浮选过程多变量自适应控制

以作者开发的稳态、动态选矿过程仿真器和多变量递推系统辨识程序包为工具，对浮选作业的多变量自适应控制策略进行了仿真研究，结果表明，自适应控制器具有良好的适应能力和控制性能。     

非线性系统的递推最小二乘自适应模糊控制

提出了一种可有效消除被控系统不确定性的自适应模糊控制方法．该方法采用模糊逻辑系统（FLS）来辨识系统的未知函数，并采用连续形式的递推最小二乘算法作为自适应律调节FLS权参数．该自适应律可保证FLS权参数稳定收敛，最终收敛至最佳值的一个很小邻域中，同时保证跟踪误差指数衰减趋于0．倒立摆仿真结果表明，采用该方法时，辨识的归一化平方误差小于2％，其相对跟踪误差较混合自适应控制方法减少了58％．     

气动位置伺服控制系统中的辨识方法比较

针对采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统,分别应用带固定遗忘因子的递推最小二乘法和修正平方根法的辨识方法对其进行在线辨识研究.通过实验证明,采用修正平方根法的辨识过程与采用带固定遗忘因子的递推最小二乘估计法的辨识过程相比,修正平方根法的辨识参数值变化幅度较小,且变化过程较平缓,更适用于采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统.     

基于极点配置的连续自适应控制器

把块脉冲函数的递推辨识算法与极点配置控制策略有机地结合起来，提出了一种新的连续时间自适应控制器。由于块脉冲函数递推辨识算法是一种能保持受控对象最小相位特性的连续时间参数估计方法，而极点配置控制策略是一种鲁棒控制方法，因此，本自适应控制器具有更加广阔的工程应用前景。文中给出了这种控制器的工作原理和设计方法，讨论了它的性能和实现问题。理论分析和水电站调速系统的仿真实验结果证实了本设计方法的有效性。     

多输入单输出系统的辅助变量参数估计

利用辅助变量辨识方法,推导出多输入单输出系统的辅助变量递推最小二乘算法,并与辅助模型递推最小二乘法进行了计算量和辨识精度比较.     

静止无功补偿器与发电机励磁系统的自适应鲁棒协调控制策略

针对输电系统的暂态稳定性易受到不确定参数和未知扰动的影响,提出一种基于自适应逆推和L2增益控制的静止无功补偿器(SVC)与发电机励磁系统的自适应鲁棒协调(SVC-EARC)控制策略。采用递推法构造被控系统4个子系统的Lyapunov函数和能量函数,通过抵消不含扰动的项和含参数估计误差的项分别得到中间控制律和自适应律,使能量函数满足耗散不等式从而保证子系统稳定,递推至三阶子系统得到励磁控制律,结合将励磁系统和SVC系统进行动态互联的中间变量,最终完成SVC控制律的协调设计。仿真结果表明:SVC-EARC控制策略可将状态变量暂态轨线收敛时间缩短至2s内,振荡幅值减少10%;自适应律能够有效地辨识不确定参数,有效提高了输电系统的暂态稳定性。     

无辨识自适应算法与模糊推理的组合控制

一般自适应控制算法需在线辨识系统模型，算法复杂，计算时间长。本文采用无辨识自适应算法，不用辨识系统的模型，同时应用模糊推理对控制量进行补偿，以便克服模型失配的影响。仿真结果表明，该方案是非常有效的，适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制，使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

有源护耳器系统频响的实验研究

分析了有源扩耳器系统的被控制对象，采用自适应滤波辨识方法对系统进行了辨识实验研究，得到了系统的模型和参数。     

移相全桥ZVS DC-DC变换器的复合控制

针对移相全桥ZVS DC-DC变换器抗干扰性差的缺点,研究了基于系统辨识的自校正PID复合控制策略。该策略是在采用极点配置法的基础上,又采用递推最小二乘法对系统的参数进行了辨识和估计,从而使系统达到自适应控制的目的。设计了复合控制策略下的控制器,最后通过MATLAB仿真结果验证了自校正PID复合控制使系统具有良好的动态和稳定特性,尤其是具有较强的抗干扰性,从而验证了方法的合理性。     

自适应控制在简单化工过程控制中的应用

本文对确定性系统自适应控制的一步向前、模型参考和闭环极点配置这三种算法在简单化工过程控制中的应用进行了研究。其中包括单变量和多变量两种情况。先是仿真分析,然后将这些应用到实验室的一个二阶单变量,一个2×2多变量和一个串级系统上。参数估计采用的是递推最小二乘法。作为比较,在仿真和实验中也用了常规PID。结果表明,自适应控制能够达到常规PID的控制效果且对未知参数时变当系统的控制提供了实际可行的手段。     

含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题, 通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。     

基于递推梯度控制的自适应智能开关控制器

对大惯性及纯滞后系统的自适应智能开关控制器给出了一种递推梯度形式的控制规律。分析了一种对温度进行控制的控制规律和实验结果,并进行了仿真研究。仿真结果表明,基于递推梯度控制的自适应智能开关控制器鲁棒性更优越。     

最小二乘辨识算法的并行计算及实现方法

以机器人自适应扰动控制中系统参数的辨识为模型，对逆归最小二乘辨识算法的并行计算进行了较深入的研究。结果算法的实施，提出了一种基于Ｉｎｔｅｌ８０９８单片机的多单片机结构，其中单端口写入、多端口读出的共享存贮器方案可命名微处理机间直接进行数据传输，有效地提高了数据的传输速率。     

基于自适应控制的非自治混沌系统的参数辨识

以自适应控制理论为基础,对非自治混沌系统的参数辨识研究,针对Duffing系统和一离心调速器混沌系统,设计了有效的自适应控制律,实现了一类非自治混沌系统所有参数准确和快速的辨识.理论分析和数值仿真都表明了所设计的参数辨识控制律有效性.     

基于QR分解的启发式自适应最优界椭圆辨识算法

借助于基于QR分解的加权递推最小二乘算法结构,提出了一种启发式自适应最优界椭圆(OptimalBoundedEllipsoid,OBE)辨识算法.采用了集元方法中的OBE辨识思想,使算法具有识别冗余数据的功能;同时具有比随机方法更佳的"局部”数据信息利用效果.利用指示时变系统参数变化的监测因子,实现了简洁有效的自适应算法.     

基于改进RLM算法的横向控制过程的系统辨识

横向控制过程测量数据的稀疏性以及模型的高维性、强耦合和不确定性使得系统模型难以辨识.为快速、准确地辨识系统模型,文中提出了一种改进的递推LevenbergMarquart(RLM)算法.首先阐述了横向控制过程的二维参数化模型和辨识该模型的阶跃辨识方法,然后通过修正RLM算法的目标函数来改进RLM算法,并应用改进RLM算法实时递推辨识系统参数化模型的对位、稳态空间响应和动态响应.仿真实验与实际应用结果显示,该辨识方法不仅可以一致地辨识系统参数化模型的空间响应与动态响应,而且具有比传统RLM算法更快的收敛速度.     

线性SISO动态系统递推辨识软件包

本文采用BASIC语言,把七种递推辨识方法和辨识过程中需要的一些处理过程编制成通用程序;软件具有人机联系功能,并可把数学模型的阶数、滞后以及被估参数等制成图表输出,从而建立一个线性SISO动态系统递推辨识的软件包。为节省计算机贮藏量和使用方便,采用了程序块的形式。全部程序在DJS—131机上通过,并已在仿真系统和实际系统上试用,这种软件对于有效地建立数学模型和促进现代控制理论的推广和应用具有一定的实际意义。     

超临界压力锅炉给水及过热汽温的自适应逆控制

研究了一种超临界压力锅炉给水及过热汽温的自适应逆控制方法.通过锅炉系统动态特性分析,构造了锅炉给水及过热汽温控制对象逆动力学模型输入向量结构,采用递推最小二乘支持向量机实现逆动力学模型的在线辨识,建立自适应逆控制系统,同时考虑直流锅炉出口汽温以及微过热汽温等对给水量和各级喷水量的共同需要,实现直流锅炉给水及过热汽温的综合控制.仿真试验表明,该控制系统具有良好的控制品质和自适应能力,并能有效地消除汽温分段控制方法中存在的控制量反复振荡现象.     

系统辨识递推方法

对线性动态系统推证了系统辨识的递推公式，提出了计算机在线或离线实现的程序设计思想，给出了程序流程，此法提高了辨识精度．