传统的气动肌肉执行器存在结构单一、功能低下的问题,为此,基于蛇在蜿蜒运动时的灵感,提出了一种具有向两个相反方向弯曲能力的双弯曲型气动肌肉执行器(DB-PMA)。首先,以传统的收缩式气动肌肉执行器(CPMA)为切入点,描述了DB-PMA的机械结构,包括DB-PMA仿生学设计基础以及DB-PMA的基本机械结构;然后,在“放松”、“加压”、“特殊”3种不同状态下,展开了对DB-PMA的相关运动学分析;并基于DB-PMA进行了实验,对实验结果进行了分析,将其与传统CPMA进行了性能方面的对比;最后,基于该执行器设计了一款软体机械臂,对该机械臂的性能进行了展示,并使用两种方法对其进行了优化改进,并对改进后的机械臂做了分析。研究结果表明通过第一种改进方法可以使机械臂的最大弯曲角度增加到213°,通过第二种改进方法可以明显地使机械臂的控制更精准;相较于最初的机械臂,两

文章针对气动位置伺服系统本身的特点,将神经网络控制算法应用于实际控制中,实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响.

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。

电液比例控制系统具有多变量、强耦合、非线性的特点。采用常规的PID控制时，系统的控制性能对模型的误差比较敏感，在系统工况变化较大（如长行程、变负荷等工况）时，系统的总体控制精度不高，不能满足工作装置的控制要求。神经网络控制器具有的强非线性拟合特性为解决此类问题提供了一条有效的途径。该文以液压挖掘机的电液比例控制系统为对象，利用仿真试验手段对神经网络控制器应用于电液控制系统时的设计及参数调整方法进行深入的研究，以期利用神经网络控制器提高在高时变强非线性系统时获得良好的全局控制性能。该文首先介绍了液压挖掘机大臂液压比例控制系统的组成及控制要求，基于此电液比例控制系统的特点并结合神经网络控制理论基础，对神经网络控制器的设计方法进行探讨，在仿真过程中通过观察控制器参数对系