本文以Matlab/Simulink平台提供的S函数为核心,提出电液控制系统3个层次的建模方法。底层为基于m函数文件结构的基本算法库,中间层为基于S函数结构的常用元件模型库,最高层为基于Simulink图形化建模环境的系统模型。采用上述3个层次建模方法,使得建模流程标准化、规范化,实现模型库的累积,为建立复杂电液控制系统的仿真模型奠定基础。

旋转倒立摆是典型的高阶次、多变量和非线性的复杂系统,是控制理论研究和教学中的经典模型。准确的数学模型是研究和教学中使用旋转倒立摆的前提,然而,由于旋转倒立摆的复杂性通常难以建立和实际样机吻合的数学模型。利用Lagrange方程建立旋转倒立摆系统的数学模型,再对实际样机进行参数辨识确定模型具体参数,建立旋转倒立摆准确的数学模型。该方法具体呈现了如何为实际机电系统建立准确的数学模型。在此基础上,利用MATLAB的S函数对模型进行了

针对液压材料试验机运行过程的出现的精度不高、系统不稳定等问题,对该电液位置伺服系统进行了研究。首先建立了电液位置伺服控制系统的数学模型,运用Ziegler-Nichols传统PID整定方法进行了优化处理;此外设计利用了有监督Hebb神经网络学习算法,给出了基于Matlab语言的PID控制器的S函数,在此基础上建立了单神经元PID自适应控制器的Simulink仿真模型;在系统的稳定性和鲁棒性上,分别通过对传统PID控制方法或先进PID控制算法优化的系统动态性能进行了评价,并且进行了Matlab仿真模拟实验。研究结果表明:采用神经网络控制优化的电液位置伺服系统具有更好的稳定性和鲁棒性,优化解决了材料试验机运行过程中精度不高、系统不稳定的问题。

为了研究阀控马达调速系统的控制性能，首先介绍了AMESim和Simulink联合仿真的技术，通过AMESim软件建立系统精确的模型，以PID作为控制器，应用神经网络控制理论解决传统PID参数调节困难的问题，并采用神经元PID控制器的改进算法，在Simulink中搭建基于S函数的控制系统仿真模型，最终对阀控马达调速系统进行控制。仿真结果表明：输入阶跃信号时系统的响应速度加快，超调减少，调节时间缩短；施加负载时，转速震荡减小，系统抗干扰能力提高；输入正弦信号时，幅值超调减小，相角滞后减小，跟随性能提高。

在应用MSC／ADAMS实现液压挖掘机工作装置仿真工作中（如图1所示），遇到无法按动臂、斗杆和铲斗三部分顺序动作仿真的困难，即不能使往复式双作用液压缸按照先后顺序控制动臂起落、斗杆伸缩和铲斗转动。考虑采用传感器（Sensor）控制，但由于设置某些参数和脚本命令比较复杂，最终也未能实现。

本文以Matlab／Simulink平台提供的S函数为核心，提出电液控制系统3个层次的建模方法。底层为基于m函数文件结构的基本算法库，中间层为基于S函数结构的常用元件模型库，最高层为基于Simulink图形化建模环境的系统模型。采用上述3个层次建模方法，使得建模流程标准化、规范化，实现模型库的累积，为建立复杂电液控制系统的仿真模型奠定基础。