黄镇海[1]2001年在《液压伺服位置系统的智能控制》文中研究表明本课题是在已完成的国家“九五”科技攻关项目“结晶器非正弦振动的研究”的基础上，针对该项目中的液压伺服驱动的连铸结晶器振动模拟装置所做的控制方面的研究。由于液压伺服驱动位置系统中存在参数摄动、外干扰和伺服阀的死区非线性等棘手的问题，而模糊控制不需要精确的数学模型，而神经网络可以有效地解决非线性问题，因此本文采用模糊控制和神经网络等控制方法对液压伺服位置系统进行控制，具有较大的实际意义和理论价值。 本文首先利用1250频率特性测试仪所测的实际液压伺服位置系统被控对象的高阶模型，然后结合实测数据得到被控对象的简化机理数学模型，并以此模型作为控制器设计的依据。在对模糊控制和神经网络理论的特点和应用等进行概述的基础上，分别设计了自调整模糊控制器、模型参考模糊自适应控制器、基于模糊逐级误差逼近算法的模糊神经网络控制器和神经网络变结构控制器。其中，神经网络变结构控制器是在利用神经网络对伺服阀摩擦死区非线性进行了辨识，并利用神经网络拟合的死区非线性的逆模型进行了补偿，然后再用变结构控制对液压伺服位置系统进行了控制器的设计，解决了液压伺服系统中伺服阀的死区非线性问题。通过对所设计控制器的仿真研究，结果表明，本文所设计的液压伺服位置控制系统具有较好的动静态性能、较好的跟踪精度，证明了所设计控制器的可行性。
裴福俊[2]2002年在《液压伺服驱动位置系统的智能控制》文中研究说明本课题是在已完成的国家“九五”科技攻关项目“结晶器非正弦振动的研究”的基础上，针对该项目中的液压伺服驱动连铸结晶器振动模拟装置所做的控制方面的研究。由于液压伺服驱动位置系统中存在参数摄动、外干扰和非线性摩擦力等问题，而模糊控制不需要精确的数学模型，神经网络可以有效地解决非线性问题，因此本文采用模糊控制和神经网络等控制方法对液压伺服位置系统进行控制，具有较大的实际意义和理论价值。 本文首先利用已得到的液压伺服位置系统被控对象的简化数学模型作为控制器设计的依据。在对模糊控制和神经网络理论的特点和应用等进行概述的基础上，分别设计了模糊滑模控制器、基于模糊自学习的滑模控制器、基于改进Elman网络辨识的模糊神经网络控制器、模糊神经网络滑模控制器，以及针对液压伺服系统的非线性机理模型设计了模糊神经网络滑模控制器。其中，针对液压伺服系统非线性机理模型的模糊神经网络滑模控制方法，是以对伺服阀和液压缸的非线性函数的分析得出的状态方程为基础，并结合Lyapunov函数方法设计了控制器，从而有效解决了液压伺服系统的非线性问题。通过对所设计控制器的仿真研究表明，本文所设计的液压伺服位置控制系统具有较好的动静态性能和较高的跟踪精度，证明了所设计控制器的可行性。
高名乾[3]2008年在《阀控非对称缸伺服系统变论域自适应模糊PID控制研究》文中进行了进一步梳理阀控非对称缸由于结构简单、空间体积小,广泛地应用于液压伺服系统中。然而由于阀控非对称缸液压伺服系统是典型的非线性系统,常规的PID控制无法取得理想的效果。本论文将模糊控制和PID控制相结合,通过模糊控制器在线实时调整PID参数,实现了变论域自适应模糊PID控制。利用LabVIEW与MATLAB软件的无缝集成,在FESTO TP511液压实验台上,实现了阀控非对称缸位置伺服系统的变论域自适应模糊PID控制。主要研究工作如下:(1)研究了阀控非对称缸液压伺服系统的工作特征,建立了非对称液压缸双向运动的传递函数模型。(2)用变论域自适应模糊PID控制原理,对带有死区的非线性系统实施了控制,并通过仿真算例与常规模糊PID控制方法进行了比较。(3)运用了LabVIEW程序软件和NI公司的PCI6014数据采集卡,实现了FESTO TP511液压实验台的双通道数据采集系统设计。(4)利用Z-N法和经验凑试法整定出了液压实验台的PID参数。利用LabVIEW和MATLAB程序软件无缝集成,在液压实验台上在线实现了常规PID和变论域自适应模糊PID两种控制策略。本论文比较系统地研究了阀控非对缸伺服系统的变论域自适应模糊PID控制方法,并通过LabVIEW与MATLAB软件无缝集成实现了液压伺服实验台的在线控制。实验结果表明该控制方法对阀控非对称缸伺服系统具有较好的控制性能,丰富了阀控非对称缸伺服系统控制领域的研究成果。
祖立业[4]2006年在《模糊PID控制在压注机电液控制系统中的应用研究》文中研究指明压注机是一个快速成型的设备,它包括塑化、注塑、恒压和冷却几个过程。其中,注射过程和恒压过程分别是个典型的电液位置和电液压力伺服控制系统。由于要进行电液位置伺服控制系统和电液力伺服控制系统之间的切换,负载不同导致负载弹性刚度也不同,用传统的PID控制已经不能满足系统的要求。本文针对这一特点,用模糊控制方法来适应系统参数的一定变化。但是由于模糊控制自身的特点,它并不能产生较高的精度,所以本文吸取模糊控制和PID控制的共同优点,选用了模糊PID控制策略。用模糊控制和PID控制的不同组合形式,得出模糊增益自调整PID控制和模糊—PID复合控制两种不同的模糊PID控制器,并分别介绍了其工作原理和特点,并结合压注机系统设计了这两种模糊PID控制器的结构形式。模糊增益自调整PID控制能够根据系统的误差和误差变化自动调整PID控制器的叁个参数,使其适应系统参数变化;模糊—PID复合控制是通过模糊控制器和PID控制器的综合输出来提高系统的精度和响应速度,并能适应参数的一定变化。通过MATLAB仿真和应用RTW工具箱进行实验,得出的PID控制和模糊PID控制的性能,在恒流量和恒压力过程中,当两种方式分别控制系统和系统切换时,分析比较传统的PID控制与两种模糊PID控制的控制性能,最终得出适应本过程的最佳控制策略。
吴海峰[5]2004年在《电液位置伺服系统智能控制及仿真技术研究》文中研究表明电液位置伺服系统作为控制领域中一个重要的组成部分，具有功率大、响应快、精度高的特点，在工业生产领域得到了广泛的应用。由于电液位置伺服系统是一结构复杂而多耦合的机、电、液综合系统，普遍存在非线性、时变性、不确定性，且系统精确的数学模型不易建立，应用传统的基于模型的控制理论不能很好的解决电液位置伺服系统存在的问题，因此迫切需要寻找新的控制策略。 本论文在传统PID控制的基础上，结合控制理论、人工智能理论和计算机科学，对全数字一体化角位移系统的控制策略进行了较为深入的研究。 1．在传递函数建模理论的基础上，构建了电液位置伺服系统的数学模型，本文结合计算机仿真技术在电液位置伺服系统领域内的发展，利用Simulink软件模块创建了电液位置伺服系统的仿真模型。利用LTIVIEW线性分析工具得出系统的开闭环BODE图、阶跃响应曲线以及脉冲响应曲线，根据曲线反映的特性参数，发现全数字一体化角位移控制系统存在如相位裕量较小、系统超调量较大、系统调定时间较长等缺陷，为下一步引入智能控制策略提供依据。 2．结合PID控制原理的发展方向，利用神经网络技术作为构成智能控制器的基石，具体研究了多种PID控制算法如：增量式PID控制算法、积分分离PID控制算法、单神经元自适应PID控制算法以及BP神经网络PID控制算法，结合课题研究的实验平台——全数字一体化角位移控制系统，提出了一种带有智能协调器集多种控制策略于一体的智能控制器。 3．利用MATLAB语言强大的图形显示、数据运算能力以及开放式的扩展接口技术，以VC软件作为二次开发的平台，利用Matcom编辑器能够将M文件自动转换为等效功能的C++代码技术以及Matcom提供的DLL接口函数，开发了各种PID控制算法的仿真模块。这种方式保持了M程序文件强大的数学运算能力和图形处理功能，同时又提高了系统代码的执行效率，减小了控制算法的调试难度，加快了智能控制系统的开发周期。 4．在以上研究的基础上，构建了适合全数字一体化角位移系统控制品质需要的智能控制实验模型，利用VC平台以及相关的虚拟仪器技术、DLL技术、ActiveX技术，开发了全数字一体化角位移智能控制CAT系统。
倪敬[6]2006年在《钢管包装电液伺服系统控制策略及其应用研究》文中认为本文紧密结合钢管加工制造厂的实际工程应用项目——“钢管捆智能成形打捆包装系统”的研制，开展了理论和实验的研究，其主要内容为： 第一章从钢管产品包装的重要性和钢管包装系统研制的必要性出发，介绍了国内外钢管捆智能成形打捆包装系统的现状，阐述了该系统所涉及的关键技术和研究状况及其发展趋势。接着，针对目前研究所存在的一些主要问题提出了解决思路，概括了本文的主要研究内容。 第二章介绍了钢管包装系统，具体阐述了钢管捆包的成形原理，详细分析了关键子系统(液压伺服钢管水平输送系统、液压伺服钢管竖直输送及堆放系统和全自动钢管捆扎包装系统)的工作原理和设计要求，并对系统采用的主要元器件进行了参数计算和选型。 第叁章以非对称阀控非对称液压缸机构的非线性数学模型为基础，详细研究了钢管包装过程中的关键子系统(多液压缸驱动钢管输送及堆放电液伺服系统)的多自由度负载运动规律，建立了双缸及多缸伺服驱动情况下的系统非线性数学模型。并基于建立的系统模型，对影响钢管包装系统性能的非线性及不确定因素进行了相关的仿真分析，仿真结果说明了研究系统非线性及智能控制策略的必要性。 第四章主要研究双缸驱动钢管包装电液伺服系统的粗糙——模糊PID控制策略。首先针对双缸驱动钢管水平输送系统，研究了具有二级结构的模糊自调整PID控制策略及其有效性。其次考虑双缸驱动钢管竖直输送及堆放系统的智能性要求，融合粗糙集数据分析(RSDA)技术，研究了具有堆放误差自学习补偿能力的粗糙——模糊PID控制策略。实际系统运行结果验证了该控制策略的智能性和有效性。 第五章主要研究多液压缸驱动钢管包装电液伺服系统的QFT—NDOB控制策略。首先针对双缸驱动钢管竖直输送系统，采用定量反馈控制理论(QFT)和非线性系统扰动观测器(NDOB)设计原理，研究了QFT—NDOB控制策略及其有效性。其次针对多液压缸驱动钢管竖直输送系统，引入控制分配理论(CAT)，研究了扩展到多缸驱动情况的QFT—NDOB控制策略及其有效性。 第六章首先介绍了浙江大学自行研制的钢管捆智能成形打捆包装系统的硬件组成；其次对研制的钢管水平和竖直定位堆放电液饲服系统进行了不同控制器控制下的具体性能测试，结果表明本文提出的控制策略较常规的PID控制具有更好的智能性、自适应性和鲁棒性；最后将不同的控制策略应用到实际钢管捆成形打捆包装生产中，长期实际生产运行结果说明本文提出的控制策略可以使系统有效地达到其各项性能指标和要求。
李毅波[7]2013年在《重型模锻压机多学科集成建模与低速稳定性研究》文中提出重型模锻装备是国家的战略基础制造装备,为国民经济各行业的高端装备提供大型主承载构件与锻件,在国家重大工程、国防建设中发挥着不可替代的作用。随着200～800MN重型模锻压机的先后建立,我国已经基本具备了生产大型整体锻件的条件,但由于系统集成层面上研究工作的薄弱或缺失,我国重型模锻装备的设计、制造和运行控制等方面缺乏系统科学的整体评判准则,无法进行整体功能与可靠度预测,致使我国重型模锻装备的性能提升与高效运行受到极大的局限与束缚,严重影响模锻件产品的品质；与此同时,锻件整体精密化的发展趋势要求采用新的成形工艺实现大型锻件的高性能制造。等温模锻由于可以显着降低材料的变形抗力、改善金属的流动状态和内部组织而成为锻件精密成形的关键技术。该工艺要求压力保持时间达500s以上,这意味着重型模锻压机需要在低速的情况下进行驱动和运行,而超大惯量系统在低速下运行时极易出现爬行或抖动,严重影响产品质量,迫切需要解决装备运行的确定性与高稳定性问题。基于此目的,本文以生产大型整体精密化锻件的等温模锻压机为研究对象,在建立重型模锻压机系统动力学、液压控制系统、材料成形过程模拟及解决模型间数据实时交互的基础上,形成重型模锻压机多学科集成仿真模型与装备整体性能的评估与预测方法,并从装备-工艺交互作用下的材料性能演变层面出发,实现对装备低速运行过程的主动优化控制,对提高重型模锻装备动态运行性能和锻件品质具有重要的理论意义和工程应用价值。论文的主要研究内容如下：1)重型模锻压机超静定冗余约束消减的系统动力学建模重型模锻压机超静定复合承载的结构形式给系统带来过多的冗余约束,针对不同超静定冗余结构特征,分别提出“以力代副、以简代副、以柔代刚”的建模方法,实现冗余约束的消减或消除；针对重型模锻压机组合预应力承载结构特点,提出一种简单的预载荷施加的方法,实现预应力构件的准确建模；在上述研究的基础上,形成重型模锻压机系统动力学建模的一般方法。基于系统动力学模型的动态性能仿真结果与实测结果对比验证了模型与方法的正确性。2)重型模锻压机低速液压控制系统的联合建模与参数优化针对等温模锻工艺所提出的装备低速稳定运行要求,提出以“电子泵驱动+伺服阀控+压力补偿+比例支撑平衡”为基本结构的伺服液压驱动方案,实现系统快速响应与低速小流量的补偿控制；PID或智能PID控制作为本方案的主要控制手段,其关键为控制器参数的优化,为此,本文提出采用遗传算法自动整定控制器参数的统一方法,仿真分析验证了其效果；在建立各子系统数学、物理模型的基础上,建立低速运行液压控制系统的联合仿真模型；最后通过实验验证模型的正确性和系统的可靠性。3)“装备运行-材料成形”过程交互及多学科集成建模与分析材料成形过程的复杂性及计算结果的离散性决定了成形载荷很难直接与成形装备联合仿真模型耦合。为实现装备运行与材料成形过程的实时交互,本文提出“主应力”法建立面向多学科集成的材料成形过程变形抗力模型并通过实验对模型进行优化；联合装备运行时的系统动力学和液压控制模型,建立基于锻造全过程的重型模锻压机多学科集成仿真模型；基于该模型,系统研究重型模锻压机低速运行时的动态特性,揭示各种参数对系统低速运行时的稳定性影响规律。研究表明：非线性摩擦是影响重型模锻压机低速稳定性的关键因素。4)基于摩擦反馈补偿的重型模锻压机低速运行稳定性控制为降低非线性摩擦对系统低速运行时的稳定性影响程度,论文首先建立重型模锻压机动态特性测试系统并进行摩擦力测试；基于摩擦力特征研究,提出一种修正的Lugre摩擦模型并采用最小二乘法、最小范数搜索法和遗传算法对摩擦力动、静态参数进行辨识；针对常规PID补偿控制无法同时满足扰动抑制和响应速度要求的问题,提出采用两自由度PID、模糊自适应PID及鲁棒自适应控制方法对系统摩擦力进行补偿控制。补偿控制效果的对比研究表明：模糊PID控制的补偿效果最优,压机最低稳定运行速度0.005mm/s,速度波动率<20%。
李明泽[8]2016年在《智能模糊控制精密液压伺服系统》文中指出随着超精密机床在工业领域和国防、空间科学等领域的需求日益增大,市场对超精密机床的加工精度和工作性能的要求也越来越高。影响超精密机床性能的因素有很多。液体静压导轨是超精密加工机床的关键组成部分,直接影响着机床的几何精度。而液压动力系统是液体静压导轨正常运行的必要辅助单元。要保持液体静压导轨运行的高精度、高刚度,液压系统必须能够为静压导轨提供压力和温度非常稳定的润滑油。针对传统液压动力系统利用阀控装置来调节执行机构所需的压力或流量而导致系统效率低、发热量大的缺点以及工业控制中常用的PID控制抗干扰能力弱、参数整定困难的不足,本课题设计了一种智能模糊控制精密液压伺服系统。该系统利用模糊控制策略控制伺服电机转动,电机带动内啮合齿轮泵直接给静压导轨提供恒温、恒压的润滑油。通过MATLAB仿真和数据测量表明该系统具有发热量小、效率高、低噪声,动态响应好、跟随性好,抗干扰能力强、鲁棒性好等优点。本文以超精密五轴数控机床静关键部件静压导轨的液压动力系统为研究对象,主要从以下几方面内容进行了研究：(1)深入分析了液压伺服系统的背景,包括传统液压动力系统的不足,PID控制的概况,智能控制的概况和研究状况,模糊控制的概况和研究状况。(2)从液压系统设计入手,搭建了液压伺服系统原理图,对油箱、泵和电机安装座、油路集成块等机械部件进行Solidworks叁维建模,对泵等液压元件及驱动器、电机等关键电器元件进行选型购买。(3)搭建起了基于PID控制的液压伺服控制系统,首先通过实验测量了油泵的效率和油液温升,然后对PID控制系统进行阶跃响应测试,得到的压力动态响应特性和压力波动特性及抗干扰能力。(4)深入研究了模糊PID控制的原理、结构,特别是输入变量模糊化和模糊变量清晰化的方法。并针对本液压伺服系统,设计了参数自整模糊PID控制器。(5)利用NMATLAB软件搭建液压伺服系统模糊PID控制系统,经仿真分析对后,得出参数自整模糊PID控制策略比传统PID控制具有响应快、无超调、调节时间短、抗干扰能力强的特点。(6)将模糊PID控制系统应用到实际的液压伺服系统中,经过测量数据进一步证明参数自整模糊PI[)控制系统具有更好的动态特性和稳定性。
马玉[9]2013年在《基于智能优化方法的永磁电机驱动液压动力源控制策略研究》文中提出本文研究的液压动力系统采用永磁伺服电机带动齿轮泵作为液压动力源，不仅具备结构简单、高可靠性、较宽调速范围、高节能率的优点，而且克服了传统液压系统结构复杂、高能耗等诸多不足，容易实现闭环控制。目前在控制策略上仍然广泛采用PID控制，由于液压系统在负载变化时流量和压力的强耦合特性，控制对象仍然具有不确定、时变和高度非线性[129]，采用简单PID线性控制器往往不能得到较好的控制性能。为此出现了多种先进控制技术结合智能控制运用到液压系统中都取得好的控制效果。目前，由于智能控制的基础理论发展仍不完善，所以各种智能控制方法的综合应用还存在许多需要我们改进的地方。因此，本论文结合模糊逻辑、神经网络、遗传算法、粒子群等优化算法，旨在设计出能提高液压动力源控制品质的控制器，并研究其参数优化方法。具体创新点和研究工作包括以下内容：(1)利用解析法对永磁交流伺服电机驱动定量泵（液压动力源）进行了数学建模。在分析永磁电机物理方程、转矩方程及其基于坐标变换的叁环调节矢量控制系统的基础上，用MATLAB的simulink搭建了永磁伺服电机驱动定量泵的系统仿真模型，为后续章节控制系统的设计提供仿真平台，为研究控制参数优化算法提供理论支持。(2)遗传算法中如果交叉率及变异率保持不变，极易引起过早收敛、陷入局部极值等问题，针对上述问题提出了利用模糊控制器调整交叉率及变异率的遗传参数自适应调整算法，提高算法的收敛速度和获得全局最优解的能力。通过对永磁电机驱动的液压系统流量进行常规优化方法和改进遗传优化方法控制的对比，仿真和实验结果表明：改进遗传优化方法，可使系统在复杂工况下，保持良好的控制性能,并且具有较高的控制精度和鲁棒性。(3)由于实际的液压系统参数存在时变性，系统易受外界载荷的干扰，具有非线性、强耦合的特征，难以建立准确的数学模型，针对上述问题采用了粒子群结合BP混合优化算法，优化前向神经网络PID控制系统。该控制系统PID控制器参数可通过神经网络自学习调整，该控制策略较好的结合了粒子群优化算法和BP算法的优点，先用粒子群算法离线优化后用BP算法在线优化控制器参数。并将其运用于永磁伺服电机驱动的液压系统中，仿真结果验证了该系统在各种典型工况下良好的动静态性能。(4)智能控制方法的综合应用可以扬长避短、相得益彰。针对液压系统的非线性、强耦合特征，本文采用了一种新的神经网络控制方法，融合了模糊控制、神经网络及PID控制各自的特征。将专家推理和神经网络的自学习功能相结合，使神经网络的性能更加完善，同时采用RBF网络在线辨识，向神经网络控制器提供变化的梯度信息，进一步提高系统的控制性能。对液压动力系统进行了典型工况下的流量跟踪控制仿真。仿真结果验证了本文的综合控制方案优于单一控制方法，系统的各项控制指标均得到提高。（5）在深入研究传统PID控制和模糊控制原理的基础上，分别实现了变频调速液压动力源流量的实时在线控制。并结合具体的工况分析了传统PID和模糊控制各自的特点，得出模糊控制在液压系统正弦加载的工况下具有比PID控制更强的鲁棒性的结论，较适合于载荷频率变化较快的场合应用。（6）由于PID控制算法简单易行，大多数工业控制仍采用传统PID控制，在具体应用时存在一定缺陷,如：响应快速和超调小很难同时达到最优，所以在要求较高的场合PID控制不能满足要求。针对上述问题论文提出了模糊PID串联复合控制策略，充分将模糊控制的快速性与PID控制精度高的特点相结合，实现了液压动力源流量的实时在线控制，实验结果表明：复合控制响应快速、无超调、精度高，控制性能明显优于单一控制方法，适合控制要求较高的场合。
高强[10]2008年在《远程多管火箭炮电液位置伺服系统辨识与控制策略研究》文中指出目前,我国陆军的远程火力和西方发达国家相比还有一定差距,因此,研制新型远程多管火箭炮,具有非常重要的意义。火箭炮的射击精度和反应速度依赖于火箭炮位置伺服系统的性能,所以在新型火箭炮的研制过程中,高性能的位置伺服系统的研究尤为重要。本文以某新型远程多管火箭炮为工程背景,研究了该火箭炮泵控缸电液位置伺服系统的模型辨识与控制策略。论文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析了火箭炮泵控缸电液位置伺服系统的结构和工作原理,推导了电液位置伺服系统的传递函数,利用MATLAB中的SimMechanics和SimHydraulics工具箱搭建了系统的仿真模型,并分析了该系统的非线性和时变性因素,为下一步的控制研究和试验分析奠定基础。(2)研究了离线训练与在线微调相结合的系统辨识策略。离线辨识时,采用基于遗传优化的BP神经网络辨识方法:首先利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,得到优化初值,再由BP算法按负梯度方向寻优,进一步优化神经网络。该方法较好地解决了BP神经网络易陷入局部最小的问题,并且离线训练后的权值参数为合理值,从而使在线微调避免了振荡现象的发生;在线辨识时,采用附加动量项和自适应学习率相结合的快速BP算法,加速了网络的收敛速度,使其能很好的运用于在线辨识的研究中。(3)研究了泵控缸电液位置伺服系统的神经网络间接模型参考自适应控制方案。由于神经网络控制器反向传播需要已知被控对象的数学模型,而对于本文所研究的具有非线性和时变性的系统,神经网络控制器的学习修正就很难进行。为了解决该问题,采用带有神经网络在线辨识器的神经网络间接模型参考自适应控制方案,利用神经网络在线辨识器实时地为神经网络控制器提供梯度信息,使得神经网络控制器的学习修正能够正确的进行。(4)研究了泵控缸电液位置伺服系统的自适应模糊滑模变结构控制方法。该方法利用自适应模糊系统来逼近等效控制,从而解决了由于外界干扰与参数不确定性的存在使得等效控制律无法直接获得的问题。为了解决滑模变结构控制存在的抖振问题,采用了两种方法:一是利用抖振参数及切换函数的绝对值作为输入变量,设计模糊系统动态调节边界层厚度;一是以切换函数及其变化率作为输入变量,设计模糊系统动态调节控制增益。(5)设计了硬件电路和控制软件,并在半实物仿真试验台上进行了模拟试验研究,试验研究验证了本文理论与仿真研究的正确性,为系统的进一步样机制作提供了理论指导。
参考文献：
[1]. 液压伺服位置系统的智能控制[D]. 黄镇海. 燕山大学. 2001
[2]. 液压伺服驱动位置系统的智能控制[D]. 裴福俊. 燕山大学. 2002
[3]. 阀控非对称缸伺服系统变论域自适应模糊PID控制研究[D]. 高名乾. 长沙理工大学. 2008
[4]. 模糊PID控制在压注机电液控制系统中的应用研究[D]. 祖立业. 哈尔滨工业大学. 2006
[5]. 电液位置伺服系统智能控制及仿真技术研究[D]. 吴海峰. 武汉科技大学. 2004
[6]. 钢管包装电液伺服系统控制策略及其应用研究[D]. 倪敬. 浙江大学. 2006
[7]. 重型模锻压机多学科集成建模与低速稳定性研究[D]. 李毅波. 中南大学. 2013
[8]. 智能模糊控制精密液压伺服系统[D]. 李明泽. 广东工业大学. 2016
[9]. 基于智能优化方法的永磁电机驱动液压动力源控制策略研究[D]. 马玉. 西安建筑科技大学. 2013
[10]. 远程多管火箭炮电液位置伺服系统辨识与控制策略研究[D]. 高强. 南京理工大学. 2008
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