一类非线性系统的自适应广义预测控制

利用Hammerstein模型描述一类非线性系统，提出了一类适用于非线性系统的自适应广义预测控制算法（NAGPC），该算法将整个控制系统分解成线性和非线性两部分考虑；在线性部分中，根据广义预测控制（GPC）算法中控制增益阵F的特点导出了一种速度较快，计算量不大的GPC改进算法。非线性部份利用插值原理给出了一种便于计算机实时计算的根值解法，并将其解作为整个系统的控制输入。仿真结果表明，NAGPC算法计算速度快，鲁棒性较强，稳定性较好。     

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。     

基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法．该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程，消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真，构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架．两则数据仿真表明，对于高度非线性系统，该算法可使系统估计的均方误差减少60％以上．     

非线性系统定阶的神经网络方法

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ算法将ＯＬＳ算法与正则化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）方法相结合，以提高算法的推广能力。本文将基于径向基网的ＲＯＬＳ算法应用于非线性系统定阶。本文对提出的方法进行了仿真研究，结果验证了方法的有效性。     

神经网络在非线性系统参数辨识中应用

要对非线性系统进行控制，必须掌握其模型．介绍一种辨识非线性系统模型的方法，该方法利用多层神经网络可以逼近任何非线性函数这一理论，提出针对非线性系统构造神经网络模型，并给出一种实用的BP算法．最后通过仿真实验，证明该方法切实可行．     

一类非线性病态系统的双帧速仿真算法

本文针对一类非线性病态系统，提出了一种双帧速仿真算法。文中对算法的误差及收敛性进行了理论分析     

稳定的神经网络自适应控制

本文主要从理论上研究神经网络控制器实现SISO离散时间非线性系统的轨迹跟踪问题，在反向传播算法的基础上，提出了一种新的神经网络训练方法，该算法可以直接估计出动态系统所需要的前馈控制，并在一定条件下证明了此神经网络控制系统的稳定性，另外还给出了将其应用于几个不同非线性系统的仿真结果。     

一种非线性系统稳定性直接判据算法

基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定理论,提出一种直观的非线性系统的稳定性判据算法(简称DNSA),这种算法是建立在一类非线性动态系统的模型结构上.算例仿真验证了这种算法的正确性,该算法为一类非线性系统的设计提供了方便.     

一种离散非线性随机系统模型的非线性结构的自校正控制器

本文给出了一种描述离散非线性随机系统的数学模型,它是CARMA模型的一种扩展,双线性系统模型是它的一种特殊形式,并给出了新模型下自校正控制器的算法,它将CARMA模型下的算法结构从线性扩展到非线性。     

一种离散非线性随机系统模型及其自校正调节器

建立了一种描述离散非线性随机系统新的数学模型,它是CARMA模型的一种扩展,双线性系统模型是它的一种特殊形式,参考CARMA模型下自交正调节器控制律的算法结构,同时给出了新模型了自校正调节器的算法,它将CARMA模型的算法在结构上从线性扩展到非线性。     

简化滤波算法探讨

对一类较一般的非线性系统，依据把状态量增大的方法（扩维法），新息性质和输出相关法的思想，提出了一种自适应简化非线性滤波算法与许多同类算法相比，它具有简捷性，有效性和精确性，适合于军事工程技术中的实现计算。     

开关磁阻电机调速系统整体仿真通用算法

针对开关磁阻电机调速系统功率电路型式较多、包含开关器件和非线性元件的特点，本文提出了一种系统整体仿真的通用算法，并给出了系统仿真实例，仿真结果与实验结果较为一体。     

离散非线性系统的非线性传递函数推算法

研究了在基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数的一类离散非线性系统的非线性传递函数的递推算法，首先讨论了几类特殊的非线性系统如纯输入，纯输出和纯交叉系统的非线性传递函数的递推算法，然后给出一般的离散非线性系统的非线性传递函数的递推算法。     

一种新的自适应状态观测器设计方法

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法，提出了非线性时变系统的自适应状态观测器，并对其结构及特征进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。     

基于神经网络的非线笥系统辨识方法

主要介绍利用多层神经网络进行非线性系统辨识的几种模型以及相应的算法，并分析和比较它们的辨识性能，为高度不确定性动态系统的综合设计提出了一种分析方法。     

非线性自治系统组合振荡的稳定性分析

本文提出分析非线性自治系统组合振荡稳定性的一种算法和判定周期解振荡类型的一种方法，并讨论了新方法的适用范围。其通用性了，有实用价值。文中给出了一实例。     

一类非线性系统的模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

神经网络自适应控制系统

提出了一种基于神经网络和自适应控制系统，其中一神经网络用辩识非线性系统，另一神经网络作为控制器，依据本文推出的自适应算法得出了满意的仿真的结果。     

一类非线性系统的扇区模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

根据非线性程度求解非线性方程组的ABS算法

提出了一种根据非线性程度求解非线性方程组的ＡＢＳ算法，该算法根据曲线的曲率建立非线性程度。初步的数值试验表明，多数情况下本文建立的ＡＢＳ算法比原来的非线性ＡＢＳ算法收敛快或与原ＡＢＳ算法迭代次数相同。