在对材料进行力学性能测试试验的过程中,拉力试验机的测量精度成了衡量设备的重要参数,而其控制系统的设计也成了研究的重点。通过采用集电气、液压、计算机为一体的电—液伺服控制系统,利用STEP 7 Micro WIN SMART上位机PLC编程软件,实现对PID控制器子模块的调试及调用,完成相关的闭环控制拉压试验。在此基础上,利用液压系统执行控制指令同时反馈信息使得拉力试验机的测试结果更加精确。

该文基于PID控制器,通过对PID参数的调整实现对液压翻转犁的稳定控制,同时对系统中的检测元件进行设计与选型,构建一套完善的液压翻转犁智能控制系统。通过田间试验,验证设计的智能控制系统在实际工作环境中的可靠性和有效性。研究结果表明,标准偏差为0.25,控制精度的均方根误差(RMSE)为1.2,表明系统的控制精度较高,实际输出值与预期输出值之间的差异较小。作业效率为1000 m2/h。该文提出的液压翻转犁智能控制系统能够实现对犁具的精确控制,研究结果对于提高农业生产效率和作业质量提供技术参考。

以自动涂胶机的液压系统为研究对象,采用电液比例溢流阀控制系统压力,从而得到稳定的出胶量。建立了液压传动系统的数学模型,利用Simulink进行仿真,然后用PID控制器对系统进行性能调整,最终使系统的稳定性和响应速度得到改善。

在介绍数字自动平衡式显示仪表工作原理的基础上,建立了系统的数学模型.根据系统动态性能指标的要求,基于遗传算法设计了一种PID控制器,并利用MATLAB语言对数学模型进行仿真.仿真结果表明,基于遗传算法PID控制的自动平衡式数字式显示仪表具有无超调量、调节时间短、PID参数整定简单等优点,能满足实际应用对自动平衡式数字式显示仪表的动态性能要求.

神经网络具有自学习、自调整、自适应能力。本文介绍了由PLC控制实现的神经网络PID自适应控制器。实验表明，该技术对于提高控制精度是行之有效的。具有在调速系统中推广应用的价值。

为了提高对复杂工况下的轧机系统控制要求,对二辊液压轧机辊缝控制进行研究。为轧机系统控制过程构建了开环传递函数,同时运用蚁群算法(ACO)与人工鱼群算法(AFSO)优化了PID控制器的各项参数,最后利用Simulink对比了优化处理后的系统响应速率与抗干扰性。阶跃信号未施加干扰力下,AFSO获得了比ACO更低的超调量,降低幅度达到13.61%,同时缩短了21.00%的调整时间,并且稳态误差也减小近30.00%,表明采用AFSO可以达到比ACO更优的响应性能。阶跃信号施加干扰力下,采用AFSO优化的系统,响应曲线超调量下降了12.58%,调整时间缩短了14.58%,稳态误差降低了25.00%。逐渐提高随机信号频率后,AFSO都比ACO表现出了更低的随机信号响应曲线波动范围,表明AFSO具备比ACO更优的响应控制效果。

针对伺服液压车辆主动悬架系统（active vehicle suspension system，AVSS），在非线性的伺服液压四分之一车辆主动悬挂系统模型的基础上，提出了一种基于受控随机搜索算法的PID控制器设计，以便提高车辆乘坐舒适性以及操纵性能。提出PID控制器的控制参数能根据系统运行状态的变化，进行优化调整。在相同路面干扰方面情况下，将基于提出PID控制器的主动悬架与被动悬架进行了比较。模拟结果表明，基于提出PID控制的主动悬架能有效降低车身加速度和轮胎动载荷，有效改善了车辆的乘坐舒适性以及操纵性能。

该文设计了堆垛装置电液比例位置闭环控制系统基于MATLAB的SIMULINK工具箱对系统进行了模拟仿真并针对系统的不稳定进行PID控制.

根据2800mm铝带生产中的实际参数建立了对中液压控制系统的数学模型利用MATLAB/Simulink对该控制系统进行动态仿真并设计PID控制器给出了性能较好的参数值并绘制校正后的系统响应曲线及系统闭环Bode图从仿真结果上看系统能够满足生产实际要求。

液压伺服系统除了非线性动力学特性外还包含有不确定参数和不确定的非线性干扰.为解决这一类非系统系统的控制问题提出了PID+复合正交神经网络(CONN)的并行控制法并对带有非线性干扰的电液位置控制伺服系统作了仿真研究.仿真结果表明 CONN实现的前馈控制对给定位置的跟踪具有良好的动态特性对系统的非线性干扰具有较强的鲁棒性.该方法简单、方便具有实际应用价值.