一类不确定离散非线性系统的边界层自适应模糊滑模控制

研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题,提出了一种基于边界层模糊自适应的模糊滑模控制方法.首先,在系统非线性动态函数上界已知的条件下,给出了系统的准滑模控制律设计,证明了系统的闭环稳定性.引入一个滑模边界层可调参数,在边界层外施加准滑模控制律;在边界层内,去掉准滑模控制律,施加模糊逻辑控制.边界层参数用模糊逻辑系统进行在线自调节,消除了系统处于准滑动模态时的高频抖振.数值仿真结果证明了所设计控制律的优点和有效性.     

Sliding mode identifier for parameter uncertain nonlinear dynamic systems with nonlinear input

This paper presents a sliding mode(SM) based identifier to deal with the parameter idenfification problem for a class of parameter uncertain nonlinear dynamic systems with input nonlinearity. A sliding mode controller (SMC) is used to ensure the global reaching condition of the sliding mode for the nonlinear system;an identifier is designed to identify the uncertain parameter of the nonlinear system. A numerical example is studied to show the feasibility of the SM controller and the asymptotical convergence of the identifier.     

输入有界线性离散系统可控区域的一种有效算法

针对输入有界的离散时间线性定常系统，利用凸多面体集合的几何特性，求解与有限步可控区域相联系的凸多面体集合的边界超平面法向量，进而得到有限步可控区域的精确表示，计算实践表明，与求解可控区域的传统方法相比，该方法具有更高的计算效率，且当有限步可控区域对应较多的步数时，该方法在计算效率上的优势更加显著．还结合最小时间控制问题和镇定问题，说明用该方法得到的有限步可控区域的精确描述，能够为解决约束系统的控制问题提供重要依据。     

钢铁二次能源利用效率的评估

通过建模、模拟、评估和优化的整体思路,对钢铁企业二次能源的利用效率进行评估.结合国际标准和国家标准的对象 过程方法对钢铁企业二次能源利用过程进行建模和模拟,采用综合能耗指标进行评估,并分析了钢铁可燃气体副产煤气的利用消耗过程.最后,对其利用效率进行评估.     

区域极点指标约束下的优化可靠保性能控制

利用矩阵不等式和LMI方法,研究了一类传感器故障下的不确定离散系统在闭环区域极点指标约束下的鲁棒优化可靠保性能控制问题。分析了故障闭环系统满足区域极点约束和具有较优的保性能上界的充分条件,给出的保性能函数指标上界优于已有的结果。得到了使故障闭环系统满足上述性能约束的可靠状态反馈控制器设计方法。最后通过仿真示例证明了本文方法的有效性。     

基于改进GA-PLS算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用

提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时，编码方法简单，染色体的长度为候选变量的个数，每一位的取值（0或1）表示某个变量是否被选中，具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最（次）优解；同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题，在样本点个数少于变量个数的争件下也能进行回归建模分析。用文中提出的方法建立了催化重整过程中稳定油组分的软测量模型，结果表明了本文提出的辅助变量选择方法的优越性和实用性。     

不确定广义时滞系统的时滞相关鲁棒镇定新判据

针对线性不确定广义时滞系统,给出了新的时滞相关鲁棒稳定性判据和镇定方法.假定参数是可能时变的范数有界不确定,通过选取一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函将整个时滞区间分为2段.每段区间上定义了不同的能量函数,给出了状态反馈控制器设计算法,保证相应的闭环系统对所有容许的不确定性参数是正则、因果和鲁棒稳定的....     

不确定时滞系统的二次稳定无记忆变结构控制

根据变结构控制 ( VSC)方法及 Lyapunov稳定性理论研究一类不确定性时滞系统的无记忆变结构控制问题 ,所得的变结构控制器保证了切换函数的二次稳定性 ,并避免控制信息号颤振 .此外 ,还推出了一种具有不确定性范数上界自适应估计器的自适应变结构控制器 .仿真结果验证了所得结果的有效性和合理性.     

一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

研究了一类非线性系统的一种直接适应模糊滑模控制（AFSMC）的问题。首先，在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下，给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法，通过自适应机构调解模糊逻辑系统（FLS）的后作参数，所设计的自适应模糊逻辑系统（AFLS）能够逼近系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律。这样，系统的自适应模糊控制律具有一般滑模控制律的控制效果，同时由于AFLS的滤波作用，具有消除滑模控制高频抖振的特性。数值仿真结果证明了所设计控制律的有效性。     

模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模

提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法，算法由三部分组成：基于模糊聚类的网络初始化；基于梯度下降的规则前件的学习算法；基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值，当输入变量个数多时不会出现模糊规则数爆炸现象，训练速度快，模型精度高。将混合学习算法应用到PTA工业过程中4-CBA含量的软测量建模中，取得了令人满意的效果。