DMC－PID串级控制及其应用研究

动态矩阵控制（ＤＭＣ）算法是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法，它适用于渐进稳定的线性对象，但许多工业实际对象很难满足这一要求．文中探讨了把ＤＭＣ与ＰＩＤ结合的实现方法，可有效地拓宽该算法的适用范围．由于实际对象与理论模型的差异，将动态矩阵控制这一先进的控制方法应用于实际时必然会出现一些问题，文中探讨了这些问题的成因及其解决办法．     

多模型预测控制算法

文中把动态矩阵预测控制算法（ＤＭＣ）与广义预测控制算法（ＧＰＣ）有效地综合起来，构成多模型预测控制算法，改善了控制品质，仿真结果表明了它这种算法的优越性。     

动态矩阵控制的截断误差校正

动态矩阵控制（ＤＭＣ）的模型向量存在截断误差时会使系统产生动态偏差．截断误差越大，动态偏差亦越大，甚至造成系统不稳定．文中分析了产生动态偏差的机理，提出了一种根据截断误差大小选取不同位移矩阵来校正截断误差的方法，减小了截断误差对系统性能的影响．改进后的ＤＭＣ允许模型向量存在一定的截断误差，从而能以较小的建模时域或较高的采样频率实现高性能的ＤＭＣ．仿真结果表明，该方法几乎能完全消除模型向量截断误差的影响，适用于开环阶跃响应为Ｓ形的对象以及开环响应最后区段单调变化的对象．     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用BP神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

利用小脑模型提前计算的广义预测控制

给出一种新的广义预测控制方法，并把小脑模型（ＣＭＡＣ）应用于该算法中，避免了ＧＰＣ算法需要实时所进行的复杂计算．针对ＣＭＡＣ所需存储单元多的缺点，提出了一种改进计算ＣＭＡＣ输出值的方法，可大大减少存储单元．文中的方法对ＧＰＣ在实际中的应用有重要意义     

CDMA前向功率控制算法

作者在文章中讨论了ＣＤＭＡ蜂窝系统中前向链路的功率控制问题。文中首先引入了功率控制的概念，然后在分析前向干扰模型的基础上，根据区内Ｃ／Ｉ平衡的算法找出了一种功率控制函数。还通过分析、讨论，证明它是最优的功率控制函数。     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用BP神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题,又保留了常规预测控制的优点,是一种比较好的、有着广阔应用前景的新型控制算法.仿真结果验证了这一新型算法的可行性.     

GCD闭集上的GCD幂矩阵和LCM幂矩阵

１９８９年以来，多位国内外学者讨论过定义在集上的ＧＣＤ矩阵和ＬＣＭ矩阵，获得了一批成果。本文是交他们的研究推广到所谓ＧＣＤ幂矩阵和ＬＣＭ幂矩阵上，得到了这两类矩阵在ＧＣＤ闭集上的结构定理，行列式的计算公式，特别是得出ＬＣＭ幂矩阵和ＧＣＤ幂矩阵在ＧＣＤ闭集上的逆矩阵的漂亮结果。     

2-D 奇异 Roesser 模型传递函数矩阵的一类迭代算法

该文讨论二维奇异Ｒｏｅｓｓｅｒ模型（简称２－ＤＳＲＭ）传递函数矩阵的计算问题。通过在一定条件下将２－ＤＳＲＭ的传递函数矩阵等价为二维正则Ｒｏｅｓｓｅｒ模型（简称２－ＤＲＭ）的传递函数矩阵，利用计算２－ＤＲＭ传递函数矩阵的Ｋｏｏ－Ｃｈｅｎ算法，得到了２－ＤＳＲＭ传递函数矩阵的一类方便简洁的迭代算法。举例说明了该算法。结果还表明，同２－ＤＲＭ一样，２－ＤＳＲＭ的传递函数矩阵也可用其状态转移矩阵来表示。     

2—D奇异Roesser模型传递传递函数矩阵的一类迭代算法

该文讨论二维奇异Ｒｏｅｓｓｅｒ模型传递函数矩阵的计算问题。通过在一定条件下将２－ＳＲＭ的传递函数矩阵价为二维正则Ｒｏｅｓｓｅｒ模型的传递函数阵，利用计算２－ＤＲＭ传递函数矩阵，利用计算２－ＤＲＭ传递函数的Ｋｏｏ－Ｃｈｅｎ算法，得到了２－ＤＳＲＭ传递函数矩阵的一类方便简洁的迭代算法，举例说明了该算法。结果还表明，同２－ＤＲＭ一样，２－ＤＳＲＭ的传递函数矩阵也可其状态转移矩阵来表示。     

阶梯式动态矩阵控制及在温度控制系统中的应用

论文针对预测控制算法需要进行复杂矩阵运算的缺点，把阶梯式控制策略运用在动态矩阵控制算法中，使矩阵运算变成标量运算，计算大为简单，而且鲁棒性增强，很适合于实际应用，文中给出的电烤箱控制效果显示出算法的优良性能。     

关联估计的递阶多变量DMC算法

针对实际多变量预测控制算法中存在的离线计算复杂、实时性较差等问题,设计基于关联估计的递阶多变量动态矩阵预测控制(DMC)算法．文中分析算法的有效性和稳定性．说明算法的程序实现方法．实际造纸机控制结果表明。该算法具有简单、易实现、实时性好的特点．能够达到具有较好的控制效果。     

构造 TCM 好码的动态规划算法

提出了一种构造ＴＣＭ好码的动态规划算法（ＤＰ）．ＤＰ算法在建立了ＴＣＭ好码规则、编码器及信号网格图间的对应关系的基础上,采用动态规划算法进行寻优,从而获得ＴＣＭ好码．与常规ＴＣＭ好码构造算法［４,５］相比,本算法在精度、计算复杂度和灵活性上均有所改进．     

基于多模型的自适应控制研究进展

基于多模型的自适应控制（ＭｕｌｔｉｐｌｅＭｏｄｅｌＢａｓｅｄＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌ,ＭＭＡＣ）其目的在于对各种复杂的、具有高度不确定性的、快时变的系统给出一种行之有效的控制方法．文中对这一领域的研究进展进行了回顾、分析与总结．介绍了ＭＭＡＣ的基本原理和基本思想,给出了ＭＭＡＣ的结构框图,分析讨论了其中存在的几个重要问题,并指出了与这些问题相关的未来的研究方向     

2—D奇异系统的实现

该文针对二维（２－Ｄ）奇异系统的一般模型（ＳＧＭ）探讨２－Ｄ奇异系统的状态空间实现问题。２－Ｄ奇异系统的非因果性，即其传递函数矩阵的非真有理性使得它的实现较２－Ｄ正则系统难得多，文中设法交非真的理论的传递子矩阵变为真有理的传递函数矩阵，在已有的２－ＤＲｏｅｓｓｅｒ模型（ＲＭ）的实现基础上，提出了一种２－ＤＳＧＭ的实现算法。文末举例说明该算法，该算法在关于２－Ｄ奇异系统实现领域中至今也是最新的。     

基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究

针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种采用小脑模型（ＣＭＡＣ）神经网络的在线学习控制方法,与传统的ＣＭＡＣ控制器不同,该控制器采用动态误差作为ＣＭＡＣ神经网络的激励信号,从而使基于ＣＭＡＣ的控制器跟踪连续变化的信号成为可能,给出了具体的控制结构和算法,仿真结果表明,该控制器具有良好的处理非线性及跟踪连续变化信号的能力,并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用,而且新型控制器能和较高的学习     

控制算法鲁棒性的通用量化方法

针对各类控制算法在鲁棒性分析上存在的“不可比”性,提出了一种通用的控制算法鲁棒性量化指标,并借此以两种模型算法控制（ＭＡＣ）算法一基本ＭＡＣ和增量型ＭＡＣ的鲁棒性进行了量化分析,得到了与仿真研究和实际控制相一致的结果。     

矩阵显示屏的象素驱动模型及其应用

矩阵显示屏的象素只能采用动态驱动。建立了一种动态驱动模型以及利用它进行驱动器综合的方法。模型有三种数学描述形式，以驱动状态矩阵、驱动方程矩阵和最小象素矩阵给出。对模型在ＬＥＤ、ＬＣＤ、ＭＩＰ三种显示屏中的应用作了介绍。     

用于微型计算机的有源矩阵液晶显示器控制模块的设计

为了用ＴＦＴＡＭＬＣＤ作为微型计算机的监视器，根据目前ＴＦＴＡＭＬＣＤ屏的水平并基于ＣＧＡ的显示标准，设计了ＴＦＴＡＭＬＣＤ控制模块，该模块包括液晶显示控制器（ＬＣＤＣ）、编码电路、显存等几部分，它能够满足ＣＧＡ的所有标准，正确接收和支持ＣＰＵ指令，支持ＲＯＭ－ＢＩＯＳ例程；能够提供液晶显示组件所需的各种控制信号，尤其是与ＣＲＴ不同的信号。测试结果表明，利用所设计的控制模块能够用ＴＦＴＡＭＬＣＤ取代ＣＲＴ终端，实现ＣＧＡ方式的显示。