随着流体传动控制与计算机技术的迅速发展及广泛应用,使液压系统自动化控制在液压元件、系统控制以及理论应用等方面都日趋完善和成熟,电液数字控制技术已成为机电一体化中一个重要技术手段。变量泵作为液压传动与控制系统中的核心元件,其性能好坏影响整个液压系统的控制性能。本文提出了一种基于RBF神经网络与PID控制相结合的变量叶片泵控制系统,主要由RBF神经网络控制器、压力和位移传感器、高速开关阀、变量叶片泵等元件组成。该系统通过智能控制器输出PWM信号,改善高速开关阀的动静态特性,同时根据工作要求对控制系统的各个环节进行智能优化,实现液压数字泵控制系统的智能化、自动化。本文针对现有数字泵控制系统的缺陷和不足,设计一种基于RBF神经网络算法的控制器,通过控制高速开关阀PWM信号的占空比,改变活塞缸两腔间的压力差,使液压泵内变量机构随活塞缸位置的调整而改变,实现变量叶片泵工作口输出流量与压力的控制;运用MATLAB/SIMULINK软件对控制系统进行仿真,结果表明该控制系统的控制效果和稳定性都能满足工作要求;针对复杂非线性,外界干扰的控制问题,设计了一种单神经元自适应PID控制系统,用RBF神经网络辨识获得对象的模型信息,使权值系数根据被控对象运动状态的变化而调整,从而提高控制系统的鲁棒性和抗干扰性,优化了系统的控制性能。