一类耦合系统的直接自适应神经网络控制

针对一类具有未知常数控制增益的耦合大系统，根据滑模控制原理，利用多层神经网络的逼近性质，提出了一种直接自适应滑模控制器的设计方案．通过在线调节神经网络的连接权、滑模控制增益，实现了对动态不确定性及建模误差的自适应补偿．利用李亚普诺夫方法，证明了自适应控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零．     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法

提出了一种机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法。该算法是神经网络方法和自适应动态滑动模控制方法的集成。自适应动态滑动模控制的作用有两个：其一是在神经网络控制失灵的情形下提供控制系统的全局稳定性；其二是改善系统的跟随性能。整个系统的全局稳定性和跟随误差的收敛性采用李雅普诺夫稳定性理论进行了证明，并得到了一种新颖的神经网络权值调整算法。     

三温区电加热炉的神经网络模型参考自适应控制

提出了一种基于神经网络非线性系统的模型参考自适应控制方法，通过在线训练获得反映对象动态持性的神经网络辨识器和神经网络控制器，对三温区电加热炉进行实时控制，仿真结果表明该方法的有效性及其优良性能。     

模糊神经网络自适应控制

为实现复杂生产过程的自适应控制，设计了一类基于模糊神经网络控制器的自适应控制策略，仿真结果表明，该算法对复杂动态过程的控制具有良好的适应性。     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制,从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性,所提供控制器都可在线实现。     

直线电机位置/力自适应控制的研究

针对永磁同步直线电机的控制特点,提出了一种新的控制策略——基于神经网络自适应位置／力控制．不同于传统的三环控制方法,这种控制策略直接实现了从位置误差到驱动力的转换,从而使系统结构更加简单,有利于永磁同步直线电机在高速高精的运动过程中进一步提高系统的采样频率．但是,由于减少了系统的控制环节,可能会使系统动态稳定性变差,通过采用一阶低通滤波器和基于神经网络位置自适应控制,改善系统的稳定性能以及控制精度．仿真及实验结果证明：对于永磁同步直线电机,采用基于神经网络位置自适应位置／力控制比采用传统的三环控制,在系统的跟踪精度、响应速度等性能上均有明显的改善．     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制器的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和间接自校正控制和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制。从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性。所提供的控制器都可在线实现     

一类非线性多变量系统的模糊神经网络自适应控制

针对一类数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统，提出一种模糊神经网络(FNN)自适应控制策略．用FNN模型在线辨识非线性系统的未知动态，并根据误差系统的Riccati方程，设计H∞控制，有效抑制系统的外部扰动，该控制律采用Lyapunov设计方法来保证控制系统的稳定．FNN自适应控制策略解决了传统非线性控制器理论结果形式过于复杂，实用性差的问题，拓宽了非线性理论的应用范围．     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

复杂网络的有限时间同步控制

针对线性耦合的复杂网络有限时间同步控制问题, 在非线性动态满足一定条件的情况下, 基于同步误差, 结合线性反馈原理和有限时间控制思想, 提出两种不同的连续非光滑控制协议。并应用矩阵理论和有限时间稳定性引理, 给出复杂网络实现有限时间同步的充分条件。若选取合适的反馈控制增益, 可使复杂非线性耦合网络实现有限时间同步。最后通过仿真实例验证了该方案的可行性和有效性。     

参数优化自适应控制规律求解问题的讨论

在具有非线性、时变不确定性和纯滞后的复杂的过程控制中,一般的控制方式不能使其达到性能最优的状态;而在这种情况下,采用自适应控制,能使系统运行在设计期望指标内．本对在工业现场应用较多的具有可调增益的模型参考自适应控制系统的自适应控制规律的求解问题以一个三阶系统为例进行了分析和讨论,由此得出了当n=2,m=1时的系统结构框图和算法程序框图。     

带计算机视觉校正的示教再现控制

提出了一种带计算机视觉校正的示教再现控制方案 ，应用在自动浇注系统中，为示教再现控制应用于变化缓慢的时变复杂系统提供了一种新的方法。该方法用计算机视觉监视复杂被控对象的变化，经图像处理后，在线修正示教再现的参数。实践证明该方法是有效的。     

数值模拟入射斜激波／平板湍流边界层干扰流动

应用GAO-YONG可压缩湍流模型数值计算了入射斜激波／平板湍流边界层相互干扰现象。计算程序中的对流项、扩散项分别采用AUSM格式和中心差分格式离散,并用多步Runge-Kutta显式时间推进法求解空间离散后的控制方程。计算中包含了无分离流动、初始分离流动以及较大分离流动等多个情况,比较了平板壁面压力、法向平均速度剖面、壁面摩阻系数Cf以及壁面斯坦顿数St等的计算结果与实验值。结果发现：GAO-YONG可压缩湍流模型能够很好地预测入射斜激波／平板湍流边界层相互干扰下的无分离以及小分离流动,对高马赫数下的大分离流动也能得到较合理的结果,但再附点之后的壁面摩阻系数以及斯坦顿数的计算值不够理想。     

CALPUFF在复杂地形条件下的近场大气扩散模拟研究

利用在湖南省丘陵河谷地区开展的高时空分辨率大气扩散综合实验资料, 研究美国国家环保局(USEPA)推荐的导则模式CALPUFF (California Puff Model)在复杂地形条件下近场应用的适用性。采用不同时间分辨率的诊断风场和不同扩散参数计算方案, 模拟不同气象条件下的近场地面浓度分布。通过与示踪实验实测采样浓度对比分析, 得到: 采用实测湍流廓线资料计算扩散参数能够较好地模拟近场浓度分布; 将实测湍流速度标准差与稳定度参数的拟合关系替代CALPUFF默认的湍流参数化方案, 能够改进默认相似性理论方案的模拟结果; 风速较大、风向稳定时, 模拟结果对风场的时间分辨率和扩散参数计算方案的敏感性较弱; 风速较小、风向多变时, 需采用逐10 min风场模拟地面浓度场分布, 且实测湍流方案模拟结果相较于相似性理论方案模拟值偏大, 并更接近实测值。总之, 采用逐时风场和实测湍流方案, 或逐10 min风场和修正后的相似性理论方案的CALPUFF模式能较好地模拟研究区域复杂地形的近场峰值浓度。     

基于脉冲控制理论的时滞混沌系统同步技术研究进展

基于脉冲控制理论的时滞混沌系统同步的保密通信方案具有更高的保密性、更大的信息处理能力和存储容量,具有更强的鲁棒性等优点,应用的前景巨大。深入分析了理想环境和复杂环境下时滞混沌系统脉冲同步控制技术的研究现状,指出了其目前存在的问题和发展趋势。     

基于UMAC的精密伺服控制系统

介绍基于UMAC(UniversalMotionandAutomationController)先进技术的精密伺服控制系统,并以我国正在建造的最大光学望远镜焦面控制系统为例,解析了该系统设计方案。方案论证和初步调试展示了UMAC技术在需要精确、实时、快速、灵活和开放性的大型复杂高要求的控制系统中应用的广阔前景。     

三相四线逆变器快速三维SVPWM算法及几种调制方法间的等效性

提出了一种三相四桥臂电压型逆变器的新型三维空间矢量快速算法, 仅利用三相参考电压和简单的运算即可直接判断出矢量所处的四面体并计算合成矢量的作用时间, 克服了常规算法中坐标变换导致的计算复杂, 耗时长的缺点. 分析了所提3D-SVPWM算法和逆变器时域控制方程解、四桥臂SPWM、四桥臂二维SVPWM三种调制方法间的关系, 指出了四种方法具有统一的矢量作用时间模型. 分析了采用3D-SVPWM时逆变器的电压利用率. 给出了基于所提算法和其它三种调制方法的四桥臂DC/AC逆变器的仿真试验结果, 该结果显示了算法的正确性和有效性, 验证了等效性的结论.     

井式炉的模糊控制技术

结合模糊控制和PID控制的原理和特点,采用“模糊-PID”复合控制方案实现对热处理井式炉炉温的控制,同时对控制器的硬件、软件进行了合理的设计,使控制系统具有更好的动静态特性。运行表明控制系统的工作稳定可靠、温度控制精确,响应速度快、超调量小、温升时间短,取得良好的控制效果。     

采用动态协调的混杂分布式预测控制方法

针对多智能体复杂协调控制问题,提出基于动态协调规则的分布式预测控制。将避碰约束处理为基于方位的混杂规则,并在代价函数中引入布尔函数项。为适应复杂时变的工况,在每个采样时刻,根据各智能体的位置关系及其与目标的相对距离,设计动态协调规则以确定布尔函数项的权值。此方法增强了运动方向一致性和控制行为一致性,改进了分布式预测控制的稳定性和可行性。由于取较短的预测时域即可达到控制目标,此方法也提高了分布式预测控制方法的实时性和实用性。给出仿真例子验证了此方法的有效性。