。在智能控制和PID相结合的基础上,采用了具有独创的概率控制技术,并提出了将PCR和InsituPCR两种系统综合在一起的独到设计。     

交流伺服系统神经网络PID控制

提出了采用神经网络的自适应PID控制系统,将BP神经网络引入交流伺服系统中代替PID控制器,实现对被控电机的自适应控制;并在此基础上,简化神经网络的结构,把它与传统的PID控制结合起来,实现对交流伺服系统的复合控制。仿真结果表明,所提算法切实可行,系统具有较强的鲁棒性。     

神经网络PI自适应控制及其应用

基于传统PID控制和人工神经网络技术,提出一种神经网络PI自适应控制策略,并把它用于一电液非线性伺服系统的位置控制.仿真研究结果表明,所提出的神经网络PI自适应控制策略可行,对改善非线性伺服控制系统的鲁棒性和动静态特性具有积极作用.     

基于Petri网的智能控制结构建模

智能控制具有递阶结构，按照精度提高智能降低的原理依次为组织级，协调级和执行级，本文提出用Ｐｅｔｒｉ网对智能控制递阶结构中组织级的任务规划和协调级进行建模，并提出用Ｐｅｔｒｉ网进行任务分解的方法，本研究对于智能控制的知识表示方法研究有一定的参考意义，并对于机器人系统设计与分析具有重要的理论与应用价值。