直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用

针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量 作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network, DRFNN) 的输入,而由DRFNN 的反馈矩阵 描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN 控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网 络(traditioanl fuzzy neural network, TFNN) 因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题．在电液伺服系统中的 应用结果表明：直接自适应DRFNN 控制算法相对于TFNN 控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越 性．     

飞行模拟器操纵负荷系统多余力的抑制

针对基于力回路的操纵负荷系统的内回路存在多余力影响其力感模拟逼真度的问题,依据结构不变性原理提出了速度正反馈结合逆补偿的复合控制方法对多余力进行抑制,并在此基础上,提出了阻尼补偿的方法抑制外回路振荡以增强整个系统的稳定性.仿真结果表明,提出的复合控制策略的可行性,较传统的控制策略能够提高力感模拟的逼真度.实验结果进一步表明,内回路速度正反馈结合逆补偿的控制方法可以有效补偿多余力,上述复合控制策略在阻尼补偿控制器消除外回路振荡的情况下,显著提高了操纵负荷系统力感模拟的逼真度.     

电液振动台随机振动控制算法

为提高电液振动台随机振动的控制精度,分析传统频率响应函数H1估计法,并针对其存在的欠估计问题进行改进,提出基于EV模型的频率响应函数估计方法。此方法能对传统频率响应函数H1估计法的估计结果进行修正,使修正后的频率响应函数更接近系统真实频率响应函数,并通过加速度功率谱再现实验对算法的有效性进行验证,同时给出基于EV模型的随机振动控制算法的实现流程。     

基于李雅普诺夫直接法的电液伺服系统控制

针对一类常见的电液伺服系统模型,提出了一种基于李雅普诺夫(Lyapunov)直接法的位置跟踪控制方法。为此类系统构造了一种形式简单的Lyapunov函数,并给出了确定其相关参数及求取控制律的具体方法,从而确保了整个系统的渐近稳定,适用于所有数学模型具有此类形式的电液伺服系统。以超低速锻造液压系统为例,应用该方法成功构造出了Lya-punov函数,并得到了使系统渐近稳定的控制律。仿真结果证实了本文方法的有效性。     

摩托车电液伺服道路模拟系统建模与仿真

通过建模与仿真为摩托车电液伺服道路模拟系统的实际应用积累了一定的经验。针对系统伺服控制的特点，结合实际系统的参数建立起数学模型，通过对其闭环频率特性的分析验证了模型满足实际要求。然后基于Matlab／Simulink软件设计了数字PID控制器，并对系统进行了仿真，控制精度基本满足道路实际状况的要求，能够精确再现道路的随机波形。     

滞后校正在特种疲劳试验机电液伺服系统中的应用

本文阐述了串联滞后校正技术在电液伺服系统设计中的应用，并对特种疲劳试验机的电液伺服系统进行校正，改善了系统的稳定性，在保证快速性的同时，减小了稳态误差。     

电液压脉冲水射流强化金属表面的研究

分析电液压脉冲水射流的工作原理及电液压脉冲水射流发生器的设计方案,对射流发生器的聚能效应和射流的运动进行探讨.实验表明采用电液压脉冲水射流冲击金属表面,的确能使金属表面的强度和硬度得到提高.     

电液式振动台智能控制器的研制

以单自由度、垂直往复运动的电液式振动台为例，从仿人智能控制的基本思想出发，应用非线性系统的线性化处理方法，结合系统的实际特点建立了以单片机89C52为核心控制的多模态电液伺服系统仿人智能控制器，并详细阐述了控制器的基本控制原理以及各主要硬件、软件模块组成以及所采取的控制算法。通过Matlab仿真实验分析，该控制器具有很强的伺服跟踪能力和任务适应能力，而且对参数的变化也具有较强的鲁棒性和任务适应能力，表现出良好的控制性能。对该控制器的研究方法也可以应用在其他仪器、仪表等智能控制领域。     

液压传动实验机电一体化技术的探讨

提出了应用电液比例技术和微机控制实现液压传动实验机电一体化的方法。以节流调速系统实验为例，详细介绍了对其应用机电一体化技术进行更新的过程，为此类设备的技术改造提供了可行的措施。     

直驱式电液位置系统PID控制的研究

针对直驱式电液位置系统的特点，使用PID控制改善系统的特性。经过对比分析，采用不完全微分PID控制策略。通过仿真在不同负载下系统对阶跃和斜坡信号的响应，分析结果得出：采用PID控制方法后带载系统响应时间、稳态误差变小，系统刚度增大，减小了负载带来的影响，能够达到控制的需要。