针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。

针对煤矿带式输送机经常在轻载下运行系统功率因数较低、电动机能耗较高的现象,分析了带式输送机的运行过程,提出一种自适应节能控制技术,即在线监测电动机功率,根据负荷情况采用循环调度策略调节运行电动机的数量,在轻载时,减少电动机运行的数量,提高功率因数和电动机效率。对自适应节能控制系统的软、硬件进行了设计,并进行了试验研究。试验结果表明,该方案能够提高电动机的功率因数,节约能源,具有较强的实用价值。

针对带式输送机系统耗电量大、机械磨损严重、输送带带速与运量无法合理匹配的工程背景,研究了变频调速控制原理和带式输送机智能调速控制系统设计方法。阐述了影响带式输送机系统能耗的因素,利用传感器实时监测输送带煤流量和带速数据,采用模糊控制算法构建了输送带速度、负载模糊控制器模型,设计了带式输送机智能调速控制系统。测试表明:使用该系统后,带式输送机能够根据负载自适应地调节带速,实现了节能降耗、延长了输送带使用寿命,对提高企业生产效率具有很高的应用价值。

针对传统直流带式输送机控制系统存在稳定性差以及可靠性低等问题,提出了一种基于PLC的直流带式输送机系统的自适应模糊控制策略。根据直流带式输送机的数学模型,采用自适应模糊控制算法来实现转速的快速跟踪控制。在此基础上设计了以PLC作为核心处理器的直流带式输送机硬件系统和软件系统。测试结果表明,提出的控制策略具有较好的调节性能。

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在本文中，提出了一种新颖的自适应鲁棒方法来对一类受执行器未建模动力学影响的柔性臂机器人进行建模和控制。 它显示了如何利用动态系统测量的实时信号来提高柔性机器人数学模型的准确性。 鉴于机器人手臂的弹性，柔性机械手具有被动和主动自由度。 非线性鲁棒控制器设计用于主动自由度，以使机器人在执行器存在未建模动力学的情况下能够遵循所需轨迹。 此外，表明在某些可行的条件下，为被动自由度设计了另一个非线性鲁棒控制器。 此外，为了将系统响应用于模型提取，提出了两个辅助信号，以提供足够的信息来从数字上提高系统动力学的准确性。 另外，在每种情况下都提出了两种自适应定律来更新两个引入的辅助信号。 结果，在主动自由度收敛到它们的期望轨迹之后，控制器控制被动自由度。 同时，从系统收集的用于更新辅助信号的信息提高了模型的准确性。 最后，给出了仿真结果以验证所提出控制器的性能。

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