肇庆鼎湖  莲花镇，永安镇，凤凰镇，沙浦镇  升高车出租    阀控非对称缸系统的控制方法研究现状???     为了改善系统动态性能，提高系统响应精度，众学者也从控制策略入手，不断丰富和发展阀控非对称伺服缸系统的控制理论。阀控非对称缸系统的控制同自动控制理论一样也经历了经典控制、近代控制和智能控制三个阶段。

         常规PID控制由于算法简单和可靠性高等优点，是阀控缸电液伺服系统在经典控制阶段最常用的控制方法，为了达到最理想的控制效果，常常会引入一些自整定算法，对PID控制器的控制参数进行在线整定，实现最优参数匹配下的最佳控制。提出了利用粒子群算法改进的细菌觅食算法，并将其应用于电液伺服系统PID控制器的参数寻优中，仿真和实验结果都表明：所设计的复合控制方法具有更好的控制效果；借鉴了生物体的免疫机制，将免疫反馈引入到普通PID控制中，并应用于轧制的AGC系统，结果表明该控制方法具有更强的适应能力；设计了小脑模型关节控制器(CMCC)神经网络和PID复合控制器，通过CMCC的系统辨识和学习功能，在不同控制阶段不断调整二者的比重，改善了注塑机液压系统的保压性能； 通过粒子群优化算法整定PID控制器参数，并应用于电液伺服系统控制中，仿真和试验结果验证了优化后控制器的控制性能； 以IATE设计标准为目标函数，提出了一种精英多父交叉进化优化算法，用于优化6自由度并联平台电液伺服系统PID控制器三个参数的优化，取得了比较好的效果；   将全局搜索优化方法随机病毒算法应用于电液伺服系统PID控制器的参数整定中。仿真结果表明，所提出的参数优化方法是一种有效的优化策略，具有良好的性能。近代控制以自适应控制为代表，主要应用于一些包含未知因素和随机因素的不确定性系统。自适应控制是一种基于数学模型的控制方法，它能够根据系统的输出特性实时调整控制器的参数，以适应系统内部特性的变化和外部扰动的影响，具有自适应能力。

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         在阀控缸执行机构驱动的机器人机械手的轨迹跟踪中，应用了基于梯度法估计参数的间接自适应鲁棒控制(IARC)，实现了系统的准确预测、诊断和自适应控制；提出了一种自适应模糊滑模控制(AFSMC)，从李亚普诺夫角度证明了系统的稳定性，并将其应用于液压耦合驱动的调速系统；  将滑模控制器应用于阀控非对称缸系统的位置控制中，对比分析了滑模控制和普通PID控制下的系统稳定性，证明了滑模控制的自适应能力；  通过应用基于误差方程多项式代数法的自适应控制，使阀控非对称缸系统的输出渐进一致地收敛于参考模型的理想输出;    将自适应交互算法引入到普通PID控制器中，实现了控制参数的自适应调节，取得了满意的控制效果；  基于模糊基函数网络提出一种自适应控制方法，并应用于热轧立辊电液位置伺服系统中，该方法加快了误差的收敛速度，提高了闭环系统的鲁棒性。智能控制以模糊控制和神经网络控制为代表，主要应用于高精度、强鲁棒性和良好动稳态性能要求的电液伺服系统控制中。  

         提出一种规则自校正模糊PID控制器，可以在线实时调整模糊控制规则，使电液伺服系统获得了良好的动、稳态特性；   提出了模糊速度补偿μ复合控制策略，仿真和试验结果表明：该控制方法能够有效抑制负载刚度摄动，消除了电液位置伺服系统快速定位中的超调现象；   综合了CMAC的自适应能力和模糊PID响应速度快、控制精度高的优势，缩短了车载调平系统的调整时间，改善了系统的稳定性能，增强了系统的抗干扰能力；  在模糊PID中引入了支持矢量回归的复合控制，提高了半闭环伺服系统的位置跟踪精度；  将模糊自适应PID控制方法应用也电液位置伺服系统中，提高了系统的响应性能;  介绍了变论域模糊自适应PID控制，其能根据误差的变化，对输入输出模糊集的论域空间进行调整，有效地降低了电液伺服系统的稳态误差，具有较强的抗干扰能力；  针对不平衡负载、系统不确定性和干扰的双缸电液举升系统，提出了一种综合模糊控制器来实现同步定位目标，实验结果表明，所提出的综合模糊控制器可以使系统的同步误差保持在±4mm以内；  将模糊自适应PID控制器应用于振荡气缸电液位置伺服系统中，实验结果表明：自适应PID控制器对外界干扰和系统参数的改变具有良好的自适应能力和鲁棒性，其控制性能优于传统PID控制器。

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