为了克服实际控制系统中存在的非线性和参数时变性所引起的常规控制器控制性能恶化,提出了一种新的控制方法--基于RBF神经网络整定的模糊控制,并在文中给出了具体算法.该控制方法以无量化解析模糊控制为主体,采用RBF神经网络对控制对象进行辨识,然后利用辨识所得到的Jacobian信息在某一给定的控制性能指标下对控制参数进行在线调整.将其应用于二次调节控制系统,并对系统进行了仿真.系统采用不同控制器的仿真曲线表明:基于RBF神经网络整定的模糊控制具有更好的控制性能.

阐述了二次调节节能系统的特点,分析了传统的PID控制器和常规的模糊控制器的不足.针对二次调节节能系统的特点笔者采用了自调整模糊控制器,并分析了自调整模糊控制器中自调整因子的确定规则.利用MATLAB的模糊逻辑工具箱设计了模糊控制器,为了缩短仿真与实际的差距,笔者利用SIMULINK环境给出了混合(连续+离散)系统的仿真模型以接近实际计算机控制.从系统输出的仿真曲线出发,对此进行了对比分析.

Stewart平台具有高度非线性、各个通道之间的负载交联耦合以及参数不确定性的特点。针对这些问题，提出了一种基于模糊调节的积分滑模变结构的控制方法，仿真表明，当系统中存在大范围参数变化和负载变化时，该方法表现出良好的跟踪性能，且对Stewart平台伺服系统通道间负载交联耦合也具有良好的抑制效果，同时，滑模控制产生的颤振现象得到了很好的抑制。该方法对Stewart平台类机构控制器的设计具有一定的借鉴意义。

文中简要介绍了二次调节节能系统的节能原理及主从式控制系统的优点,提出了采用基于串行通信的主从式控制的实验方案,给出了系统的硬件组成、VB以及单片机程序设计的方法.

针对常规PID控制在实际生产中的不足设计非线性PID控制器并进行计算机仿真仿真曲线验证了非线性PID控制的可行性和控制性能的优越性.

针对二次调节节能系统的非线性等情况,本文对采用基于CMAC与PID并行的控制方法.仿真结果验证了基于CMAC与PID并行的控制方法能明显改善系统的动态性能和非线性实时控制性能.

本文论述了分布式监控系统的优点以及组成,并以恒压网络为例,将其应用在大型的液压系统上.利用上位机和下位机的串行口进行通信,并给出了硬件图和软件实现方法.

针对液压Stewart平台存在的动力学耦合强干扰力及液压系统参数不确定性严重影响轨迹跟踪精度的问题提出了一种基于动力学干扰力前馈的综合控制方案。基于Stewart平台关节空间的逆动力学模型建立了驱动分支的频域控制模型和动力学干扰力模型并根据结构不变性原理将动力学干扰力前馈补偿。为提高系统的鲁棒性以及对未建模干扰力的抑制能力在闭环控制中采用μ综合鲁棒控制器。试验结果验证了该方案的有效性。