用PLC实现位置控制的方法

讨论了一种用PLC实现位置控制的方法，该方法采用RS485标准串行接口，以数字方式驱动交流电动机，用高速计数器模块作为位置反馈环节，给出了在工业控制中应用最广的PID控制器的参数整定和死区补偿的方法，论述了对位置控制系统的非线性饱和问题，并介绍了该方法在ASFA008A型往复式抓机中成功应用的实例。     

新双连杆柔性臂机器人定位过程模糊滑模控制

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为背景，提出了一种新的关节角控制律设计方法，即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法，再根据关节角误差信号和滑模函数变化趋势建立模糊推理表确定对滑模控制律的修正量。通过将控制律在完整的系统模型上进行计算机仿真表明，算法可以很好地实现关节角位置控制同时不引起大的振动。     

软件伺服系统位置控制分析

针对交流永磁同步电机伺服系统在高速进给时位置跟随误差较大这个问题，分析了一种新型位置前馈方案，给出了位置控制器的模型和软件伺服实现方法．实验证明，该方案具有高精度控制的特点，可在保证系统稳定性的基础上，明显提高位置控制精度．     

基于神经网络逆系统方法的机器人柔顺性控制

提出了一种机器人柔顺性控制算法，在未知机器人精确数学模型的情况下，通过构建一个ANN二阶逆系统，并级联ANN与机械手，实现机器人位置系统的线性解耦．在此基础上，针对已解耦位置系统，通过本提出的基于目标阻抗的控制算法调节机器人手臂的阻抗，从而实现机器人的柔顺性控制．还介绍了机器人柔顺性控制实验平台的建立与组成．基于两杆操作手的实验结果证明该方法具有良好的解耦和位置跟踪性能，仿真结果表明本方法可实现有效的柔顺性控制．     

模糊控制在机器人位置控制中的应用

关节角A的控制是机器人位置控制技术中至关重要的环节，为此研究了利用模糊原理对关节角速度控制的一类问题，首先给出一类机器控制位置模型，然后利用模糊函数规则进行模糊控制器设计。通过仿真显示，本文案为机器人位置控制臂提供了新的控制途径，也拓宽了模糊控制原理的应用领域。     

CD唱机CUP控制机理的实验研究

在速度和位置控制和混合模式下，推导了ＣＤ唱机ＣＰＵ的最佳控制方法，结合对ＳＯＮＹ产品的分析，研制了独立的实验系统，在此系统上实现了ＣＤ唱机的优化控制和数字显示，其功能达到国外产品水平，为ＣＤ唱机的国产化提供了经验。给出了分析和实验结果。     

多指手爪非线性分析及其位置离散学习控制

本文通过分析机器人多指手爪的静摩控，库伦磨擦，粘性磨擦等非线性因素，推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型，针对指手爪的非线性影响，提出了一种位置离散学习控制方法，并给出了这种方法的收敛性定理，仿真结果表明，离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置。     

倾斜导轨上两级倒立摆的H∞控制

对倾斜导轨上两级倒立摆的控制问题进行研究，要求设计出的控制器不仅能使摆杆在垂直方向保持稳定，而且能控制小车在导轨上的位置。该问题可简化为极小化某闭环传递函数的Ｈ∞范数，并利用标准Ｈ∞方法进行求解。仿真结果表明，所设计的控制是令人满意的。     

电液位置伺服系统的前馈补偿滑模PI控制

针对不确定性电液位置伺服系统的跟踪控制问题，提出了一种前馈补偿滑模ＰＩ控制方法．经仿真表明：该方法对存在外扰和模型不确定性的电液伺服系统具有强的鲁棒性和良好的跟踪特性．     

基于Fuzzy-PID多模态控制的位置跟踪系统

针对PID控制和模糊控制在位置跟踪系统应用中的局限性,利用它们的各自优点,采用多模态控制方法对位置跟踪系统进行控制,给出模糊控制器的设计过程以及采用PID控制和模糊控制相结合的多模态控制方法的运行结果.跟踪结果表明,该方法不仅减小了系统稳态误差,而且改善了系统动态特性,证明了多模态控制在位置跟踪系统中的应用价值.     

不确定性电液位置伺服系统的滑模鲁棒跟踪控制

本文针对存在参数变化的不确定性电液伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种具有前馈补偿的滑模鲁棒控制器设计方法,利用李亚普诺夫方法证明了整个闭环系统的渐近稳定性.应用这种方法于某疲劳试验机电液伺服系统,通过仿真验证了该方法的有效性.     

一种新的电液伺服系统神经网络自适应控制

提出一种基于直接模型参考的神经网络与滑模变结构控制相结合的神经网络自适应控制方法并对电液伺服系统进行控制,仿真结果表明用该控制方法的控制系统能实现较高粗度的控制,且具有较强的鲁棒性和自适应能力,具应用价值。     

大型阀门开度电液控制系统研究

在分析大型阀门阀板交变弹性负载规律的基础上，对阀门开度电液控制系统的构成进行分析，得出消除交变弹性负载影响的近似条件及简单的校正方程。同时讨论电液伺服阀的选取和校正方程的参数确定原则。最后介绍实际应用的情况。     

电液位置伺服系统的智能控制

研究了阀控型电液伺位置系统的点位控制，设计了仿人智能控制和速度，加速度反馈补偿仿人智能控制器，并进行了实验，实验结果表明，在本研究的工程背景下，采用速度，加速度反馈实偿仿人智能控制，稳态误差小于０．３ｍｒａｄ，调节时间小于２００ｍｓ超调量等于零，并具有较好的鲁棒性。     

电液位置伺服系统的再励学习控制研究

针对非线性电液位置伺服系统的不确定性控制问题,提出了一种带有小脑模型（ＣＭＡＣ）神经网络的再励学习控制方法。将ＣＭＡＣ神经网络融入再励学习控制结构中,并进行了撞化与改进杯仅使再励学习控制器具备了泛化能力,而且提高了其学习速度,因此竽电液位置伺 服系统的快速跟踪控制。仿真结果表明,控制器不仅具有良好的处理非线性能力而且对时变外扰支具有明显的抑制作用。     

预测控制在时变负载泵控马达电液伺服系统中的应用

实现了预测控制在泵控马达电液伺服系统的自适应控制中的应用,并在负载时变的条件下,做了该系统的实验研究.将预测控制和模型参考算法在实时控制中综合起来,提出了模型参考预测控制新方法.系统的阶跃响应试验和时变负载下的跟踪试验表明,此算法在控制精度和控制的鲁棒性方面均取得令人满意的效果。     

建筑结构电液伺服主动抗振系统最优控制

分析了线性二次型最优控制是适用于电液伺服主动抗振系统的原因，并根据电液伺服抗振系统特点，提出了以伺服阀ｐ－Ｑ特性为不等式约束条件的瞬时最优控制方法，抗振模拟试验结果证实了这一控制思想的正确性和有效性。     

基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究

针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种采用小脑模型（ＣＭＡＣ）神经网络的在线学习控制方法,与传统的ＣＭＡＣ控制器不同,该控制器采用动态误差作为ＣＭＡＣ神经网络的激励信号,从而使基于ＣＭＡＣ的控制器跟踪连续变化的信号成为可能,给出了具体的控制结构和算法,仿真结果表明,该控制器具有良好的处理非线性及跟踪连续变化信号的能力,并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用,而且新型控制器能和较高的学习     

泵控缸电液位置伺服系统的迭代学习控制

针对可调转速泵控缸电液伺服系统由于建模不良所造成的参数不确定性特点，在建立系统数学模型基础上，利用迭代学习控制方法据动态指标的要求设计了控制器，并完成了系统仿真，结果表明，与传统PID控制相比较，所设计的迭代学习控制器使系统的动态性能得到了很大的改善。