单神经元自适应PID算法在气动人工肌肉位置控制中的应用研究

文章以单支气动人工肌肉为研究对象，分别构造了PID控制器及单神经元自适应PID控制器进行位置控制。实验证明：运用单神经元自适应PID控制器，系统响应时间快，稳态精度高，有较好的控制效果。     

转子动力系统的极点配置H^∞控制

研究了转子支承系统振动的Ｈ＾∞控制，提出了极点可配置Ｈ＾∞控制器设计方法。采用梯度法优化反映Ｈ＾∞范数的目标函数求解控制器，求解过程简单、有效。数值仿真表明，这样的控制器能有效抑制转子的不平衡响应。     

基于内模PID鲁棒控制的电阻炉炉温控制系统

针对电阻炉温度被控对象的纯滞后特性，设计了内模PID鲁棒控制器。结果表明，内模PID鲁棒控制器具有良好的抗干扰性和鲁棒性，且参数整定简单，可有效改善系统的控制效果。     

局部连续控制面高性能模糊控制算法

文章从一个新颖的角度提出对查表法和公式法等非连续控制面的模糊算法进行控制面局部连续化，彻底解决了存在稳态误差的难题，使模糊控制器性能有大的提高，实现了高精度和高速度的统一。文章给出了理论上的证明及多个对比仿真结果。该算法适合于复杂工业过程控制及智能控制仪表。     

车辆纵向运动跟车间距控制的研究

采用一种可以实施混合学习算法的自适应神经一模糊推理系统(ANFIS)结构，对车辆纵向运动跟车间距控制问题进行了研究，设计了基于ANFIS结构的跟车间距控制器，通过仿真对ANFIS结构控制器中的各参数进行了优化，结果表明，运用ANFIS结构进行跟车间距控制是可行的，控制器可取得较为满意的控制效果。     

比例方向流量阀气动位置力伺服控制系统实验研究

在流体传动与控制领域，气压传动技术以其资源充足、成本低廉、无污染、防火防爆等诸多优点，在日常工作和工业自动化生产线是被广泛应用。气压传动技术已成为当今实现工业自动化的重要手段。气动力控制是气体传动与控制的一个重要研究方向，在工业生产与过程控制中有着重要的应用价值。文章重点对气动位置力复合伺服控制进行了研究，对位置力复合控制进行了大量实验，设计了建立在经验上的专家式控制器。该控制器在大误差范围内用PID控制以快速接近目标值，在小误差时用经验控制以准确到达目标，在达到精度时电压置中以保持精度，控制器各参数由专家控制器的推理机给定。对负载为100N进行了控制实验，实现了位置的快速准确控制，取得了良好的控制效果。     

基于深度学习工况预测的稳压器控制优化

为了优化传统核电站稳压器控制，本文将深度学习方法引入PID控制器。将长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）模型使用传统PID控制仿真数据训练后，为PID控制器提供工况预测数据，弥补因为传感器信号传输以及PID控制器计算带来的反馈延迟，从而使得PID控制器能够依据更实时的工况进行控制信号的计算。在验证实验中，对基于上述方法的智能PID控制器进行了功能验证和复杂工况运行验证。实验结果表明，智能PID控制器能够有效降低传统PID控制过程中的超调量（最高可降低80.7%），同时可以将传统PID控制达到稳态的时间缩短最多60.73s。该控制器的控制性能虽然受工况变化影响仍然较大，但是为核电站稳压器的智能优化方法进行了有益探索，为后续进一步利用人工智能方法改进传统核电站仪控方法提供了借鉴。     

液压伺服系统的一种非线性控制实现与仿真

本文从液压伺服系统的原始机理模型出发，提出了一种非线性跟踪控制方法，并且利用Lyapunov函数对这种方法进行了证明。利用对系统参数以及摩擦力的离线辨识结果，并结合本文提出的控制方法设计了控制器，并进行了仿真。文章最后给出了位置跟踪的仿真结果，并对仿真结果进行了分析，证明了这种控制器的有效性。     

三维高架起重机的模糊抗摆控制器[刊，英]∥ISA Tramactiom

本文提供了一种新的模糊抗摆方式，它由一个位置伺服控制器和一个模糊逻辑控制器组成。前者用于控制起重机大小车运行的位置和起重绳索长度，整个控制系统不仅可迅速抑制起重载荷摆动，还可精确控制起重机大小运行位置和起重机构起重绳索长度，操作方便。本文提供了本控制方式可采用的实际增益量调节规范。用一个起重机所作实验的结果证实了其有效性。     

灰色预测模糊控制在恒温系统中的应用

针对恒温系统的非线性、大延时以及时变等特点，传统的PI控制很难达到很好的控制效果，文章应用Matlala的可视化设计工具，把理论研究与实际工程控制要求相结合，设计了基于灰色预测的模糊控制器。介绍和分析了温控系统的特点，接着给出了灰色预测模糊控制器的设计，通过Matlala仿真试验表明，在系统参数发生变化的时候，采用此方法与常规PI控制效果相比，具有着更好的控制精度和动态特性，对实际恒温控制具有一定的指导意义。