并联平台具有高度非线性、控制模型不确定性、强耦合性及控制任务要求复杂性等特点传统的PID控制由于无法实现参数的在线优化而不能取得令人满意的效果.该文应用BP神经网络实现PID参数Kp、Ki、Kd的自整定此法能根据并联平台动态特性的变化自动重新整定PID参数从而改善了其实时控制的性能和鲁棒性.

为了消除液压并联6-DOF平台因各支链缸时变的负载耦合，以及摩擦和其他外力的干扰作用而引起的平台动态轨迹抖动现象，根据系统动力学模型的关节空间表达式，对关节干扰力的起因和对其运动的作用进行分析，在关节位置闭环控制基础上，分别设计基于结构不变性原理的支链抗负载干扰补偿器和基于系统模型的自适应滑模干扰观测补偿器，根据系统关节负载的变化率将两种补偿器利用模糊原则组合成综合补偿器，对干扰进行力闭环补偿．AMESim与MATLAB的联合仿真分析结果表明，该控制器使平台在复合干扰力作用下，能够平稳运行，与普通的位置闭环PID算法相比，有效地提高了系统的整体动态跟踪性能．