非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于PCA—SVM模型的切削颤振预报

针对切削加工过程中颤振孕育的动态模式，提出一种基于PcA—SVM模型的颤振预报新方法。建立切削加工振动信号的识别模型，进行FFT变换，再归一化处理，把数据送人PCA—SVM模型，对变换后的切削实验数据进行学习、训练，得到PcA—sVM识别模型；提取切削加工过程的振动信号，送给PcA—sVM模型进行颤振情况分析与识别。试验结果表明，具有较好的颤振预测性，颤振预报正确率达到95．5％以上，提高了运算速度，为颤振预报提供了充足的时间。     

基于核岭回归的非线性系统辨识及其应用

利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,提出一种新的直接优化的非线性核岭回归算法.与SVM算法相比,该方法的特点是通过对二次损失函数的优化计算,简化了不确定参数的数量,而且由于采用直接优化计算,能有效减少建模的时间,提高计算效率.仿真实验结果和对航煤干点的软测量应用结果都验证了该算法的有效性.     

感应电机广义模型的建立及仿真研究

根据电机的双反应理论,建立了感应电机的广义数学模型。完全用MATLAB/SIMULINK内含的功能模块实现了电机的广义仿真模型,该电机模型通过一个外部参数γ值的设定,能方便地在工程上常采用的三个坐标系之间转换。仿真结果证明了所建电机模型的正确性。     

混合动力汽车电机驱动系统传感器故障重构控制

针对混合动力汽车感应电机驱动系统可能存在的传感器故障模式,设计了一个主动容错重构控制系统.该系统能充分利用无故障的传感器信息,最大限度地维持驱动系统的控制性能,并在重构切换过程中,考虑电机转矩和转速的平滑过渡问题.此外,为提高车用感应电机驱动系统的性能,基于传统磁场定向控制(FOC)思想设计出一种新型鲁棒性PI控制器来实现电机转矩跟踪;利用滑模控制技术,设计了转子磁链-速度自适应观测器.为进一步提高交流电流传感器故障状态下电机驱动系统的容错能力,提出了用直流电流重构交流相电流的新思路.仿真研究表明,在发生传感器故障时,所设计的电机驱动系统仍能有效地保证车辆行驶过程中的转矩和速度跟踪性能以及系统的稳定性.     

基于完备模糊规则集的混沌时间序列预测

基于数据挖掘思想，使用置信度度量和改进的梯度下降法，提出一种新的构造完备．模糊规则集的方法来建模和预测混沌时间序列。所提方法通过确定最优输出模糊子集的质心和模糊规则的置信度度量，能够推理数据未覆盖区域的空缺规则，并构造一个完备的模糊规则集，进而解决了混沌时间序列的可预测问题。仿真结果表明新方法是有效和准确的。它能很好地辨识系统的特征，并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法。     

基于U-I模型的感应电机定子磁链估计的仿真研究

定子磁场定向的直接转矩控制逐渐被广泛应用于高性能异步电机调速系统。定子磁链估计精度是影响控制系统动态、稳态性能的主要因素。由于定子电阻参数变化及低通滤波器的影响，尤其低速运行时，传统定子磁链估计方法的估计精度及快速性往往很差。提出了一个全新的改进U-I模型定子磁链估计方案，不仅解决了定子电阻整定补偿问题。而且解决了低通滤波器截止频率优化补偿问题．在此基础上，建立直接转矩控制方案的仿真系统，仿真结果表明提出的方案能够使异步电机在低速到高速范围内都能得到令人满意的性能。     

自抗扰控制器在6自由度液压并联机器人仿真分析中应用

以6自由度液压并联机器人为控制对象,对自抗扰控制器参数的交化与系统动态特性的关系进行了系统的分析,为自抗扰控制器的参数整定及其有效应用提供了依据。理论分析和大量的仿真实验表明,采用自抗扰控制器可以明显改善6自由度液压并联机器人的操作精度,验证了自抗扰控制器的有效性。     

具有未建模动态系统的鲁棒自适应控制

本文针对一类具有未建模动态的离散线性系统提出了一种新的鲁棒自适应控制算法。此算法由一带有相对死区的最小二乘参数估计方案和一带有模型误差反馈的广义最小方差控制器构成。本文证明了：此算法不仅能保证在有未建模动态存在时闭环系统是鲁棒稳定的，而且还能保证系统的平均跟随误差趋于零。仿真结果表明：采用本文方法即使用低阶模型设计仍能获得满意的控制效果。     

一种控制增益函数未知的自适应模糊控制

针对一类控制增益函数未知的、含有不确定项的非线性系统,为实现其跟踪控制目标,提出了一种鲁棒直接自适应模糊控制方法.该方法仅要求控制增益函数为有界函数,用广义模糊双曲正切模型逼近一个与控制增益函数无关的新颖的等价控制器,并为消除系统中的不确定项和逼近误差设计了一个双曲形式的鲁棒补偿控制项,从而保证了系统跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内,且所有的变量一致有界,控制输入平滑没有抖振.利用Lyapunov函数证明了该算法的有效性,并用倒立摆仿真实例进行了验证.