螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用BP神经网络-无模型自适应控制(BP-MFAC)算法,通过BP神经网络在线整定无模型自适应控制器参数来实现对电机速度的自适应控制,无需人工整定参数。仿真和实验对比结果表明,该算法相较于PID控制算法,在电机速度控制上具有更小的超调量和稳态误差,更短的调节时间;在外部干扰和负载扰动的情况下,具有更好的抗扰动能力。

针对系统的跟踪精度和PID控制器参数整定问题,创建了液压伺服系统的数学模型,通过遗传算法对PID参数进行整定,最后基于MATLAB/Simulink仿真软件,通过遗传算法和经验试凑法整定PID控制器参数,并对仿真结果进行对比分析。仿真结果显示,遗传算法整定PID控制参数具有明显的优越性,能有效地提高液压伺服系统的位置跟踪精度。

针对伺服系统中常用的比例-积分-微分(PID)控制器的参数手动整定不方便的问题,对机器学习算法和模糊控制进行研究,重点分析反向传播(BP)算法和模糊控制器的设计方法,提出一种基于机器学习和模糊控制的PID参数整定方法。利用BP神经网络的学习能力得到系统模型,结合模糊控制进行预测得到PID参数,并在实验平台上进行验证。研究结果表明:通过机器学习和模糊控制得到的PID参数具有较好的控制效果,该方法能够避免手动整定PID参数,节省大量时间。

针对隧道掘进机(TBM)洞内拆装过程中,液压举撑TBM主机的负载不平衡影响多油缸同步举撑控制系统稳定性的问题,设计一套大吨位多油缸液压同步举撑控制系统,对各个液压元件进行简化建立数学模型。基于传统的PID控制方法引入遗传优化算法,对PID参数进行整定,运用MATLAB/Simulink仿真软件,与常规PID参数整定经验数据法进行比较。仿真结果表明:调节时间缩短了60%,稳态误差降低了52.38%,最大跟踪误差减少了48.57%,平均跟踪误差减少了51.62%,抗干扰性能更强,所设计的

针对工业过程中的PID参数整定难的问题，在分析传统差分进化算法的基础上，提出了一种自适应变异的差分进化算法，用于PID控制器的参数优化。改进算法定义了群体相似度系数和个体优劣系数，根据群体相似度系数动态调整变异操作，发挥不同变异操作模式的优点，使得算法同时兼顾了全局搜索和局部搜索的能力，根据个体优劣系数自适应调整交叉概率因子，改变以往交叉概率因子为定值常数，算法能够根据变异个体优劣选择合适的交叉概率因子。将改进算法用于以直流电机模型为被控对象的PID控制器参数整定优化中。仿真实验研究表明，相较于传统PID，DE|PID和QPSO|PID控制，AMDE|PID控制器具有更快的响应速度和稳定精度。

针对工业过程中的比例-积分-微分(proportional integral differential,PID)参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。

提出在航空关节轴承性能评价试验机加载控制系统中，应用万有引力算法（GSA）对电液力PID控制参数的优化方法。系统优化后，阶跃加载的响应速度和动态载荷谱加载的控制性能得到了综合提升，解决了电液力伺服控制系统粒子群算法（PSO）在载荷谱加载条件下动态控制精度较低的问题。仿真与实验结果表明：万有引力算法在电液力伺服系统参数优化方面具有更好的收敛速度和寻优精度，与PSO算法优化的结果相对比，系统的控制性能有显著提高。该算法对电液力伺服控制系统具有一定的通用性。

提出在航空关节轴承试验机加载控制系统中应用极限学习机（ELM）对电液力PID控制参数进行在线调节的方法.解决了BP神经网络梯度下降法速度太慢导致在伺服系统中PID控制实时性太差的问题.实验结果表明该方法泛化性能好、学习速度快、模型精度高具有很强的实践指导意义.

PID参数整定是一个多参数组合优化的问题针对目前常用的工程整定法只能从系统的单项性能指标出发进行整定而无法在全局范围内对PID参数进行组合优化提出基于遗传算法的PID参数整定方法。这种方法充分利用遗传算法的适应度函数引入所需的系统性能指标对系统进行全面的参数设计。将该方法应用于泵控马达系统取得了良好的控制效果并将Ziegler-Nichols与遗传算法整定的PID控制系统响应曲线进行对比分析证明基于遗传算法的PID参数整定方法的优越性。

离心振动台是抗震研究领域最重要的实验设备之一,其输出波形相对样本波形的复原精度一直是振动台研究领域的重要研究方向。提高液压伺服系统控制精度常用的方法是采用PID控制技术,但通常PID的参数调整较为困难,效率较低。以高频液压伺服振动台为例,介绍建立在系统数学模型基础上的,基于优化函数的PID快速整定技术的应用。