一种针对乘性建模误差的MARCS鲁棒性设计

本文基于ＣＣＨａｎｇ和ＨＳＴａｎｇ的新结构提出了一种双自适应环的模糊型参考自适应控制系统的设计方案，并通过理论推导和仿真研究证明了此方案对乘性建模误差具有强稳定鲁棒性。所得的结论主产明了此设计方案具有很大的实际应用价值。     

基于混沌预测的模糊神经网络控制器设计及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性 ,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。根据非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间 ,计算相空间的最大Lyapunov指数、饱和嵌入维数和可预报尺度 ,并以此为指导 ,对系统作高精度预测。在此基础上 ,又设计了遗传算法优化的模糊神经网络预测控制器 ,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在锅炉过热汽温控制中 ,仿真表明该控制的有效性、准确性和鲁棒性。     

基于运行模式切换的多能源系统的混合控制

为了实现具有高度灵活性的智能控制策略,以提高多能源系统的稳定性、安全性和自愈能力,文中提出了基于分布式能源运行模式切换的分层混合智能控制。对应于系统的混合动态行为,分层混合控制由上层的离散控制策略、下层的本地连续控制器和它们之间的相互作用组成。上层离散控制策略主要负责切换操作模式,以增强遭遇重大干扰时的安全性和自愈能力。下层连续控制的目的是调节各被控单元的动态稳定性,以获得满意的性能。通过仿真实例验证了该混合控制方法的有效性。     

电阻、电感和频变负电阻的OTA-C模拟电路

提供了运算跨导放大器和电容模拟电路Ｒ、电感Ｌ、和频变负电阻Ｍ的并联与串联电路的新方法,电路中的Ｒ、Ｌ、Ｍ又可分别作为接地和浮地的器件使用,给经们在滤波器上的应用例。     

基于混沌-神经网络模型最优控制及应用

由于非线性混沌时间序列内部确定的规律性，其重构相空间具有高精度短期预测性．为此，为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制，文章根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空问，计算相空间饱和嵌入维数、最大Lyapunov指数和系统的可预报尺度，并以此为指导，建立神经网络预测模型对系统作高精度的短期预测；在此基础上，通过反馈校正，将校正误差和控制增量引入性能函数寻优得最优控制决策，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应预测控制．将该控制决策应用在锅炉过热汽温控制中，仿真表明该控制的有效性、快速性和鲁棒性．     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

用模型全部极点作滤波器的HMRACS设计

提出用模型全部极点作滤波器 ,不需线性补偿器的混合模型参考自适应控制系统 ( HMRACS)设计方法 ,系统不用分解 ,进一步简化了设计过程     

多级混合自适应控制器的设计

设计了一种多极混合自适应控制器,解决了高阶复杂被控对象在以往的自适应控制中出现的不稳定问题。增强了控制系统的鲁棒性。     

锅炉燃烧系统的聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出一种新型的聚类自适应模糊控制方案，应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中，并用遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行了优化，仿真表明该方案的适应性和鲁棒性都很强，具有很大的工程实用价值。     

四辊可逆冷轧机恒张力的混合自适应控制研究

为了保证冷轧机轧制中带钢恒张这一特点 ,设计了四辊可逆冷轧机恒张力混合自适应控制系统。该系统含有电压、电流、速度3个内环 ,这3个内环均采取PID调节器控制 ,最外环为张力环 ,采用混合自适应控制器进行控制。由于混合自适应兼并了全连续和全离散算法的优点 ,所以该系统对带钢恒张力控制具有很强的鲁棒性 ,提高了带钢板厚和板形的精度 ,保障了带钢具有较高的板形指标和板厚工差。