分散变结构模型参考自适应控制

提出了一种适用于线性关联大系统的分散变结构模型参考自适应控制新方法．与原有的分散变结构控制方法比较，成倍减少了分散控制器中的切换变量，并相应降低了所需控制量的大小，增强了分散变结构控制方法的工程实用性．所推导的分散变结构控制规律形式简洁，便于实现．数字仿真结果表明该方法的有效性．     

一种改善的变结构模型跟踪控制器

以８０３１单片机实现了一种新型变结构模型跟踪控制器，该控制器采用了附加小标量δ０的控制方案．实验结果表明：系统保留了变结构模型跟踪控制所具有的一系列优点，且使系统的静态性能又得到了进一步改善．     

集中空调水系统的变流量节能改造

为了实现集中空调水系统的节能控制，分析了集中空调定流量水系统改造为变流量运行的可行性，并结合工程实例给出了利用变频器和工控计算机实现该项目的水系统变流量节能控制方案．硬件系统采用计算机加变频器的电机调速，通过RS-485连接，结构简单、性能可靠；软件部分采用Visual C＋＋6．0编写整个程序，结构清晰、稳定可靠．运行结果表明，采用变频器对中央空调水系统施行变流量改造可以带来良好的节能效果．     

CO_2焊接变结构微机控制

应用单片机进行CO2焊机变结构波形控制的实验性研究，硬件控制系统采用8031单片微机实现．电路设计中采取了光电隔离等抗干扰措施，使系统可靠性得到提高．软件由主程序和定时器中断服务程序组成，主程序实现系统控制，中断服务程序实现变结构算法运算．研究结果表明，采用CO2焊接变结构微机控制后，飞溅明显减少，焊接质量得到提高．     

线性不确定多缓变时滞系统变结构控制

通过变换，借助Schur补引理并利用Lyapunov泛函方法，研究了线性不确定多缓变时滞系统变结构控制．利用趋近律，设计了简单而易于实现的变结构控制器。     

不确定奇异系统的变结构控制

针对一类带有不匹配不确定性的奇异系统，获得了滑模曲面及变结构控制器设计，该设计保证系统状态轨线经有限时段到达滑模曲面，并在其上实现滑模运动．滑模运动正则，无脉冲模，渐近稳定．引入导数矩阵的左零因子，使得滑模曲面及控制器参数的求解可经过求解严格线性矩阵不等式（LMI）获得，在一定程度上简化了LMI方法在奇异系统变结构控制器设计计算中的计算复杂性．     

变频调速系统的滑模变结构控制

对异步电动机的变频调速系统提出了一种变结构控制方法，并针对电流源滑差控制结构，设计了一个滑模变结构控制器，通过ＭＣＳ－５１单片机实现结构表明：该控制系统响应速度快，动态性能好，且具有很强的抗干扰性能。该算法简单，实现方便。     

基于神经网络免疫集成的非线性时间序列故障预报

针对神经网络集成对个体差异性的要求，提出了集成网络间的结构差异度的概念．在此基础上设计了一种基于反向选择的免疫算法，该算法可以在减小集成网络各自训练误差的同时保持网络间的结构差异度，从而提高神经网络集成的泛化能力．同时证明了该算法对最优个体的收敛性．将该方法应用于受噪声污染的非线性时间序列故障预报，根据预测误差可以方便准确地检测系统的缓变故障和突变故障，实现对微小故障的快速故障预报，降低误检率．仿真结果证明了该方法的有效性．     

采用滑模变结构的电动车最佳滑移率控制的研究

改进了用于轮式驱动电动车牵引控制中最优滑移率辨识的滑模变结构优化器，设计了基于滑模变结构的牵引控制系统．该系统不需要路面类型的先验知识，路面附着系数的利用率最高，可获得最大的车辆加速度．仿真表明，该方案能改善系统对时变参数的适应性和对路面状况突变的鲁棒性，从根本上提高了整个系统的稳定性．     

微变光信号检测前置放大电路设计

针对火灾探测中遇到的微变光信号问题,设计了一个微变信号提取放大电路．根据光信号微弱且变化缓慢的特性,选择PIN光电探测器工作在光伏模式,通过设计合适的电路,使得输出电压信号与入射微变光信号成正比关系,实现了微变光信号的提取与放大．该电路简单易行,并采用完全对称结构,能很好地抑制共模信号,并通过PSPICE软件对该电路参数的选择进行仿真分析．研究表明,该电路能够很好地解决微变光信号处理问题．     

分数阶PID控制运用于励磁控制系统

针对传统的PID(proportion integration differentiation)控制器已难以满足励磁控制系统动态、静态性能以及遏制干扰能力的要求,采用比传统的PID控制器多了两个参数的分数阶PID(FOPID)控制器.该控制器调节的范围更加广泛,能够很好的适应当前励磁控制系统的需要.对其控制器与PID控制器做了对比仿真,结果表明:分数阶PID控制器具有优于传统PID控制器的性能.     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

基于反步控制的被动力伺服系统全状态反馈控制

针对被动力伺服系统的多余力矩问题,提出一种基于反步控制的全状态反馈控制方法,并利用Lyapunov函数的稳定性定理保证了设计控制器的稳定性.与以往解决加载多余力矩时不同,该控制器不仅使用加载系统各状态量,而且使用了承载系统的各状态量,在建立系统非线性模型的基础上,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,进而一步步反向推导出含有加载系统和承载系统各个状态量的非线性控制器.因此,该控制器能够更加准确地抑制多余力矩,仿真结果也证明了该控制器的有效性.     

轮式移动机器人滑移补偿鲁棒控制

提出了滑移补偿鲁棒控制策略. 首先建立包含滑移因素的移动机器人运动学模型,其中滑移量以附加的有界扰动形式引入. 借助链式系统理论,将带有滑移扰动的系统运动学模型转化成为一个标准的受扰链式模型,利用该模型的数学结构可以方便地设计变结构鲁棒控制器. 由稳定性分析可知,滑移补偿鲁棒控制器可以保证法向控制误差的收敛以及姿态误差有界. 仿真实验表明,设计的滑移补偿鲁棒控制器可以有效地消除滑移因素对轨线控制精度的负面影响,提高移动机器人在复杂地形条件下的可操作能力.     

一种非最小相位系统控制方法

针对非最小相位系统提出了一种非线性控制方法。利用一种非线性函数对常规PID控制的三个控制项分别进行非线性修正,形成一种非线性PID控制器,并结合这一控制器的直观物理意义,在状态平面上通过旋转该控制器来改变闭环系统的负零点个数,以适应非最小相位系统的控制需求。仿真结果表明,与线性PID控制器相比,本文方法在减小负调幅值的同时缩短了系统调节时间,较好地解决了非最小相位的控制问题。     

基于Kalman滤波和LQG控制的起重机控制研究

针对双载荷轨道起重机在抬升重物时的消摆时间长、定位速度慢的问题,提出采用最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计线性高斯二次型( Linear Quadratic Gaussian,LQG) 控制器并对其进行残余振动抑制。首先,运用Lagrange方程建立起重机系统的非线性动力学方程,其次,运用雅可比矩阵将非线性方程线性化,得到系统的状态空间方程;通过证明线性系统的可控性和可观性,选择合适的权函数,设计最优二次型线性调节器( Linear Quadratic Regulator,LQR)和最优状态估计器来得到LQG控制器,通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真表明:设计的LQG控制器能有效衰减残余振动;通过与PID控制器对比分析,所提出的LQG控制器能更有效衰减残余振动幅值,振动的超调量更小,所需的稳态时间更短,验证了该控制策略的有效性和可行性。     

基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机控制

针对传统一阶滑模控制中存在的抖震和模糊控制系统静差问题,结合滑模控制和模糊控制的优点,引入分数阶微积分理论,提出基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机速度控制系统,给出模糊分数阶滑模控制器的设计方法,并对该控制器的性能进行了分析.仿真和实验表明,文中提出的模糊分数阶滑模控制系统不但具有较好的控制性能,而且具有对外部负载扰动的鲁棒性.     

基于自适应迭代学习算法的FNS肢体运动控制

首先介绍FNS系统的构成及工作原理,针对肢体肌肉的非线性时变性,建立了带反馈控制器的迭代学习控制算法,即复合控制器。曩后利用FNS肢体运动控制平台,采用复合控制算法,对人体曲肘和曲腕运动时的关节运动(角位移)轨迹进行了临床实验研究。结果表明,采用该算法,不仅改善了FNS系统的跟踪性能,而且肢体运动轨迹稳定、平滑,受试者无任何不良生理反应,具有较强的自适应性。     

Lorenz临界混沌系统的自适应控制

基于Lyapunov方法，通过添加一个自适应控制器，将有嗓声环境下的、参数不确定的Lorenz临界混沌系统的状态输出控制到状态空间“延展的平衡点流形”上的任意设定点．进一步研究表明利用该控制器还可实现对慢变信号的追踪，数值仿真进一步表明了本方案的有效性。     

预测函数控制在感应电机调速系统中的应用

针对感应电机调速系统,提出预测函数—内模双环控制。预测函数控制有计算量小、跟踪速度快等优点,内模控制的参数调节方便,且能抑制参数变化在系统性能上影响,将两者原理有机结合,通过分析感应电机数学模型,电流环采用内模控制,转速环采用预测函数控制。仿真结果表明,采用预测函数—内模双环控制后,系统的动态性和静态性能都得到明显改善。