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。     

基于时间序列模型的预估控制算法

提出一种具有反馈修正的，基于时间序列模型ＣＡＲＭＡ的单值预估控制算法，对这种算法下闭环预估控制系统结构和稳定性进行了分析，对各种预估控制算法的鲁棒性进行了仿真对比。反馈修正的引入，使闭环预估控制系统的鲁棒性有很大的改善，使这种算法更适合于工业应用。     

基于高斯基函数CMAC模型的一种快速算法

广义小脑模型（ＣＭＡＣ）在函数泛化能力和函数逼近能力方面优于基本ＣＭＡＣ模型，但算法较为复杂，实时性差．因此，研究广义ＣＭＡＣ模型的快速算法，对于满足实时控制是非常必要的．文中研究了基于高斯基函数的广义ＣＭＡＣ模型的快速算法，定义了包含待学习样本点的一个超立方体子空间，提出了基于该超立方体子空间的快速学习算法．通过算例仿真表明，学习算法收敛速度较快，可以满足实时控制要求．     

基于散点及边建立数字地面模型的研究及实现

对构筑三角形网格建立数字地面模型进行了研究;给出了基于散点和边三角形网络模型的生成算法和数据结构,并根据这些理论和方法在ＡｕｔｏＣＡＤＲ１４ｆｏｒ ｗｉｎｄｏｗｓ９５环境下,用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶｉａｓｕａｌＣ／Ｃ＋＋４．２开发研制了建立数字地面模型的应用程序ＡｕｔｏＤＴＭ。     

广义预测自校正控制器的内模结构及全局收敛性

给出了基于ＣＡＲＩＭＡ模型的广义预测控制器的内模结构，分析了其闭环特性和鲁棒性，并证明了显式自交正算法的全局收敛性。     

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     

从模型取状态MRACS统一格式设计法

对各种从模型取状态ＭＲＡＣ方案进行了深入研究。找出内在关系。给出了一种统一格式，加入可测扰动进行设计，使方案对扰动具有鲁棒性。     

自适应遗传算法优化模型小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络的隶属函数，提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模型小脑模型ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线，仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级，比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级，自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习速度比ＧＡ优化的速度快且乾化过程的振荡明显减小，仿真     

混合故障模型下离散Hopfield联想存储器的鲁棒性

离散 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 联想存储器（ Ｄ Ｈ Ａ Ｍ）在联想记忆方面有很大的优点,但是在硬件实现过程中存在着各种故障。对于软硬故障同时存在情况下 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的性能进行分析是很有必要的。该文对 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 建立了同时包含权值误差、权值断路、神经元输出固值等各种软、硬故障的故障模型,定义了概率意义下 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的鲁棒性。运用概论统计的方法推导出了运行于同步方式下 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的鲁棒性,推导中对结果进行了近似处理。对 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 系统进行了仿真实验,与利用这种鲁棒性分析方法计算进行了对比,结果相差非常小,证实了此方法的正确性,可以用于 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的可靠性计算。     

CAD／CAM集成系统中面向对象产品定义模型

分析ＣＡＤ／ＣＡＭ集成系统对产品定义模型的要求，利用面向对象的方法研究了产品设计信息、制造信息的特点及相互间关系，提出设计／制造特征（简称ＤＭ特征）的概念，建立了面向对象产品定义模型的总体结构，作为实现ＣＡＤ／ＣＡＭ信息集成的基础     

一类分布参数系统模型参考鲁棒自适应控制

针对一类分布参数系统，讨论了模型参考鲁棒自适应控制问题，将Ｈ∞优化思想引入模型参考自适应控制系统的设计，形成一种ＭＲＡＣＳ的Ｈ∞鲁棒设计方法，理论分析表明，该方法具有较强的鲁棒性和好的系统动态品质。     

汽车主动悬架系统的渐近稳定自适应控制

给出了一种基于二自由度车辆模型的主动悬架系统的模型参考自适应控制（ＭＲＡＣ）策略，推导了主动悬架系统的ＭＲＡＣ实现理想模型跟踪所必须满足的Ｅｒｚｂｅｒｇｅｒ条件，应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论导出了在悬架参数变化时的渐近稳定自适应控制规律，并对主动悬架系统进行了仿真计算。结果表明，在悬架系统参数有较大变化时，采用ＭＲＡＣ策略的控制效果较采用一般控制策略的主动悬架为好。     

有机电解质活度系数的MSA计算

该文应用ＭＳＡ模型理论，并考虑溶质－溶剂相互作用的贡献，对一系列浓度的有机电解质（ＭＡｃ，Ｍ＝Ｌｉ，Ｎａ，Ｋ，Ｒｂ，Ｃｓ；ＲＣＯＯＮａ，Ｒ＝Ｈ，ＣＨ＿３，Ｃ＿２Ｈ＿５，Ｃ＿３Ｈ＿７，Ｃ＿４Ｈ＿９，Ｃ＿５Ｈ＿（１１））在水溶液中的活度系数进行了理论计算，计算结果与文献实验值吻合较好。最后还对各相互作用项的贡献及模型的适用性进行了讨论。     

离散制造系统的实时反馈控制

利用ＣＭＧ在Ｈｏｌｌｏｗａｙ等人对离散制造系统反馈控制综合研究的基础，提出了位置含时间的ＣＭＧ－ＴｐＣＭＧ模型，利用该模型研究了一类离散制造系统的实时反馈控制问题，并给出了相应的离线和在线实施算法及理论分析结果。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

离散型 Hopfield 联想存储器k阶吸引子的鲁棒性分析

为对离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想存储器（以下简称为ＤＨＡＭ）平衡点吸引域的鲁棒性进行理论探索,文章基于输入及权值实现误差或扰动同时作用的随机模型,采用统计学方法,推出了ＤＨＡＭ的ｋ阶吸引子（ｋ≥０）鲁棒性的通用计算方法。并针对正交样本经Ｈｅｂｂ规则构成的ＤＨＡＭ,进一步得到了该类网络ｋ阶吸引子鲁棒性的具体计算公式。仿真试验表明所得算法是正确的。讨论了这类ＤＨＡＭ结构及参数等对其ｋ阶吸引子鲁棒性的影响。     

一种简单的确定ARMA模型结构的方法

研究了ＡＲＭＡ模型的建模问题，把正交最小二乘算法用于确定ＡＲＭＡ模型的结构，同时也辨识了ＡＲＭＡ模型的相应参数，最后给出了一些算例说明算法的可行性。     

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     

MADALINES人工神经网络及快速学习算法研究

在研究ＭＡＤＡＬＩＮＥＳ人工神经网络中心差梯度学习算法（ＣＤＧ）的基础上，提出了一种加速中心梯度学习算法（ＳＣＤＧ），给出了该算法收敛性的证明，在计算机上模拟实现了ＳＣＤＧ算法且分析了实验结果，理论分析与实验均表明，ＳＣＤＧ算法较之传统的ＣＤＧ算法，收敛速度提高了二个数量级以上。     

船舶CAD／CAM在大连理工大学的研究与进展

介绍了大连理工大学在船舶ＣＡＤ／ＣＡＭ方面开发成功的一系列软件系统和目前正在蔟关的一些船舶ＣＡＤ／ＣＡＭ软件，这些软件已经投入到造船厂和研究所等设计单位中使用，取得了一定的经济效益，在船舶ＣＡＤ／ＣＡＭ科研方面，采用软件工程的基本理论与开发技术，研究了软件系统的总体设计、国外优秀工程数据库和ＣＡＤ／ＣＡＭ核心软件的二次开发，船舶专用ＣＡＤ／ＣＡＭ支撑平台，优化方法，仿真技术，专家系统和人智能方法在