针对常规液压伺服系统的非线性、时滞等问题,提出一种基于多目标粒子群和类圆映射的液压伺服非线性预测控制系统(QCMPSO-NPC)。利用类圆映射技术将高维目标空间映射到二维坐标平面,监控粒子种群的进化状态。为平衡档案集的收敛性和多样性,采用面积支配和扇块距离管理档案集,并且根据种群进化状态自适应选择全局最优粒子。将改进算法应用到液压伺服系统中,系统可以准确追踪设定值。仿真实验结果表明:采用QCMPSO-NPC算法保证了解集的收敛性和多样

对6绳索6自由度绳索牵引式并联机器人的误差进行了分析,基于其次矩阵变换法建立了机器人运动学,根据运动学逆解建立了误差模型,得出机器人结构误差以及绳索长度误差和末端执行器运动误差之间的关系,发现运动误差很大程度上是由绳索长度误差引起的,鉴于绳索长度误差不易测量,基于BP神经网络设计了一种绳索长度预测算法,最后介绍了一种末端执行器运动误差补偿方法。仿真结果表明,误差补偿后的运动误差明显小于误差补偿前的运动误差,验证了误差分析和补偿方法的可行性。