多变量时变系统的自适应控制

将作者提出的单变量时变系统的算法推广到多变量情形,得到了多变量时变参数系统的自适应控制,同时讨论了算法的收敛性.     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

多变量系统的鲁棒自适应控制

考虑了具有未建模动态和外来有界干扰的离散时间多变量系统，提出了一种鲁棒自适应控制方案。这种控制器是基于系统的降阶模型设计的，其建模部分的参数估计采用带有死匹的最小二乘算法。在相当一般的假设下，证明了所建立的闭环系统是全局稳定的和跟踪误差是有界的。     

多变量系统显式判据优化自适应控制及在火电厂的应用

本文发展了显式判据优化自适应控制至多变量理论,导出了多变量线性控制器的具体控制算法,并证明了这种控制算法的收敛性。应用这种多变量线性控制器于二次型指标的一些独到性质,文中进行了较为详细的讨论。以具有非最小相位特性的复杂锅炉模型为对象的控制仿真表明:这种控制器用于火电厂中的热力过程控制是可行的。     

等延时模糊多变量系统的自适应控制

基于ＴａｋａｇｉＳｕｇｅｎｏ模型（ＴＳ模型）推导出等延时模糊多变量系统输出的预测模型,提出了等延时模糊多变量系统的自适应控制算法,并简要讨论了闭环系统的稳定性     

多变量非线性系统的扩展线性化自适应控制

对多变量解析非线性系统提出了一种新的自适应控制方法，即扩展线性化自适应控制。并将其用于含有不确定参数的空间多柔性杆机械臂的位置控制中。数字仿真结果说明了这一方法的有效性。     

一类输入受限的多变量系统随机自适应控制

提出了一种输入同时受到幅值与速度约束的多变量随机自适应控制算法，该算法通过预选加权阵与在线修改相结合，可以抵消输入非线性特性，并有限度地防止控制进入非线性区间。这种新方法适用于具有任意交互矩阵的非最小相应的随机系统。本文给出了算法的全局收敛性分析和仿真实例。     

一类非线性多变量系统的模糊神经网络自适应控制

针对一类数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统，提出一种模糊神经网络(FNN)自适应控制策略．用FNN模型在线辨识非线性系统的未知动态，并根据误差系统的Riccati方程，设计H∞控制，有效抑制系统的外部扰动，该控制律采用Lyapunov设计方法来保证控制系统的稳定．FNN自适应控制策略解决了传统非线性控制器理论结果形式过于复杂，实用性差的问题，拓宽了非线性理论的应用范围．     

基于Laguerre函数模型的多变量广义预测自适应控制

通过对Laguerre函数模型结构的分析 ,把多变量广义预测自适应控制方法应用于该模型中 ,利用Laguerre函数模型近似控制对象系统结构 ,将模型中间参量的辨识和模型的预测输出有效的统一了起来 ,克服了单纯基于参数化模型预测控制通常需要已知系统的时延和阶次的局限 ,为适合该类模型的工业对象应用提供一种有参考价值的控制方法。     

基于神经网络的多变量自适应控制器

利用神经网络对非线性映射的逼近能力，通过采用一步超前预测控制性能指标及网络模型局部线性化的思想，给出了一个显式的控制律和相应的自适应控制算法，仿真结果表明了该控制算法的有效性。     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。     

一种简单的多变量极点配置自适应控制方案

本文提出一种简单的多变量极点配置自适应控制算法。这种算法通过对输入输出信号进行线性映射,将一个多变量极点配置设计问题,转化成为一个同阶的单变量系统的极点配置设计问题,从而大大减少了所要估计的参数。它适合于输入输出个数不同、各控制通道的时间延迟不同这样一般的多变量系统。     

关于单变量系统模型参考自适应控制的稳定性和最优性的证明（Ⅱ）

解学军（2000）给出了一种模型参考自适应控制的设计方案，该文给出了其稳定性及最优性的详细证明。     

过程检测控制系统中的快速自适应滤波

本文分析了LMS噪声抵消法的局限性,在讨论过程检测控制系统中信号和噪声一般模型的基础上,针对强噪声情况提出了一种基于建立相关模型的快速自适应滤波(FAF)。它是利用快速横向滤波(FTF)自适应算法对相关模型进行仿模而实现的。仿真与试验表明,本文所提出的方法较LMS法优越,适于过程检测控制系统采用。     

最小二乘多变量函数寻优法及其在过程控制中的应用

本文对最小二乘多变量函数寻优法作了理论证明,并将其应用于对象动态数学模型的离线计算,PID 系统的参数寻优,单变量和多变量简化模型预报控制(SMPC)系统的参数寻优等场合,证明此种优化方法是相当有效的。     

电火花线切割加工过程的自适应控制

本文针对线切割加工的特点，采用独特的方法对线切割加工状态进行了较为准确的检测，并在此基础上将现代控制理论中的自适应控制技术应用到电火花线切割机床的伺服控制系统中，使生产效率和加工稳定性得到提高。     

机床加工精度的自适应控制

本文采用直接检测加工区域误差的全环控制方法,分析了加工误差与测量信号的关系及加工误差的表现形式;对机床加工精度的控制(尺寸精度与形状精度);首次提出了用趋势性差分方程描述加工误差;应用自适应控制理论,确定了模型结构形式;并通过在线辨识系统参数,设计了系统的自校正调节器。在实际加工过程中,取得了较为满意的结果。本文为提高数控机床的加工精度提供了一套行之有效的方法,同时也为研究机床加工过程,建立综合性数学模型提供了一条可行的途径。