基于遗传算法优化的模糊PID在粉末液压机伺服系统的应用研究.pdf

第 8期 2 0 1 3年 8月 组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术 M o d ul a r M a c h i ne To o l Au t oma t i c M an uf a c t ur i ng Te c hni q ue NO ． 8 Au g．2 0 1 3 文章编号 1 0 0 1 2 2 6 5 2 0 1 3 0 8 0 0 5 8 0 4 基于遗传算法优化的模糊 P I D在粉末液压机 伺服系统的应用研究 木 俞 建卫 ， 徐 蕾 ， 吴士鹏 1 ． 合肥 工 业大 学 摩 擦 学研 究所 ， 合肥 2 3 0 0 0 9 ； 2 ． 安徽 省粉 末冶 金技 术工 程 中心 ， 合肥 2 3 0 0 0 9 摘要 C N C粉末冶金液压机电液伺服 系统具有时变性、 易受干扰等特点 ， 运用常规的 P I D控制难以达 到 满 意的控 制效 果 。运 用模 糊 P I D控制 实现 对 P I D参数 的在 线 自适 应整 定 ， 提 高 了 P I D控制 器对 电 液伺服 系统的调节控制能力。为了进一步提 高模糊 P I D控制 器的控制性能 ， 采用遗传算法对模糊 P I D控 制 器的初 始 P I D参 数 和 比例 因子进 行 了优 化 。仿 真 结 果表 明 基 于遗 传算 法优 化 的模 糊 P I D 控制器在 C N C粉末冶金液压机 电液伺服 系统的控制中具有 良好的 自适应性、 鲁棒性和稳定性。 关 键词 模糊 P I D控 制 ； 粉末 冶金 液压机 ； 电液伺服 系统 ； 遗 传 算法 中图分 类号 T F 3 7； T P 2 7 3． 4 文献标 识码 A S t u dy o n Fuz z y PI D Co nt r o l Ba s e d o n Ge ne t i c Al go r i t hm Us e d i n Po wde r Hy dr a ul i c M a c hi ne’ S Se r v o S ys t e m YU J i a n we i 一，XU Le i ，W U S h i pe n g 1 ． I n s t i t u t e o f T r i b o l o g y，He f e i Un i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y，He f e i 2 3 0 0 0 9，C h i n a ； 2 ． An h u i Re s e a r c h C e n t e r f o r P o w d e r Me t a l l u r g y E n g i n e e r i n g＆ T e c h n o l o g y ，He f e i 2 3 0 0 0 9，C h i n a Abs t r a c t CNC p owd e r me t a l l u r g y h y d r a ul i c ma c h i n e’S e l e c t r o hy d r a u l i c s e r v o s ys t e m i s t i me v a r y i n g a nd s u s c e p t i b l e t o i n t e r f e r e n c e，i t i s d i f fic ul t t o o b t a i n s a ris f y i n g c o n t r o l p e r f o r ma n c e wi t h c o n v e n t i o n a l P I D．Us i n g f u z z y P I D ma k e s t h e P I D p a r a m e t e r h a v e t h e a b i l i t y o f o n l i n e a d o p t i v e a d j u s t me n t a n d i m p r ov e s t h e pe r f o r m a n c e o f PI D c o nt r o l l e r i n t h e e l e c t r o h y d r a u l i c s e r v o c o n t r o l s y s t e m． I n o r d e r t o i m p r o v e f u r t h e r t h e c o n t r ol p e r f o r ma n c e o f f u z z y PI D c o n t r o l l e r ，g e n e t i c a l go r i t h m i s us e d t o o p t i mi z e t h e i n i t i a l P I D p a r a m e t e r a n d s c a l e f a c t o r s o f f uz z y P I D c o n t r o l l o r ． S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t ha t t h e f u z z y P I D c o n t r o l l e r o p t i mi z e d by g e n e t i c a l g o r i t h m h a s g o od a d op t a b i l i t y、 r o b us t n e s s a n d s t a b i l i t y i n t he e l e c t r o h y d r a ul i c s e r v o c o n t r o l s ys t e m o f CNC CNC p owd e r me t a l l u r g y h y d r a u l i c ma c h i n e． Ke y wor ds f uz z y PI D c o n t r o l ；p o wd e r me t a l l u r g y h y d r a u l i c p r e s s ； e l e t r o h y d r a ul i c s e r v o c o n t r o l ；ge n e t i C a l g or i t h m 0 前 言 粉末 冶金 数控 液压 机 的 电液伺 服 系 统 是典 型 的 阀控 液压 缸 式 位 置 伺 服 控 制 系统 ， 它 的控 制 性 能 直 接影响粉末 冶金产品 的密度均匀性 和尺寸精度 ， 因 此 实 时位 置控制 是 粉 末 冶金 液 压 机 的 主控 参 数 。 由 于粉 末 冶 金液 压 机 电液 伺 服控 制 系统 在 工作 过程 中 受 到 如油 液黏 度 、 温度 、 现场 工 况 等 多种 参 量 因素 的 影 响 ， 表 现 出 时 变 、 干 扰 等 不 确 定 性 ， 而 常 规 的 P I D 算 法 ， 对 于 时 变 性 、 强 干 扰 系 统 的 控 制 自适 应 能 力 差 ， 难 以达 到理 想 的控 制 效 果 。为 解决 这 一 问题 ， 可 以通过 实 时 调 整 P I D 参 数 来 实 现 。将 模 糊 控 制 与 P I D控 制有 机结 合起 来 ， 利用 模 糊控 制 实 时调 整 P I D 参数 ， 建立模 糊 自适 应 P I D控 制 器 实 现 对 粉 末 冶 金 数控 液压机 电 液伺 服 系统 的 自适 应 控 制 首 先 应 用 遗 传算 法整 定 出模 糊 P I D 的 初 始 P I D参 数 值 ， 然 后 建立模糊 P I D并采用遗传算法对其量化 因子进行优 化 ， 实 现对 P I D参数 的实 时调整 。 1 粉末冶金数控液压机 电液伺服系统模 型 组成 粉 末 冶 金 数 控 液 压 机 电液 伺 服 系 统 的 主 要 元 部 件有 电 液伺 服 阀、 液 压 缸 、 位 移 传 感 器 。该 电 液 伺 服 系 统 的 P I D控 制 数 学 模 型 的 框 图 如 图 1 所示 收稿 日期 2 0 1 21 2 0 4 基金项 目 国家 自然科学基金 5 1 0 7 5 1 1 4 作者简介 俞建卫 1 9 5 6 一 ， 男 ， 江苏无锡人 ， 合肥_T业大学摩擦学研 究所研 究员 ， 安徽省粉 末冶金技术 T程 中心研 究员 ， 硕士 生导师 ， 主要 从事机械设计 、 测控技术 、 复合 自润滑材料以及相关项 目， Em a i l y j w y x f y y h 1 6 3 ． c o rn。 2 0 1 3年 8月 俞建卫， 等 基于遗传算法优化 的模糊 P I D在粉末液压机伺服系统的应用研究 5 9 入 { l 1 ／ ． 4 PID控 制 器 1 盘 鍪 f 伺服阀传递函数 液压缸传递函数 位移传感器 图 1 粉 末冶金液压机位置控制 系统模 型 一 伺服 阀的流 量增 益 ； 一伺 服 阀 的频率 ； 一 伺服 阀 的阻 尼 比 ； A p 一液 压 缸 的有 效 面积 ； 0 2 一 液压 缸 的 固有频 率 ； ～ 液 压缸 阻尼 比。各参 数 的数 值 如表 1 ⋯ 所示 。 表 1液压 系统参数值 序号 参 数 参数值 l 0 ． 0 9 4 m ／ s A 2 ” 3 2 0 r a d ／ s 3 ， 0 ． 7 4 Ap 0 ．O 3 1 4 m 5 4 6 r a d ／s 6 0 ． 2 将表 1的参 数值代入系统模 型 ， 则可得 被控液 压伺服系统 的开环传递函数为 G s 1 2 基 于遗传 算法优化 的模糊 P I D控 制器的 设计 2 ． 1 遗传 算 法 遗传 算 法 简 称 G A G e n e t i c A l g o r i t h m是 1 9 6 2年 由美 国的 H o l l a n d提 出 的 一 种模 仿 生 物 进 化 过 程 的最 优 化 方 法 。它 将 优 胜 劣 汰 ， 适 者 生 存 的 生 物进化原理 引入 优化参数形成 的编码 串群体 中， 按 所 选择 的适 应 度 函 数 并 通 过 遗 传 中的 复 制 、 交 叉 及 变异对各个个 体进行筛选 ， 使适应度高 的个 体被保 留下来 ， 组成新 的群体 ， 新 的群体既继承了上一代 的 信息 ， 又优 于上 一代 ， 这样周而 复始 ， 群体 中各个个 体适应度不 断提高 ， 直 至满 足一定 的条件 。其算法 简 单 ， 可并 行 处理 ， 能 得到 全局 最优 解 。 遗传算法参数 中的交叉 率 P 和变异率 P 的选 择 是 影 响遗 传 算 法 行 为 和性 能 的关 键 ， 直 接 影 响 到 算 法 的收 敛 性 。而 在 传 统 的 遗 传 算 法 中 ， 交 叉 概 率 、 变异概率是事先确定 的， 并且在遗传操作 的整个 过程中是不变 的。这不仅严重 的影响 了遗传算法 的 收敛 速度 ， 并 可能 导致 陷 入局 部 收敛 。根据 文 献 [ 6 ] 对 交 叉率 P 因和 变 异 率 P 分 别 按 以下 公 式 对 交 叉 率 与 变异 率进 行 自适 应调 整 。 { { ㈩ 式 中 厂 m 是群 体适 应 度 的最大 值 是 群 体适 应 度 平 均值 ； ．厂 是要交叉双方适应度较大 的适应度值 ；． 厂 是变 异个体的适应度值 。 适 应 度 函数 F i t n e s s F u n c t i o n 的选 取 直 接 影 响 到遗传算法的收敛速度 以及 能否找到最优解 。遗 传 算法 仅 以 适 应 度 函数 为 依 据 ， 利 用 种 群 每 个 个 体 的适应度来进行搜 索。因此 ， 适应度是驱动遗传算 法 的动力。将优化 目标函数与个体的适应度建立起 映射关 系 ， 就 可 以在 群 体 进 化 过 程 中实 现 对 优 化 问 题 目标 函数 的寻优 。为 了获 取 满 意 的 系统 过 渡 过程 动态特 性 ， 采 用 I T A E指 标 ， 即 误 差 绝 对 值 乘 时 间积 分 指标 ， 作 为参 数 优 化 的 目标 函 数 的组 成 项 。此 外 ， 为 了防止 控 制 量 过 大 ， 将 控 制 输 人 的平 方 项 加 入 目 标 函数 中。并 将这 两项 分别 乘 以不 同的权 重作 为 P I D参数优化的 目标 函数 ， 即 目标函数为 ． ， c ￡ J I e ￡ I￡∞ “ ￡ 4 另外 ， 为使 系 统 避 免 超 调 ， 采 用 了惩 罚 功 能 项 ， 一 旦产生超调 ， 将超 调量作为 目标 函数的一项指标。 即 当误 差 e 0时 ．，I [ c cJ 1 I e t I t ∞ 2 u t ∞ 3 ] I e t I ] d t 5 ∞1 ， ∞ 2 ， ∞ 3 一 权 值 ， 且 ∞ 3 0 2 1 ； 在 这 里 取 1 0 ． 9 9， 20． 01， 3 1 0 0 0。 将 优 化 目标 函数 与个 体 的 适应 度 建 立 起 映射 关 系 ， 就 可 以在 群 体 进 化 过 程 中实 现 对 优 化 问题 目标 函数 的寻 优 。适 应 度 函数 的设 计 应 尽 可 能 的简 单 ， 以减小计算量 。选取的适应度函数为 ， 6 J 十 l 2 ． 2模 糊 P I D 控 制器 设计 2 ． 2 ． 1 P I D控制 器原 理 P I D控制 器是 一种 线 性 控制 器 ， 就是 对误 差 信 号 进行 比例 、 积分 和微 分变 换 的控 制器 。在计 算 机控 制 中 ， 采用 离散化 的数 字 P I D控制器 ， 基 本算法 如下 M k K e k K ∑e K d [ e k 一e k一1 ] 7 式中， u k 一 时刻 P I D控制器输出的控制量 ； K 一 比例 系 数 ； K 一 积分 系数 ； K 一 微 分 系数 ； 一后时刻 的 误差 。K 和 3个 参 数 在 P I D控 制 过 程 中的 作 用 如下 1 的作 用是减小 超调 ， 增加快 速性 ， 因此要 求 当误差较 大时 ， 也 较大 ； 当误差较 小时 ， 也 较小 。因此 ， 比例 系数 K 是一 个主要 跟系统误差有关 的参数 。 2 K 的作用是累积系统误差 ， 以减小系统 的稳态 误差 。当误差 较 大 时 ， 较 小 ； 当误差 较 小 时 ， 较 大 。因 此 ， 积分 系数 K 也是 一个 主要跟系统误差有关 的参数 。 3 P I D控制 中的微 分环节反应误差信 号的变 化速率 ， 能在误差信号变大之前 ， 在系统中引人一个 有效的早期修正信号， 从而加快系统的响应速度 ， 减 小系统误差 ， 减小调节时 间。所 以， P I D的微分系数 不仅 与 系统误 差有 关 ， 还与 系统 的变化 率有 关 。 2 ． 2 ． 2模 糊 控制 器设 计 模 糊 自适 应 P I D 由 P I D控制 器 和模 糊 控制 器 两 6 0 组 合机 床与 自动 化加 工技 术 第 8期 部 分 构 成 ， 其 结 构 如 图 2所 示 。模 糊 自整 定 P I D设 计 思想 是先 找 出 P I D三个 参 数 与 偏 差 e和偏 差 变 化 率 e c 之 间 的模 糊 关 系 ， 在 工 作 中通 过 不 断 检 测 e 和 e c ， 在根 据模 糊控 制原 理对 P I D的三个 参数 进 行 在线 校 正 ， 以满 足不 同 e 和 e c 对控 制 器参 数 的不 同要 求 ， 而使被 控 对 象 有 良好 的 动 、 静 态 性 能 。其 工 作 过 程 可 大致 分 为这 几个 步 骤 首 先 ， 控制 器 输 入量 的模 糊 化 ； 其 次 ， 依 据 模 糊 控 制 规 则 ， 应 用 模 糊 逻 辑 推 理 得 出控 制器 的模糊 输 出量 ； 第 三 ， 将 模 糊 输 出 量乘 以量 化 因子得 到 精确 量 即 P I D 三个参 数 的调整 量 ； 最 后 ， 将 P I D三个 参 数 的 调 整 量 分 别 与 P I D 的 初 始 值 相 加 ， 得 到 P I D新 的控制 参数 。 图 2模 糊 P I D控 制 器 结构 因此 ， 模 糊 控制器 是 二 输 入 三输 出模 糊 控 制 器 ， 以 e 、 e c为输 入 ， △ K p 、 A K 和 A K 为 输 出 。模 糊 自整 定 P 控制 器调 整 P I D参 数计 算为 K p K K p K K l， A K K K A K 8 其中， K 、 K 、 K 为初始设定的 P I D参数。 将 系统 误差 和误 差 变化 率 以及模 糊 控 制 器 的输 出 A K 、 A K 和 A K 的模糊 集 及 论 域进 行 定 义 e 、 e c 、 A K 的 模 糊 集 为 { N B 负 大 、 N M 负 中 、 N S 负 小 、 Z O 零 、 尸 s 正小 、 P 正 中 、 P 曰 正 大 } ， A K 。 、 A K 的模 糊 集 为 { Z O 零 、 P S 正 小 、 P 正 中 、 P B 正 大 } ； 输入 变量 e 、 e c的论域 均 为 { 一 3 ， 一 2 ， 一1 ， 0， 1 ， 2， 3} ； 输 出变 量 △ K p 、 A K 和 A K 的论 域 分另 0 为 { 0 ， 1 ， 2 ， 3} 、{ 0 ， 1 ， 2 ， 3 } 和{ 一3 ， 一 2 ， 一1 ， 0 ， 1 ， 2 ， 3 } 。另外 ， 为 了计 算的方便 ， 选 用三角形 和高斯 曲线 形 的隶属 函数 。其 中， e 、 e c 和 A K 的隶 属 函数 相 同 ， 如 图 3所示 ， △ K p 、 A K 的隶属 函数相 同 ， 如 图 4所 示 。 图 3 、 e c 、 A K 的隶属 函数 根据 、 和 K 3个参 数 在 P I D控制 过 程 中的 作 用 ， 建 立 △ K p 、 A K 、 A K 的模糊 控制 规则 表 ， 分别 如 表 2 、 表 3 、 表 4所示 。 表 2 AKp的模 糊 控 制规 则 NB NM Ns ZD PS PM PB AK P PB P M P 5 Z0 尸5 PM PB 表 3 AK 的 模 糊 控 制 规 则 NB NM Ns Z0 PS p M PB AK ZD P S PM P B P M P S Z0 表 4 AK 的 模 糊 控 制 规 则 表 ’ e c e AKd NB NM ／ 、 rS Z0 PS p M PB NB PS Ns NB NB NB NM P5 NM PS Ⅳ5 NB NM NM ⅣS ZD Ⅳ5 ZO Ns NM NM Ⅳ5 ／ v S ZD Z0 ZD ⅣS Ns ／ 、 『5 ⅣS ⅣS ZO PS Z0 Z0 ZD Z r J Zf J Zf J Zr J PM PB Ns P JD S PS P S P PB PB PM PM P M P5 P 5 P 0 0 ． 5 1 ．0 1 ．5 2 ． 0 2 ．5 3 ． 0 图4 a ／ G、 A K 的隶属函数 2 ． 3 遗 传算 法优 化模糊 P I D 控 制器 模糊 P I D 的初 始 P I D参 数 对其 控制 性 能有 重 要 的影 响 ， 为 了 能得 到 一 组 最 合 理 的模 糊 自整 定 P I D 参 数 ， 同时 为 了提 高模 糊 自整定 P I D 控 制 器 的 控 制 性 能 ， 本 文 首 先 应 用 自适 应 遗 传 算 法 整 定 模 糊 P I D 的初 始 P I D参数 。 由于模 糊 P I D的 比例 因 子 的选 取 直接影响 P I D调整量 A K A K 、 A K ， 传 统的经验 公式 法选 取 的 比例 因子往 往 不 能使 模糊 P I D控 制性 能达 到最 优 。 因此 在 这 里 也 采 用 遗 传 算 法 对 模 糊 P I D的 比例 因子进行 优化 。运用 遗传 算法 ， 采用 Ma t l a b编 程 对 模 糊 P I D的 初 始 P I D参 数 以 及量 化 因 子 进行 优化 ， 具体 步骤 如下 ① 确定初 始 P I D参数 的取值 范 围 ， 设 置遗 传算 法 的样本数 以及 最大 迭代 次数 ， 随机 生成 遗传 算 法 的初 始种群个体。进行遗传算法的选择、 交叉、 变异操作 ， 在进行交叉 与变异操作 时 ， 分 别按公 式 2 和公式 3 自适 应调整交叉 率与变异 率 。按 公式 4 计 算 目标 函 数值 ， 当 出现 超 调 时 ， 则 按 照公 式 5 计 算 目标 函数 值 ， 然 后根据公式 6 计算个 体的适应度值 。 ② 判 断是 否 达 到 设 置 的 最 大 迭 代 次 数 ， 如 果 没 有 达到 ， 则继 续进 行 遗传 算 法 的优 化 过 程 ； 否则 结 束 优 化过 程 。 ③ 整定 模 糊 P I D控 制 器 的 初 始 P I D参 数 后 ， 对 量化 因子 运 用 遗 传 算 法 进 行 优 化 ， 具 体 过 程 可 参 照 步骤 ① 和② ， 这 里不 再赘 述 。 3模糊 P I D 控 制粉 末 冶金 数控 液 压 机 电液 位置伺服 系统仿真分析 运用 Ma t l a b对本文设计 的基于遗传算法优化的 2 0 1 3年 8月 俞建 卫 ， 等 基 于遗传 算 法优 化 的模 糊 P I D在 粉 末液 压机 伺服 系统 的应用研 究 6 1 模 糊 P I D液 压伺 服 控制 系统 进行 仿 真 分 析 。根 据式 1 的 数 学模 型 ， 运用 Ma t l a b编 制 仿 真 程序 ， 设 系统 的采 样周 期 为 0 ． 0 0 1 S ， 分 别对 常 规 P I D控 制 、 普 通模 糊 P I D控制 与遗 传算 法 优 化 的模 糊 P I D控 制 进 行单 位阶跃响应仿真实验 。系统仿真结果如图 5所示 。 从图 5可以看出 ， 没 有经过遗传算法 优化 的模 糊 P I D控 制 性 能 并 不 比 P I D 控 制 性 能 好 没 有 经 过 优 化 的模 糊 P I D在 响应 过 程 中 ， 振荡 很 大 ， 特 别是 在 上升 阶段 波 动较 大 ， 调 整 时 间约 为 1 S ， 而 P I D控制 的 调整时间约 0 ． 8 S 。经过遗传算法优化 的模糊 P I D的 上升 时 间约 为 0 ． 3 S ， 在 0 ． 6 s 左 右就 已经 达 到稳 定 ， 另 外 ， 模 糊 P I D 控 制 响 应 过 程 稳 定 平 滑 ， 没有 波 动 ， 而 P I D控 制 的响应 过 程有 振 荡 ， 为 了验 证模 糊 P I D 的抗 干扰 能力 ， 保 持 P I D 参 数 和 模 糊 P I D控 制 器 参 数 不 变 ， 分 别在 模 糊 P I D 与 常 规 P I D 的单 位 响 应 阶跃 过 程 中加入 随 机 干 扰 干 扰 在 第 2 s加 入 ， 干 扰 的持 续 时 间为 0 ． 0 5 S ， 系统 的响 应结 果如 图 6所示 。 对这 样 的系 统 又 难 以 达 到 理 想 的控 制 效 果 ， 因 此 设 计 了模糊 P I D控制 器对 系统 进行 自适 应控 制 。 2 为 了验证 模糊 P I D与 P I D控制 的对 比效 果 ， 分别 用模 糊 P I D控 制 与 P I D控 制 对粉 末 冶 金液 压 机 的电液伺 服系统进行仿 真分析。仿真结果表 明 ① 系统在 常态 下 ， P I D控 制 与模糊 P I D控 制 的稳 态误 差 相差 不 大 ， 但是 P I D控 制 到达 稳 态 的时 间长 ， 且 在 响 应过 程波 动 较 大 ， 而模 糊 P I D控 制 达 到稳 态 的 时 间 短 而且 响 应 过 程 稳 定 平 滑 。因 此 ， 当 系统 在 常 态 下 时 ， 如果 单纯 从 控 制 精度 方 面考 虑 ， P I D控 制 基 本 满 足控 制要 求 ， 但 从 综 合 控 制 性 能 上 模 糊 P I D 要 优 于 P I D控制 。② 在有 干扰 的情 况 下 ， 模 糊 P I D的 控制 性 能 明显 优 于 P I D控 制 。③ 当 系统 参数 发 生 大 的变 化 时 ， P I D控 制 已变 得不稳 定 ， 出现 持续 的振荡 ， 而模 糊 P I D控制 仍然 能够 对 系统进 行有 效控 制 ， 且 控制 性 能 良好 。因此 ， 综合 系 统在 这 三 种 状态 下 仿 真 结 果 具 有 时变性 、 强 干扰 等 特 性 的粉 末 液 压机 的伺 服 系统 ， 另外 ， 由于 电液位 置 伺 服 系 统参 数 的 时变 性 ， 特 [ ] 周明， 孙树栋-遗传算法原理及应用 [ M] 北京 人民邮 晷 、 童 准 嵩 ‘，庄 镇 泉 ，等 ． 遗 传 算 法 及 应 用 M ． 北 且 变 化 。为 ．了． ⋯ D I lrt 季 票 赢 苫 品 ．9 ，6 ． ⋯ ～ 自适应性 ， 保 持 P I D参数和模糊 P I D控制器参数不 『 4 1 L 。 。 t h 。 Y 。 ，w i l l i A s 。 t h 。 ．N。 n l i 。 p 。 t 。 t i 一 ，、 2 ． 9 9 3 6 西安 西安交通大学 出版社 ， 2 0 0 2 ． P j i i j i i i j i 。 j i j 『 6 ] S r i n v a M ， Pa t na i k L M． Ada p t i v e P 。 b bi l i t i 。 f c 。 。 。 振 荡 ， 系统 表现 出很 强 的不 稳 定 性 。 因此 ， 模 糊 P I D [ 8 ]杨叔子， 杨克冲 机械工程控制基础[ M] 武汉 华中科 对 电液伺 服 系统 的时变 性具 有 良好 的 自适 应 性 。 [ 9 ]羹 何,20高0 2清． ，等 ． 模 糊 自 适 应 P I。 控 制 在 数 控 1 针对粉末 冶金数控液压机的 电液位置伺服 与自动化加工技术， 2 0 0 9 8 5 4 6 编辑赵蓉 1 l l O 0 0 O