试论电液伺服系统根结构与抗干扰的关系

本文就电液伺服系统PDFSV控制的根结构与系统抗干扰性能进行了分析和论证。并且以一台电液伺服实验台为对象，分析了参数变化对根结构的影响。对电液伺服系统PDFSV控制的抗干扰设计有一定的指导意义。     

不确定性电液位置伺服系统的自适应滑模控制

本文针对 确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种自适应滑模控制设计方法,所提出的自适应滑模控制器对系统的不确定性具有较强理棒性,并且跟踪性能良好。     

电液伺服系统的变结构控制研究

本文应用变结构控制理论中的滑模变结构控制方法，针对液压系统模型进行了变结构控制的仿真和实验研究。仿真及实验结果证明，采用滑模变结构控制该液压系统具有良好的动态性能和鲁棒性。     

基于广义预测控制的电液伺服系统控制研究

以电液位置伺服系统作为研究对象,建立具有一般性的系统非线性数学模型.基于此模型,提出一种基于广义预测的控制策略,采用随机梯度估计法在线估计控制器模型参数,避免在线求解Diophantine方程,减少在线计算时间.该控制方法具有计算量小、实时性高的特点.并通过仿真实验验证了此方法的有效性.     

电液伺服系统动态补偿的新方法

本文针对电液伺服系统存在的参数变化，交叉耦合和外干扰等不定性问题，提出了一种动态补偿的新方法，它充分吸收了结构不变性原理补偿方法的优点，采用变结构控制消除了不定性的影响，理论分析和仿真表明，新方法较结构不变性原理补偿方法具有更强的鲁棒性。     

一种简单非线性PID控制在电液伺服系统中的应用研究

本文给出一种简单非线性PID控制器的设计方法。该控制器设计简单．有较好的适应性、鲁棒性和抗干扰性，通过其在电液伺服系统中的应用表明该方法的有效性和可行性，该控制方案能用于机器人等复杂的控制系统中，有较好的应用前景。     

神经网络控制器在电液伺服系统中的应用

本文针对一高精度电液伺服系统,利用神经网络设计了控制器,实验表明,该控制器有较强的鲁棒性。     

模糊PID串级控制在电液伺服系统中的应用

本文提出了一种基于非线性归一模糊量化的带修正函数模糊控制规则自调整的模糊控制方法,以此为基础再与PID构成串级控制策略。通过在电液伺服系统中的应用证明了该控制策略的有效性和可行性。     

电液伺服系统自适应控制的新发展

本文总结了国内外在电液伺服自适应控制方法诸多的研究，扼要介绍了各种自适应控制的算法，分析了各自的优缺点，最后提出了一些研究及使用自适应控制方面的发展方向。     

电液伺服系统模型跟随自适应控制

提出一种改进的模型跟随自适应控制算法, 该改进算法把系统当前输出误差引入控制信号,同时利用线性神经网络估计系统新的输出误差.利用该改进算法对电液伺服系统进行控制,实践表明该算法是可行的.     

电液伺服系统的预测函数控制

本文首次提出了电液伺服系统的预测函数控制，使预测控制在快速电液系统中的应用成为可能。文中给出了控制器的原理和设计方法。通过在电液伺服系统的仿真研究表明该控制方法是可行的。     

电液伺服系统鲁棒最优控制的研究

本文提出了一种具有未建模动态特性、参数变化和未知外界干扰等不确定性电液伺服系统鲁棒最优控制结构，该结构包括用来确定系统对输入指令跟踪性能的最优控制和用来克服系统不确定性的辅助控制两部分，对泵控马达调速系统的仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类电液位置伺服系统的智能Fuzzy—PI控制

针对传统的ＰＩＤ控制、模糊控制和双模开关式Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ控制的不足,提出了一种新的控制方案,即智能Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ控制（ＩＦＰＩＣ）。仿真结果表明,该方案优于双模开关式Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制,具有较好的动态响应性能、良好的稳态控制精度和强的鲁棒性;此外,也降低了对Ｆｕｚｚｙ控制器的设计要求。其设计方法具有一般性。     

电液位置伺服控制系统的次优鲁棒控制研究

本文针对某一电液位置伺服控制系统在运行过程中系统参数的变化,采用一次优鲁棒补偿器。该方法能保证系统在工作范围内,对参数的变化不敏感,并且控制器结构简单。     

基于基因算法的模糊控制优化及其用于电液伺服控制

本文研究了基于基因算法的模糊控制优化,并用于电液伺服系统的控制中,该方法为模糊控制的设计提供了一条有效并具有普遍性的途径。采用基因优化设计的模糊控制器对一类典型的电液伺服系统控制,有着满意的控制性能,基因算法与模糊控制的结合是实现电液伺服智能控制的一个重要内容。     

电液位置伺服系统的高精度神经网络控制研究

提出了一种采用CMAC神经网络的自学习控制器,以解决具有参数不确定和时变外扰动的电液位置伺服系统的高精度控制问题,该控制器采用动态误差作为CMAC的激励信号,从而使基于CMAC的控制器跟踪连续变化的信号成为可能。仿真结果证明了该控制器不仅是有效的,而且具有很强的鲁棒性。     

加速算法闭环P型迭代学习在电液伺服协调加载系统中的研究应用

针对某具体电液伺服协调加载系统,提出了一种加速算法闭环Ｐ型迭代学习控制律。该方法控制精度高,计算简单,对耦合干扰有较强的鲁棒性。理论分析和试验结果表明,该方法有较大的应用价值。     

电液速度伺服系统的CMAC—1积分控制

本文提出了一种电液速度伺服系统ＣＭＡＣ—１（积分）神经网络控制算法,仿真及实验研究表明算法用于变轨迹速度跟踪控制具有良好的泛化能力,且对于交变外负载干扰具有良好的鲁棒性。