非线性大系统分散型参考自适应控制

提出了大系统的分散模型参考自适应控制（ＤＭＲＡＣ）算法，在存在参数变化、内部扰动及系统非线性时，证明了新的自适应控制算法具有稳定性和鲁棒性，模拟例子也说明了本结论是正确的     

非线性大系统分散模型参考自适应控制

提出了大系统的分散模型参考自适应控制（ＤＭＲＡＣ）算法，在存在参数变化内部扰动及系统非线性时，证明了新的自适应控制算法具有稳定性和鲁棒性，模拟例子也说明本了结论是正确的。     

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。     

基于ADAMS机械模型的车辆主动悬架控制策略与仿真

利用ADAMS软件建立了四分之一汽车主动悬架的机械模型,在机械模型的基础上生成车辆主动悬架系统的动力学方程,该方法解决了主动悬架数学模型建立的难题.使机械设计和控制设计共享同一虚拟车辆主动悬架模型,机械系统设计和控制系统设计协调一致.采用自适应模糊PID控制策略对悬架控制,实现了PID控制过程中参数的在线自整定,从而使系统的控制性能更加完善.利用ADAMS的Controls模块实现了ADAMS与MATLAB的联合仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是合理的、可行的,与被动悬架控制相比有效地降低了车身加速度、悬架动挠度和轮胎的相对动载荷,提高了汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

基于遗传算法的车辆4自由度主动悬架最优控制研究

文章首先建立车辆4自由度主动悬架系统模型,然后针对悬架系统的控制问题,基于结合遗传算法和最优控制理论,提出悬架系统的最优控制策略。该控制方法利用遗传算法对LQR控制器的加权矩阵Q和R参数进行自适应调整优化,不仅可以避免传统的主动悬架LQR最优控制器设计中存在人为主观因素的问题,还能实现悬架系统的自适应最优控制。仿真实验结果表明,在不同车速和路面等级的行驶工况条件下,相比于传统的LQR控制方法,基于遗传算法优化的LQR控制能提高主动悬架系统的控制性能,使车辆获得更优的乘坐舒适性和操纵稳定性,研究结果为探寻有效的主动悬架控制策略、改善车辆的行驶性能提供了有用的控制方法参考。     

基于神经元网络多模型自适应控制

多模型自适应控制（ＭＭＡＣ，Ｍｕｌｔｉ—ＭｏｄｅｌＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌ）是一种离线设计和在线识别与决策的新方法，它将有限多个简单控制联结成一种从总体上具有大范围的鲁棒控制。利用神经元网络对被控系统模型进行识别的思想，构成神经元网络的多模型自适应控制。     

一种离散时间SISO系统的拟滑模VS－MRAC策略

在工业过程控制中，受控系统的数学模型特别是参数的准确测定，一般来说是比较困难。针对这种问题，本文提出了一种将模型参考自适应控制（ＭＲＡＣ）和滑模变结构控制（ＶＳ）在离散时间域有机地结合起来的新的离散控制算法，仿真结果支持其有效性     

基于遗传算法的主动油气悬架分层控制

根据主动油气悬架系统执行机构的动态特性,采用分层控制策略设计了有限带宽主动油气悬架系统上、下层控制器.基于遗传算法(GA)对模糊PID上层控制器的参数进行了优化设计,通过在线评价车辆动力学指标,决定是否启动GA在初期最优可行域附近优化当前上层控制器参数,以保证车辆在行驶路况或自身参数变化等情况下仍获得较好的控制效果.将搭建的主动油气悬架系统控制模块施加于整车多体系统动力学模型进行联合仿真计算,结果表明,所设计的主动油气悬架系统可显著改善车辆行驶平顺性,并且具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

ARMA序列及其功率谱估计若干新的理论和方法

在介绍了ＡＲＭＡ序列与功率的基础上升，论述了ＡＲ模型定阶与参数估计的ＳＶＤ－ＴＬＣ算法，以及ＭＡ模型定价与参数计算和ＡＲＭＡ过程自相关序列的计算。     

自适应控制在有源消声中的应用

有源消声采用自适应控制技术已经成为发展趋势，但是由于自适应控制理论发展迅速，一些较为成熟的、新的设计方法尚未应用到有源消声中．为了将这两种技术更紧密地结合起来，本文首先介绍了自适应控制领域内得以公认的模型参考自适应系统（ＭＲＡＳ）的超稳定设计方法及其简化工程设计方法，其次总结了自适应有源消声的理论进展和应用成果，最终提出采用ＭＲＡＳ的设计方法实现有源消声的新方案，为自适应有源消声的应用开辟了新的途径．