基于RBFNN的PID控制及其在电液位置伺服系统中的应用

针对具有参数不确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题,利用径向基函数神经元的自学习、自适应特点,将其与传统的PID控制方法相结合,对电液位置伺服系统进行学习和控制.仿真研究表明,利用基于径向基函数神经网络的PID控制能使电液位置伺服系统获得令人满意的跟踪特性和快速响应特性.     

智能复合控制在电液伺服系统中的应用

讨论了模糊逻辑和神经网络控制器在电液伺服位置系统中的应用,据此,提出一种智能复合控制方法,仿真和实验表明,这种控制器对系统参数变化不灵敏,且能有效地改善系统的动态特性。     

电液比例系统的控制策略

以电液比例位置系统为对象，研究鲁棒控制和２种智能控制，提出简便且易子实现的实时修改控制器参数方法，实验和仿真结果表明：作者提出的控制策略具有良好的控制性能，对被控对象负载和参数变化有良好的适应性；此外，系统结构简单，执行时间短，可广泛地应用于其它工业控制领域中。     

液压粘滑现象对电液比例流量阀性能影响的研究

本文结合实验,分析了液压粘滑现象机理以及滑阀式先导级电液比例流量阀性能的影响,提出了防止滑动副由流体压润滑区向混合润滑区转化的具体对策,对提高滑阀类液元件的性能具有普遍意义。     

电液伺服动静三轴试验机系统的动态特性分析

大型电液伺服粗粒土动静三轴试验机的伺服系统共有Ａ、Ｂ、Ｃ三个环、而Ａ、Ｂ环又有三个环、即为力环、位置环、变形环。本文以力环分析系统的动态特性。     

基于模糊遗传算法的电液位置伺服系统控制

电液位置伺服板簧实验系统是一个典型的非线性系统，采用传统的PID控制策略难以获得较好的控制效果。基于遗传算法的模糊遗传算法，利用遗传算法强大的空间搜索能力，对模糊隶属函数进行优化。仿真结果表明：该算法在电液位置伺服系统控制中取得了响应速度快、稳定性优越的效果。     

材料实验机电液伺服系统的神经网络控制

材料实验机的力加载系统是一个典型的非线性电液伺服系统,应用传统的PID控制算法往往不能很好地满足某些要求。本文对系统进行数学建模,应用B样条神经网络加以控制,最后使用MATLAB进行仿真,仿真结果表明该方法具有逼近精度高,分辨率高的优点,能很好地满足了实验机力加载的要求。     

“派恩科技”：时势造英雄

上海派恩科技有限公司是一家致力于引进国外先进的控制技术以及传感技术，面向重型机械行业，进行电液控制系统技术开发和服务的科技型企业。公司主要业务包括以下几个方面：基于CAN—BUS的工程机械智能化电液控制系统开发：基与视频技术及无线通讯技术的工程机械无人驾驶控制系统开发：基于GSM／GPS／GPRS技术的车辆远程机群控制、故障诊断和管     

基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制

提出了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法，其算法是梯度下降法与高斯－牛顿法的结合，对于训练次数及准确度，L－M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP（Back Propagation)算法，适用于在线学习与控制，因此，利用L－M算法的特点进行在线训练神经网络，以实现实时非线性控制，仿真结果表明，该控制方法优于常规控制算法，明显改善了在未知负载扰动时，伺服系统的踊跃性能，显著地降低了跟踪误差，具有很强的抗干扰能力。     

电液伺服驱动的连铸结晶器激振系统研究

针对传统的连铸结晶器激振装置存在的缺点，提出采用电液伺服驱动连铸结晶器激振系统，可方便地实现计算机控制和管理，并能根据连铸工艺要求很方便地改变振动波形，有效地改善控制精度，提高铸坯质量。