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。     

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     

幅值自适应调节的多变量极值搜索算法

针对传统多变量极值搜索算法达到稳定状态时存在输出颤振的问题,设计了一种利用梯度信息构造的激励信号幅值自适应调节律,该调节律使激励信号幅值随系统趋向于稳定状态时逐渐趋向于零.采用平均化方法构造了平均化系统,证明了幅值自适应调节的多变量极值搜索算法的稳定性,给出了控制器参数的选取条件.对比传统多变量极值搜索算法进行仿真,仿真结果证明:幅值自适应调节的多变量极值搜索算法可有效减弱稳定状态输出颤振,提高稳定性和准确性.     

多变量推理控制系统及其参数估计

就扰动和输出均不可测或扰动不可测输出可测的两类多变量工程对象的推理控制器数学模型的建立及其自适应问题进行讨论，其自适应能力是通过建立参数估计模型实现的，实践表明这种方法与一般参考模型自适应控制系统相比具有明确的控制器设计目标，系统的稳定性容易得到保证。     

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。     

对流-扩散方程的自适应变换有限元方法

讨论用于对流－扩散方程的一种自适应有限元方法、在该方法中节点位置是自适应地分布的。这种分布可理解为把原独立变量自适应地变换为新变量，从而相对于新变量，解的一阶和二阶导数一致有界。这样可得到一致收敛的结果。自适应变换通过迭代计算得到，迭代步数小于等于Ｌ，这里Ｌ满足ＮＬ－１≥Ｒｅ，Ｎ是节点个数，Ｒｅ是方程中的雷诺数。     

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。     

基于KP= L2D2S2 矩阵分解的多变量自适应控制

本文针对矩阵分解的多变量自适应控制,提出了具有噪声与未建模动态系统的鲁棒自适应控制问题.在高频增益矩阵分解的基础上,得到等价自适应控制律,通过重新定义虚拟规范化信号,对多变量的MRAC方案进行了理论分析,并证明了闭环系统的稳定性和收敛性.最后仿真验证了该方案是可行的.     

基于Kp=L2D2S2矩阵分解的多变量自适应控制

本文针对矩阵分解的多变量自适应控制,提出了具有噪声与未建模动态系统的鲁棒自适应控制问题.在高频增益矩阵分解的基础上,得到等价自适应控制律,通过重新定义虚拟规范化信号,对多变量的MRAC方案进行了理论分析,并证明了闭环系统的稳定性和收敛性.最后仿真验证了该方案是可行的.     

分层型多变量自适应模糊控制算法的研究

利用多维模糊条件语句的分解定理，结合分层多规则集输入的设计方法，获得了多变量模糊控制算法的一个简化表达式，模糊规则的修正通过抑制外扰的α因子查询修正表得到，从而获得了一类带解耦设计的多变量自适应模糊控制算法，并进行仿真验证。     

应用多变量系统辨识建立浮选回路在线模型

浮选回路的在线模型是实现浮选回路计算机高级控制的基础.本文将多变量系统辨识理论和方法应用于浮选回路在线模型的建立,以带外生可观测干扰变量的多变量受控自回归滑动平均模型作为浮选回路在线时间序列模型的基本形式.在IBM-PC/XT微型机上建立了通用的多变量递推辨识程序包MVRIMPB,用以估计模型的阶和参数.最后用仿真方法考查了程序包的实用性.     

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。     

非线性非最小相位系统伪线性复合控制

将多变量非线性控制理论中的伪线性化方法,应用于具有非线性、非最小相位特性控制系统的控制规律的设计,实现了被控对象的状态反馈线性化。针对具体的控制要求,将伪线性化方法与其他控制技术相结合,可以形成复合控制策略。基于流体动力机械控制系统的仿真结果表明,复合控制策略能有效改善被控对象的动态性能,增强其适应参数变化的能力,具有较好的速动性和鲁棒性。     

基于PSO算法的无刷直流电机自适应PID控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性系统,传统PID控制器的参数具有难以整定的缺点,导致其难以满足BLDCM系统的控制要求。针对这一现状,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的BLDCM自适应PID速度控制算法,该算法利用PSO具有的灵活、均衡的全局和局部寻优能力,对PID控制器的参数进行在线整定,提高了PID控制器的自适应能力。仿真实验表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。     

模糊自适应PID控制器在交流伺服控制系统中的研究

交流伺服控制系统中的永磁同步电机是一种多变量、强耦合和非线性的系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制效果。将模糊自适应PID应用于永磁同步电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行整定。仿真结果表明,与传统的PID控制相比较,采用模糊自适应PID控制器的交流伺服控制系统具有更好的动态和稳态性能,实现了较好的控制效果。     

非最小相位离散系统的模型参考自适应控制

将单输入单输出非最小相位离散时间系统的模型参考自适应控制的新方法（即用从最小二乘获得的近似逆系统方法）推广到多变量场合．讨论了如何避免不稳定的零极点对消及如何将扰动的作用与对象的输出进行解耦的问题．计算机仿真结果说明了推广方法的有效性．