综合的机器人鲁棒自适应控制

研究了不确定性机器人轨迹跟踪的鲁棒自适应控制方法．利用机器人动力学参数变量分离方法,将系统的集中不确定性反映到一个集中的标量参数上,进而提出一种基于简单的计算力矩结构的综合鲁棒自适应控制策略,同时还设计了一个通用的非线性反馈增益和一个简单的自适应律,通过在线刷新一个集中的系统不确定性参数,最后保证系统达到全局指数意义的渐近稳定或全局一致最后有界．通过简化控制结构得出一种简单的鲁棒控制器．按照对控制参数的不同选择,可保证系统达到严格的全局一致最后有界、全局渐近稳定、全局指数稳定三种稳定性结果．理论分析和计算机仿真验证了控制律的有效性．     

具有有限分布延时的一类神经网络的全局指数耗散性

通过构造径向无界正定的Lyapunov函数,研究了一类具有有限分布延时的神经网络的全局指数耗散性,在假定延时可微的情况下,给出了几个确保网络全局耗散性的充分条件．最后通过一个数值例子说明条件的有效性．     

关于时滞细胞神经网络全局稳定性的一些注记

首先证明具有时滞的细胞神经网络平衡点的一个存在性定理．然后，利用这定理分别得到该类神经网络的全局渐进稳定性与全局指数稳定性的判据各一个．最后，给出利用所得的新判据判别时滞细胞神经网络的全局稳定的两个例子。     

非线性控制系统的全局跟踪

研究了非线性系统的全局跟踪问题,提出一种新的跟踪方案,寻求反馈控制律,意味着非线性系统首先必须是全局渐进稳定的,并保证在完成跟踪误差趋于0时,闭环系统的解应为有界的,则表明系统的全局渐进跟踪问题是可解的．这反映了实际问题中保证系统正常运行的条件．最后给出实例,结果表明所提方法是有效的．     

一类具有双中心的三次系统全局分析

本文讨论了系统：具有双中心的条件，极限环的存在性和奇闭轨存在性，最后给出其全局相图拓扑结构．     

具有时滞和 HollingⅢ型功能反应的三种群捕食模型的全局渐近稳定性

研究具有时滞和HollingⅢ型功能反应的一个捕食者两个食饵的三种群捕食系统,通过构造Lyapunov函数,给出该系统全局渐近稳定的充要条件．最后用Matlab软件对所得的理论结果进行数值仿真．     

全局运动估计的阈值可变双迭代法

提出了一种全局运动区域检测与全局运动模型参数估计的阈值可变双迭代法,该方法包含两个迭代过程：①迭代最小二乘法进行参数的估计，迭代过程中用可变的百分比阈值去除局部运动点的干扰：②检测完整的全局运动区域并得到最后的模型参数．阈值可变双迭代法对不同视频的适应能力较强，得到的全局运动区域更完整，模型参数的估计更稳定,实验结果验证了该方法的可行性和优越性.     

Armijo型线搜索下一种修正HS共轭梯度法的全局收敛性

本文对HS算法进行了修正,在Armijo型线搜索下,该方法保证每次迭代中的搜索方向是充分下降的．在较弱的条件下．证明了此修正HS算法具有全局收敛性．最后对算法进行了数值试验,试验结果表明该算法具有良好的收敛性和有效性,尤其适合求解大规模无约束优化问题．     

基于非线性状态反馈的机器人操作手的鲁棒控制

文章考查了一类具有非匹配不确定性的非线性系统的全局稳定性及其在机器人鲁棒控制中的应用．针对机器人存在参数不确定性以及外界干扰的情况，利用非线性鲁棒控制理论给出了鲁棒控制器，考虑不确定性存在情况下跟踪误差的全局渐进收敛性．最后给出了两连杆刚性机器人的仿真例子，验证了其控制效果。     

基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法

利用计算机鉴别印鉴真伪具有广泛的应用前景．提出一种基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法,该方法先将印鉴图象分成若干个子区域,然后提取反映真假印鉴本质特征的若干参数,用它们形成局部和全局特征,最后用ＢＰ神经网进行判决．实验结果表明,该鉴别方法具有较强的适应性和可靠性,已达到实用水平．     

一个广告脉冲模型的稳定性分析

在离散时刻引入广告控制,给出使得广告策略的不稳定平衡点达到稳定的充分条件,得到了脉冲控制系统稳定的一个定理.通过改进的充分条件,达到脉冲间隔的一个上界,从而使得该脉冲控制的实现更为容易;并且得到了全局指数稳定和全局渐进稳定的结论.最后用Matlab软件对该模型进行数值仿真,验证了广告脉冲控制的有效性.     

具有清晰暂态性能的机器人鲁棒自适应跟踪控制

基于不确定性机器人的轨迹跟踪问题,提出一种保证系统具有清晰暂态的鲁棒自适应控制策略,控制器由一个简单的线性ＰＤ反馈＋非线笥阻尼＋标量不确定性补偿控制器构成,不需传统的回归矩阵计算,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,只需了解系统的阶数和输出的位置及速度状态,保证全局的中全局一致最后有界,二自由度机器人的仿真证明了该法的有效 性。     

全局稳定的机器人鲁棒自适应分散跟踪控制

提出一种全局稳定的鲁棒自适应分散控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪．该控制器由一个线性ＰＤ 分散反馈＋ 补偿不确定动力学的非线性自适应分散反馈构成．仅需要了解各关节输出的位置及速度状态,就能够克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,保证全局的渐近稳定．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

广义自校正前馈控制算法

本文基于带积分因子的ＣＡＲＩＭＡ模型，将自校正控制策略与极点配置策略有机结合起来，提出了能够在线选择加权项的广义自校正前馈控制算法．该算法由于引入了积分作用能够消除跟踪误差，具有较强的鲁棒性．在非最小相位系统给出了算法的全局收敛性证明．     

热风炉空燃比并行协作粒子群滑模控制策略

针对热风炉燃烧控制存在的纯滞后、大惯性和强干扰等问题,提出了一种基于并行协作骨干粒子群(Parallel Cooperative Bare-Bones Particle Swarm Optimization,PCBBPSO) 优化全局滑模控制(Global Sliding Mode Control, GSMC)的热风炉空燃比控制策略;为改善热风炉空燃比控制系统动态特性,引入全局滑模策略,对燃烧系统进行优 化控制,以提高系统稳定性,同时,基于热风炉燃烧系统存在的强干扰特性,利用并行协作骨干粒子群对干扰补偿 进行调节以减小其对系统的影响,并求取最优控制率;仿真结果表明:与普通粒子群优化全局滑模和普通粒子群优 化 PID 相比,该控制方法达到稳定用时分别减少了 26. 4 s 和 9. 3 s,能够保持没有超调量,拥有良好稳定的跟踪和 抗干扰效果;将该控制策略应用于某钢铁有限公司 2 200 m 3 高炉配套热风炉,工程数据表明:在该空燃比策略的控 制下,热风炉空燃比上下波动幅度仅为 8. 20%,拥有波动小、稳定性好和抗干扰性强等特点,动态响应较好,能够满 足热风炉工程实际应用的需要。     

混合动力挖掘机能量管理系统控制策略研究

针对最优控制理论设计的混合动力挖掘机最佳燃油控制策略具有全局寻优计算量大、需提前预知系统所有工况状态的不足,本文提出一种实时最佳燃油能量管理策略,对发动机的"转速-功率-燃油耗率"进行数值建模,在直流母线电压稳定的约束下,计算使发动机高效运行的储能系统功率补偿量,并作为控制决策输出;随后,采用有限控制集模型预测控制实现储能系统在该控制决策下的快速功率控制.仿真验证了该方法的有效性和正确性;工程试验表明,该策略在挖掘机平地轻载、重载旋转工况下的燃油耗量分别为传统机型的82.2%和77.6%,可供实际设计参考.     

高阶SISO非线性系统的分层模糊滑模控制

为了解决高阶SISO(单输入单输出)非线性系统模糊控制中出现的"维数灾"问题,采用典型模糊控制单元,构造了"增一型"分层模糊控制器。提出了分层模糊滑模控制方法,并证明了分层模糊滑模控制系统的全局渐近稳定性。该方法设计参数少,设计步骤简单,并且控制器的设计参数只需要满足一定的比例关系即可使整个分层模糊滑模控制系统全局渐近稳定,从而减小了模糊控制器的设计工作量和难度。用一个仿真例子验证了该方法的有效性和优点。     

两段不对称非线性系统的自适应控制新算法

针对两段不对称非线性系统，分别就非线性部分已知和未知两种情形提出了基于极点配置控制策略的自适应控制新算法，非线性部分已知时，该算法不仅能保证全局稳定性，而且能渐近跟踪一大类参考输出，非线性部分未知时，提出了一种新的辨识方法，使原耦合在一起的线性动态部分和非线性静态部分的参数分开进行辨识，新算法可用于非最小相位系统，并且可辨识的参数少，因此减小了计算量，仿真表明新算法的良好性能。     

单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

针对火电单元机组被控对象多变量、强耦合及模型参数随负荷显著变化的特点,提出一种基于多模型自适应解耦控制的协调控制策略.采用多个固定模型和2个自适应模型并行辨识机组对象的动态特性,在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器,从而实现全工况运行的自适应控制.同时对多模型控制系统的全局稳定性进行了证明.通过对300MW亚临界直流燃煤机组协调控制系统的仿真表明:该控制策略对负荷变化适应快,且可获得良好的动、静态解耦控制效果.