时滞TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞和状态时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个特殊变换将原时滞系统转化为无时滞系统,从而消除时滞带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器,所设计的控制器不仅可以使队列长度快速收敛到设定值,而且维持较小的队列振荡。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PI控制和滑模控制。     

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.     

大时滞过程的多模式智能控制

通过简要分析了常规控制的不足，提出了一种基于偏差特征信息的多模式智能控制算法，具有加速控制、减速控制、稳态激励控制三种控制模式.算法用加速控制来解决系统暂态响应的快速性的要求、用减速控制来解决系统暂态响应的平稳性要求、用稳态激励控制解决系统稳态的准确性要求.并把此算法应用于大时滞过程的控制，与多种大时滞控制算法作比较，仿真证明了此控制算法的优良性能.该算法结构简单，通用性强，使用调整方便.     

具有输入时滞的TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个状态预测器,消除输入延时带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好地抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PID控制和滑模控制。     

具有伺服跟踪和时滞辨识的自校正控制算法及其应用

本文针对广义最小方差自校正控制存在的问题,提出了利用双重切换控制消除稳态误差的新方法,使控制系统的动特性有所改善,并消除了稳态误差。对时变滞后系统,本文利用极小化二次型目标函数的方法实现对时变滞后的在线递推估计,尤其对大滞后系统及二次型目标函数为多极值情况,本算法简单快速且实用.实时仿真和应用结果表明,本算法在许多方面优于广义最小方差方法。     

一种新型加权无差自适应算法及其应用于火电厂控制的仿真研究

本文推导出一种新型加权无差自适应控制方法,它可以应用于开环不稳定系统及非最小相位系统,被控对象之中可以含有直接传输项.系统的稳态误差与加权参数的选择无关,而且理论与仿真均证明此算法的稳态误差为零.本文用此算法对火电厂中具有直接传输项和非最小相位的汽轮机主汽门调节系统进行控制仿真,并与其他算法进行了比较.其结果证明,此方法有较强的鲁捧性、可靠性与实用性.     

多步梯度下降的变步长NLMS算法

如何选取一个合适而可靠的步长来折中归一化最小均方(Normalized Least Mean Squares,NLMS)自适应算法的收敛速度以及稳态误差,一直是自适应NLMS算法应用中未能很好解决的问题.针对这个问题,本文提出了一种多步梯度下降的变步长NLMS自适应算法.分析表明:该算法在利用固定的小步长参数来保证小的稳态误差的同时,通过调整动量项来加速自适应算法的收敛速度,从而很好地解决了自适应NLMS算法应用中收敛速度和稳态误差的平衡问题.理论分析给出了调节动量项的步长参数和算法收敛性及稳态误差之间的关系.仿真结果证明了上述分析的正确性.     

基于Smith预估型模糊PID温度控制系统的设计

针对室内温控系统中响应时延大、稳定性较差以及超调量大等问题,设计一种基于Fuzzy-Smith滞后补偿型PID温度系统,将Smith补偿型控制器加入回路系统中,提前预判对象的性能,反馈到调节器,以此补偿过程误差,并通过Matlab软件设计模型;实验结果可知:传统PID算法和Fuzzy-PID算法的上升速度较快,但稳态品质较差,调节能力较弱; Smith算法的超调量相比其他算法小,能够使系统保持较好的鲁棒性,但曲线上升时间和系统调节时间较慢; Fuzzy-Smith控制的温度上升较快,超调量很小,调节到稳定温度值所花时间较少,明显改善温控系统的性能,能够达到预期的稳态特性;算法能有效地抑制纯滞后的影响,降低系统的超调量,加速响应过程。     

积分变结构间接自适应神经网络控制

针对一类不确定非线性系统,基于变结构控制原理,提出多层神经网络投影算法,并设计了一种具有监督控制器的积分变结构间接自适应神经网络控制方案.该方案引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响, 同时通过监督控制器保证闭环系统全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法的有效性.     

一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法

为了解决Smith预估器当系统参数发生变化时鲁棒性差的缺点,将Fuzzy控制器和Smith预估器二者结合起来,并在模糊控制器中加入PI控制器来消除系统的稳态误差,从而给出了一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法。通过仿真研究可以看出,设计的控制器具有较好的稳态和动态性能。     

用 BP 算法实现模糊控制规则的自校正

利用ＢＰ算法对模糊神经网络（ＦＮＮ）所能执行的控制规则进行自校正,使应用到工业过程的模糊控制器的性能得到改进．仿真结果表明,用改进后的方法设计的模糊控制器能够显著地减小系统的稳态误差,具有比较快的响应速度和较强的鲁棒性．     

积分对象的预测函数控制及其性能分析

基于过程脉冲响应设计预测函数控制器,针对积分过程输入端受到干扰后难以跟踪设定值的缺点,运用最优控制思想设计抗干扰控制器,所设计系统具有双自由度的控制结构.所提算法能同时适用于反向响应积分对象和大时间滞后积分对象的控制.仿真实验表明,该方法对过程参数摄动具有良好的鲁棒性及抑制外界干扰的能力.     

具智能积分器的模糊控制方案

模糊控制器不依赖于对象的数学模型，对于复杂对象也能得到令人满意的动态性能。它的主要缺陷是存在稳态误差，且工作点附近容易产生极限环振荡，这就限制了它的应用范围，如何消除模糊控制器的稳态误差，同时又能保持其自身的优点，一直是人们关注的热点问题。为此提出在模糊控制系统中引入智能积分环节的策略。在阐述了模糊控制系统中引入积分环节解决两个关键问题的基础上，提出了两种引入智能积分器的方案，并对两种方案的特点和应用场合进行了总结。     

自动送钻实验系统的优化加权模糊控制

针对自动送钻实验系统 ,设计了一种带优化加权因子的模糊控制器 ,以 ITAE积分性能指标为寻优目标函数 ,通过对误差和误差变化的加权因子的优化来获得系统的最佳模糊控制规则 ,并将其控制效果与一般模糊控制器的效果进行了仿真比较 .结果表明 ,一般模糊控制器作用于自动送钻实验系统时 ,由于超调量太大 ,系统难以正常工作 ;带优化加权因子的模糊控制器可使系统的超调量降到 4% ,调节时间为 1 7s,稳态误差小于 0 .1 % ,其他性能指标均满足要求 ,大大改善了系统的动态性能     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

二级倒立摆的模糊控制算法

利用最优反馈矩阵加权模糊控制器的输入变量,并对系统的状态进行了综合处理.该方法减少了模糊控制器的输入,降低了控制器的设计难度.仿真结果表明:该模糊控制器结构简单,系统响应稳态误差较小,调节时间和超调量符合控制要求,具有很好的控制效果.     

一种基于遗传算法的高精度模糊控制器

为了提高模糊控制器调节系统稳态精度的能力，对常规PD型模糊控制器进行分析，找到了产生稳态误差的主要原因。采用根据个体适应度来自适应调节交叉率和变异率的遗传算法来优化模糊控制器中的隶属函数和量化因子的初始值，并同时根据控制查询表的输出在线调整量化因子。理论分析和仿真结果表明这种方法是可行的。     

一种仿人智能Fuzzy控制方法

首先介绍了Ｆｕｚｚｙ控制的基本原理，然后针对经典模糊控制稳态精度不高的弱点，在Ｆｕｚｚｙ控制器中引入一种仿人智能调节器，提出一种仿人智能Ｆｕｚｚｙ控制方法。给出了仿人智能Ｆｕｚｚｙ控制方法的具体算法及相应的应用示例。应用结果表明，这种方法用于工业电炉等参数时变的被控对象中，能有效地提高Ｆｕｚｚｙ控制的稳态精度     

基于Kalman滤波和LQG控制的起重机控制研究

针对双载荷轨道起重机在抬升重物时的消摆时间长、定位速度慢的问题,提出采用最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计线性高斯二次型(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制器并对其进行残余振动抑制。首先,运用Lagrange方程建立起重机系统的非线性动力学方程,其次,运用雅可比矩阵将非线性方程线性化,得到系统的状态空间方程;通过证明线性系统的可控性和可观性,选择合适的权函数,设计最优二次型线性调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)和最优状态估计器来得到LQG控制器,通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真表明：设计的LQG控制器能有效衰减残余振动;通过与PID控制器对比分析,所提出的LQG控制器能更有效衰减残余振动幅值,振动的超调量更小,所需的稳态时间更短,验证了该控制策略的有效性和可行性。     

High Performance Position Control System Based on SR-PM Motor

A position control system was developed using a synchronous reluctance permanent magnetic (SR-PM) motor with the field oriented control (FOC). To get satisfactory control performance, a fuzzy adaptive proportion integration (PI) controller was used rather than a conventional PI controller for the position control. The controller tunes the PI parameters online with fuzzy logic, based on the error and the change of the error between the feedback and reference position. The superiority of the fuzzy PI controller compared to conventional controller is illustrated by simulations and experiments which confirm that the fuzzy PI controller effectively restrains overshoot of the position response. As a result, the servo system gives satisfac- tory steady state and dynamic performance.