随着工程机械装备规模和复杂程度不断提高，多油缸协同动作的同步精度成为影响系统性能和安全的重要因素。传统的机械连杆、分流阀以及PID控制等方法，在复杂工况下往往存在同步误差大、响应速度慢以及适应性不足的问题。为了解决这一难题，本文提出了一种神经网络自适应油缸同步控制策略，将BP神经网络的自学习与PID的基础稳定性相结合，构建复合控制器。研究首先分析了液压油缸同步控制的机理和传统方法不足，然后设计了基于位移差、速度差、压力差为输入的三层BP神经网络结构，并通过遗传算法优化初始权值，提高了收敛速度。实验平台选用双缸液压系统，在均匀、不均匀和动态负载三种工况下进行验证。结果表明，该策略能显著降低同步误差，在不均匀负载下最大误差由8 mm降至2 mm，动态响应时间由2.5秒缩短至1.2秒，表现出良好的鲁棒性和自适应性。研究成果为工程机械液压系统的智能化控制提供了可行思路。

工程机械；液压油缸；同步控制；神经网络；自适应

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