针对传统比例-积分-微分（PID）控制器参数整定困难的问题,提出一种新型比例-积分（PI）参数自动寻优控制器（SPO）.先确定PI参数的取值范围,按一定取值间距建立PI参数的查找表;针对反馈跟踪控制的3个性能指标,包括上升时间、超调量和稳态误差,分别根据查找表的参数进行轮询式测试,建立3个独立的性能评价数据库;根据满意度函数映射和自动规则产生算法,将3个评价数据库分别用函数表示;为了综合考虑3个性能指标,使系统控制的整体性能达到最佳,引入了价格函数;最后通过基于层截面颗粒度分析的图形算法,寻找出最优的PI参数.在原子力显微镜（AFM）上的实验证明,本控制器能自动寻找出适合当前系统状态的最优PI参数,可避免由于人为经验因素对扫描成像造成的影响,从而取得更好的扫描图像.

针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点，提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度，利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络，在获得网络结构的同时得到初始参数，避免网络模型训练的繁琐，并利用测试函数证明优化后的网络具有良好的逼近能力。然后利用优化后记忆径向基神经网络的自校正功能在线细调PID参数，仿真结果表明，该控制系统跟踪快、超调小、适应性强，控制品质优于传统PID和普通径向基神经网络PID控制方法。

以双喷嘴挡板伺服阀为研究对象,确定6个动态参数为待寻优参数,根据快速性和稳定性的优化目标,建立伺服阀动态参数优化模型.优化模型运用混沌粒子群优化算法对伺服阀的动态参数进行寻优,得出一组最优解.通过对寻优前后数据的MATLAB仿真对比分析,验证了优化模型和优化方法的有效性.

为了使位移──电反馈型先导式比例方向节流阀及其应用系统的数字化，通过对阀本体数学模型的分析，设计了参数自寻优ＰＩＤ调节器，并给出试验系统及试验结果。