流化床锅炉燃烧系统的专家模糊控制──一种计算机软件控制系统

本文设计的通用模糊控制器，其控制规律由模糊控制表决定；改进设计的专家系统模糊控制器，将模糊控制理论和专家系统结合起来，其运行可根据控制效果自行调节。仿真证实，这种控制方案优于常规的模糊控制器，可用于流化床锅炉（Ｆ．Ｂ．Ｂ）燃烧系统类型的复杂过程的控制。     

一种具有自学习功能模糊控制器的设计与实现

为了克服常规模糊控制器的缺陷，作者设计并实现了一种具有自学习能力的模糊控制器，并应用于蓄电池的化成充电控制之中．同常规模糊控制器相比，它可以更好地控制系统的动态性能．     

风冷制冷机组的多变量模糊控制研究

针对一个多输入多输出、非线性复杂系统明显的非线性热力学耦合特性，采用模糊控制与神经网络相结合的方法，提出一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器，在控制过程中通过采样数据在线学习，调整网络结构，产生模糊控制规则并调整规则的参数，使得控制器具有模糊控制的特点，又有神经网络学习的能力．通过对风冷制冷机组控制试验的结果表明，该控制器能够达到同时控制蒸发压力和过热度的目的．     

由伴随对构造的模糊控制器的控制性能

考虑了分别由9个模糊蕴涵算子的伴随对构造的模糊控制器．以直流串联电机为实例．验证了每个模糊控制器的控制品质，其控制品质是通过比较均方根差的大小来衡量的．与其他文献的结果相比，采用所提供的模糊蕴涵算子构造的模糊控制器，其控制品质更好．设计者也可以参考均方根差，选用合适的模糊蕴涵算子设计模糊控制器．     

非线性离散时滞系统的模糊H∞鲁棒控制

针对一类具有时滞的非线性离散系统的控制问题，通过对其进行模糊建模，设计了H∞鲁棒控制器．利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式，证明并给出了模糊H∞鲁棒控制问题有解的充分条件．依据由模糊规则和线性系统方程建立的模糊模型，所设计的控制器使系统具有更好的鲁棒稳定性，干扰抑制能力强，满足成本上界约束条件．算例仿真结果表明，所设计的模糊控制器对不确定性和时滞都有很好的控制能力，同时系统对干扰有很强的抑制能力．     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略：首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性．学习结束后，将该神经网络作为控制器对系统实施控制．对一个具体的线性系统在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器．而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性．     

基于音圈电机精密定位平台的控制系统设计与仿真

针对一类音圈电机直接驱动的二自由度高速精密定位平台，为了在高速高加速情况下，获得良好的动态特性，对其动力学控制方法进行研究．构建了基于音圈电机的x向定位平台的机电耦合动力学模型，并基于此对平台的控制器进行设计，最终得到一种鲁棒性强、易于实现的控制器．该控制器由内环的电流控制器和外环的位置控制器、前置滤波器、前馈控制器、重复控制器和扰动观测器组成．理论分析和仿真实验证明，该控制器能较好地改善此类平台的动态特性，具有调节时间短、无超调和动态响应准确快速等优点，并能够有效提高系统的抗干扰和高频扳动能力．所得结论对此娄平台控制器的设计且有一定指单意义．     

新型点焊机控制器的设计方法

电阻焊点焊机主要用于汽车制造等方面．它的工作离不开控制器，控制器的核心部件是单片机系统，其软件使控制器各种功能得以充分发挥作用，控制器控制气阀开闭时间、焊接脉冲时间和焊接电流及恒流智能控制等，同时还具有监控报警功能．用控制可控硅导通角来控制焊接电流的输出．本文将介绍这种新型电阻焊机控制器的软件组成及功能．     

电动助力车控制模型的研制

DSP控制同步电机并能实现能量回馈的电动助力车，由于其可以实现可逆能量的控制，具有节能高效的特点，有很好的发展前景．指出控制同步电机可以两种方式工作．当控制器处于矢量控制方式时，控制器处于有源逆变状态，控制器输出功率；当控制器处于有源整流状态方式时，电机处于发电状态，把电机输出的电流反向对蓄电池充电，从而实现能量回馈．并据此提出了一种电动助力车的控制模型．     

神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．     

基于神经网络模糊控制器的铣削过程智能控制

提出了一种新颖的神经网络模糊控制器,其模糊控制表由神经网络替代．控制器通过在线学习能自适应被控对象的变化,控制性能良好．将该控制器用于铣削过程控制,使铣削力在加工条件变化过程中始终保持相对稳定,从而提高了铣床的加工效率,并能保证加工质量,保护刀具．还给出了试验结果．     

基于现场总线的铣削加工过程自适应模糊控制

在分析Profibus总线和模糊控制特点的基础上,针对铣削加工过程的非线性、时变性和不确定性,提出了基于现场总线的铣削加工过程自适应模糊控制的解决方案．采用输出比例因子和控制规则在线自调整的方法对切削参数变化的铣削力进行在线控制．仿真结果表明,该方案克服了传统的模糊控制动态响应较慢和鲁棒性较差的缺点,具有响应速度快、实时性和稳定性好等特点．当切削深度突变时,能在线自适应调整进给速度。使切削力接近参考值,实现恒力切削,防止刀具损坏和提高加工效率．     

铣削加工过程的自适应最优控制

提出了两种结构不同的神经网络实现对铣削加工参数的自适应最优控制，ＢＰ神经网络实现对加工状态的在线建模，优化神经网络根据当前状况和一定的加工约束条件得出最优切削加工参数输入以实现对铣削过程的最优控制．最后给出了仿真和实验结果．     

数控铣削过程模糊-PID复合控制

双输入单输出模糊控制模式因缺少积分环节而导致系统鲁棒性相对较差,ＰＩＤ控制因系统辨识而导致动态响应相对较慢,本文提出了一种新的数控铣削加工过程恒力模糊－ＰＩＤ复合控制方法,具有响应快和鲁棒性强等特点,另外,对切深渐变和突变的两种工况进行了试验验证,效果良好。     

热连轧活套智能化闭环控制

介绍智能控制在热连轧精轧机组的活套闭环控制系统中的应用,智能化方法应用在活套角的测量,升落套控制和活套高度的模糊控制中,速度自学习方法和动态速降补偿方法也被给出。     

铣削加工的最优化自适应控制

本文研究用 TP-801单板机作为自适应控制器的最优化自适应控制系统,建立了最小加工成本的数学模型,用随机决策方法给出了刀具寿命方程的经验表达式,提出了一种快速的在线优化方法.并在 XK-715数控铣床上进行了实验研究.结果证明,当切削余量或刀具磨损等因素变化时,自适应控制器可根据给定的输入和过程的输出信号在线优化切削条件,保证数控机床始终工作在最优状态.     

神经网络监督控制在船用一体化压水堆功率控制中的应用

设计了一种船用一体化压水堆功率控制的神经网络监督控制系统,在系统中神经网络作为前馈控制器,PID控制器作为反馈控制器.对压水堆功率控制过程进行了计算机仿真,仿真结果表明,与传统的PID控制相比,神经网络监督控制具有较强的自适应能力和鲁棒性,有效地提高了控制系统的精度.     

用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制

对于常见的将 CMAC神经网络前馈控制器和常规反馈控制器相结合的机械手轨迹跟踪控制方案 ,它的控制性能同时受神经网络前馈控制器学习能力和反馈控制器控制精度的制约。该文提出的采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案充分利用了 T- S模糊模型的特点和优点 ,以一种基于简化的 T- S型的模糊神经网络作为前馈控制器 ,同时反馈控制器也采用 T- S型模糊神经网络实现。针对三自由度机械手轨迹跟踪问题的仿真实验表明 ,采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案是可行的和有效的     

水压频率的递归网络灵敏度预测控制研究

提出一种对水轮发电机组水压频率进行综合调节的记忆递归网络灵敏度预测控制器．控制器由预测网络和控制网络组成，预测网络向控制网络提供控制灵敏度信号．两个网络均根据学习和控制的收敛与稳定性定理自适应学习．仿真结果表明控制器能在线实时控制具有非线性、时变、多变量特性的水轮发电机组，有效控制水压．     

一种非线性系统神经网络直接控制器的设计

提出了一种使用神经网络作为非线性对象直接控制器的设计方法 ,该控制器由一个常规控制器和一个神经网络控制器组成 .常规控制器对系统给出粗略控制 ,神经网络控制器给出补偿信号来进一步减小系统输出跟踪误差 .该方法对被控非线性对象类型的限制很少 .在该方法中 ,径向基函数 (RBF)神经网络被用来进行训练 ,训练后系统具有较好的稳定性 .仿真结果表明 ,该方法非常有效 ,对非线性系统能取得比较满意的控制效果