在印刷机械行业中，多电机的同步控制是一个非常重要的问题。由于印刷产品的特殊工艺要求，尤其是对于多色印刷，为了保证印刷套印精度(一般≤0.05 mm)，要求各个电机位置转差率很高(一般≤0.02%)。随着机电一体化技术的发展，现场总线技术不断应用到各个领域并得到了广泛的应用。本文针对机组式印刷机械的同步需求，提出了一种基于CAN现场总线的同步控制解决方案，并得以验证。

神经网络PID控制器的双轴同步控制初探_田晨.caj

在简要介绍混沌的特征的基础上，实现了３种典型的混沌产生电路和不同的同步方案，制作了完整的混沌产生和同步实验箱．为了验证同步方案的有效性，还设计了基于ＮＥ５５５的方波、三角波、正弦波信号产生器．实验结果表明：收发端能迅速地达到同步，在保密通信中有潜在的应用

基于matlab的陈氏混沌同步控制，代码简单，分析图有驱动图和控制图和误差图显示。

针对模型未知的多机械臂系统，利用多个独立的 ＲＢＦ神经网络，对每个子机械臂系统进行逼近，基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系，结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程，随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近，摆 脱 了 数学模型的限制，扩大了控制器的应用范围，在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪，并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步，提高了控制器的鲁棒性。最 后 通 过 Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳 定 性 分析和 Ｍａｔｌａｂ仿真对所设计的同步控制器进行了验证

本文针对多机械手系统，提出一种新的位置同步控制算法。该方法具有系统同步和积分滑模控制的优点，能够在协调各机械手运动的同时稳定各机械手的位置跟踪。该方法采用积分滑模控制，对整个运行过程中的集中系统不确定性不敏感。此外，还提出了一种摄动估计器来减小抖振效应。文中给出了相应的稳定性分析，为实际问题的理论理解和实际系统的安全运行奠定了基础。通过一个实例验证了该方法的有效性。

针对存在不确定性的多机械臂系统,运用RBF神经网络,设计了一种新的滑模同步控制器,解决了多机械臂同步运动问题。根据无向图理论,定义机械臂之间的同步误差和交叉耦合误差。使用自适应律在线更新RBF神经网络权值,逼近并补偿机械臂的运动学不确定性和动力学不确定性。根据Lyapunov方法进行了稳定性分析。最后通过仿真验证了同步控制器的稳定性和有效性。

本研究提出了一种针对一类非线性多车辆系统的容错输出同步控制方法。 首先，通过利用局部测量为车辆系统设计自适应故障诊断观察器。 得出用于每个车辆系统的分布式故障检测的自适应阈值。 然后提出了一种自适应故障估计算法。 利用在线获取的故障信息，设计了自适应容错控制协议，以确保联网车辆系统的输出同步。 实践证明，所提出的主动容错控制协议能够在存在故障的情况下，将多车系统的输出同步性能保持在可接受的水平。 最后，仿真结果表明了所提算法的有效性。

具有切换拓扑的时滞耦合网络的同步控制