以基于气浮无摩擦缸驱动的3-UPU并联机器人为研究对象,对其进行运动学、工作空间仿真分析以及气动比例位置系统数学建模与控制仿真。由于气动比例位置系统具有很强的非线性,而且易受环境因素影响,当采用传统PID控制时,很难使系统保持良好的控制效果。考虑到神经网络具有很强的逼近特性,于是引入RBF神经网络监督控制算法进行仿真分析。仿真结果表明,上述机器人具有较大的工作空间,同时在气动比例位置系统中,RBF神经网络监督控制具有更优的控制效果,在保证系统稳定的前提下提高了输出响应速度。

针对液压舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的不确定干扰提出将改进的神经网络监督控制算法应用到舵机伺服控制系统设计中。该算法采用单神经元PID控制取代常规线性控制用于神经网络控制器学习以提高控制系统的鲁棒性及神经网络模型学习初期系统的稳定性。在Simulink环境中建立液压舵机伺服控制系统模型并进行仿真仿真结果表明：改进的神经网络监督控制在液压舵机伺服系统中具有良好的控制效果和较强的鲁棒性为舵机伺服系统设计提供了一条新的思路。