赵劲松 王春发 杨 涛 徐嘉祥 马志雷 赵子宁

(1.燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室， 河北秦皇岛 066004；2.浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室， 浙江杭州 310027;3.燕山大学机械工程系， 河北秦皇岛 066004)

引言

目前在工程中对某构件进行力学性能检测时，主要采用单轴拉压力检测，然而复杂的构件在实际工程中需要承受复杂应力环境，采用传统单轴拉压力检测容易使构件检测数据不充分[1]。以并联机构为主体的多维力加载系统可以有效复现构件所处的复杂应力环境，相比于串联机构具有承载能力强、无累计误差等优点[2]。与此同时，多维力加载系统也存在一些不足，如各通道输出力存在交联耦合力，控制精度有待提高等问题[3-5]。

PID控制器是工业控制中使用最普遍的控制器，具有原理简单、使用方便和鲁棒性较好等特点,然而PID控制器在机理复杂、时变和强非线性的控制系统中随动性较差[6-7]。为弥补PID控制器的不足，引入小脑模型神经网络控制器(Cerebellar Model Articulation Controll，CMAC)，CMAC早期主要应用在机器人控制中，如机器人行走、视觉跟踪、机器人运动学、动力学控制等领域。HU等[8]把CMAC引入到机器人行走的控制中，用以提高机器人行走的抗干扰性。郭红梅等[9]采用CMAC与PID并行控制的方法，解决四旋翼无人机强耦合问题，提高四旋翼无人机姿态跟踪效果。岳学磊等[10]将CMAC与PID控制器结合构成CMAC-PID复合控制器，用以提高无刷直流电机控制精度，减小超调量。因而分析CMAC与PID控制器结合所构成的复合控制策略，对多维力加载系统控制特性的影响意义重大。……