使用自整定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络PID控制技术,以实现电液比例加载系统的静力加载控制.自整定RBF神经网络PID控制器的设计不需要被控对象的详细模型,且控制参数能够在线调节,从而可以保证不同控制任务下的控制性能.通过仿真,验证了所设计的自整定RBF神经网络PID控制器的正确性和有效性,以及相对于传统PID控制器的优越性.

实际静力加载测试中,测试试件的尺寸、刚度、载荷等存在较大的差异,加载油缸位移的扰动、流体的非线性、摩擦等都会对测试结果产生影响,这就要求控制系统应具有一定的自适应性。针对经典PID控制参数不能在线调整的缺陷,研究了一种基于BP神经网络的PID控制算法,利用BP神经网络具有的任意非线性表达能力,通过对系统性能的学习,实现具有最佳组合的PID控制。通过仿真,验证了所设计的BP神经网络PID控制系统比PID控制系统建模时间短,系统更稳定,超调量更小。

液压缸速度控制系统存在许多非线性因素,经典的PID控制器往往因参数整定不良,性能欠佳,导致控制效果不如人意。针对经典的PID控制器参数无法实时调整的缺陷,文章研究了1种模糊PID控制算法,利用模糊控制鲁棒性强,不需要依赖精确数学模型的优点,通过变论域与模糊推理的结合,实现了令人满意的PID控制。通过MATLAB仿真,验证了所设计的模糊PID控制系统比经典PID控制系统响应更快,超调更小,系统更平稳。

本文先分析了负载敏感比例多路阀的原理图,再结合负载敏感比例多路阀的基本结构与原理,进一步归纳总结了负载敏感比例多路阀在实际操作过程中比较常出现的故障问题,再对这些故障问题进行有效分析,这些分析旨在可以为今后负载敏感比例多路阀的使用与维修方面提供有用的参考信息。

以长距离多层卷绕液压回路为研究对象,通过试验研究流体流经长距离多层卷绕液压回路时的压力损失情况.结果表明,在流体未达到临界雷诺数时,依然可能因为流体与软管的相互作用引起紊流,同时在管道总长度保持不变的层流状态下,流体的沿程压力损失随卷绕层数增多呈线性增大.通过引入液阻的概念得到了长距离连续变曲率弯曲管道压力损失的半经验计算公式.

在对飞机零件疲劳测试时，需要对其施加以交变载荷。为此，对基于前馈补偿的PID控制以及自整定RBF神经网络PID两种控制算法进行了分析，设计了先进的PID控制器，通过仿真分析比较了不同控制算法下系统的跟踪性、稳定性能，确定了在疲劳测试时，电液比例加载系统的最优控制方式。

锚绞机主要由基座、支架、锚链轮、制动器、链轮、齿轮箱、电控系统等组成.锚绞机的运作方式主要有两种一种为电动锚绞机主要由电动机提供动力源;另一种为液压锚绞机主要由液压泵站提供动力源.对锚绞机的液压系统的具体工况进行了分析.

电液比例加载系统是电液控制中非常典型的一种控制系统。通过分析静力加载试验机电液比例加载系统对积分环节的要求，针对常规PID控制算法快速响应时易超调，容易对加载试件造成永久损伤，以及常规PID控制方法对加载不同刚度的测试试件的适应性较差的问题，应用线性函数的特性，设计了变速积分PID控制中的积分系数函数。通过变化的积分项来矫正系统参数在一定范围内对控制稳定性的不良影响。通过AMESim软件对系统进行物理建模，通过Simulink软件对系统进行数学建模，并进行联合仿真验证理论分析的可行性。将算法运用到实际的加载试验机中得到了实验数据，验证理论分析的正确性。

以最佳恒定摊铺速度为控制目标,研究了路面摊铺机行走液压系统的控制系统如何实现智能控制的问题.建立了行走液压系统的仿真模型,在此基础上,应用模糊控制设置了行走液压系统的智能控制系统,并利用MATLAB软件进行了仿真.仿真结果表明,该文提出的智能控制恒定摊铺速度的控制系统结构和算法是可行的,可以提高路面摊铺机的摊铺质量.

分析地下连续墙抓斗液控系统的4个组成部分，以液压抓斗左右纠偏回路为例，利用功率键合图建立该液压系统的状态方程，数值仿真的结果表明该系统具有良好的动态性能。实践证明该连续墙抓斗控制系统完全符合实际应用需求。