控制向量有界的二阶数字系统时间最优控制方法

本文提出一种对控制向量有界的二阶数字系统求最短时间控制序列的方法。它是在连续系统Bang-Bang原理基础上推出的。此方法首先对所讨论的系统导出线性区、多边形标线及线性带;再将系统线性带外的点推至线性带内,继之由线性带内推至多边形标线上;最后推至平衡点。此方法对于二阶数字最优控制系统求最短时间控制序列是一个很有效的简便方法。     

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17s，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。     

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     

一个离散的时间最优控制问题

讨论了一个具体的离散系统的时间最优控制问题,得到了一些较好的结果。     

最优控制理论中的变分法

本文介绍了变分法的建立,并说明该变分法适用于自由终端时间最优控制问题的二阶变分的推导。首先,证明了如果给控制(独立变量)一个变化,那么,状态(相关变量)变化包括控制变化的所有阶次。因此,状态变化是整体变化,这意味着相关变化的变分存在。其次,要导出时间固定和时间自由变分之间的关系,并给出求积分的变分公式。这些结果被用于推导下述三种不同方法的二阶变分:在完成部分积分后求一阶变分的变分;在完成部分积分前求一阶变分的变分;用泰勒级数法求二阶变分。为了得到相同的结果,要求状态的整体变分存在或状态变分的变分存在。最后,如果给定轨线不是一条极值曲线,那么,在二阶变分中该方法产生附加项。     

基于Lyapunov方法的离散时间模糊控制系统设计

研究了基于 T-S模型的离散时间模糊控制器的规则化设计问题。将模糊控制系统看成是一类具有结构式不确定性的系统 ,利用 L ya-punov稳定性定理 ,提出了一类线性状态反馈控制器的规则化设计方法。通过求解离散时间 Lyapunov方程 ,得出线性状态反馈控制律。并给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件     

舵的时间最优控制设想

自动舵是船舶的必需设备,目前广泛使用的有比例微分舵,比例积分微分舵及自适应舵。应用最优控制理论,提出一种时间最优控制器的设计方案,当船舶出现航向偏差时,该控制器控制舵叶使船舶在最短的时间内过渡到指定的航向。     

基于加权变量模糊控制的倒立摆控制系统

针对多变量、非线性和强耦合的二级倒立摆系统,利用最优控制反馈矩阵,综合考虑小车、下摆、上摆和模糊误差信息,加权模糊控制器输入变量.设计了分别以倒立摆的小车、下摆和上摆为主控制量设计三种加权变量模糊控制器,控制二级倒立摆系统稳定.仿真研究表明,以上摆为主控制量设计的加权变量模糊控制器控制效果最佳,能够得到很好的稳定效果,收敛快、精度高,表明该方法的控制效果是最有效可行的.     

离散时间最优控制问题的一种神经网络新解法

根据人工神经网络理论提出了一种处理最优控制问题的最新思想，即由每一采要时刻系统的输入和响应，快速训练产生一模型网络，并由ＬＱＲ理论直接构造最优反馈策略，和以往研究不同，这里不需要任何离线学习，因而避免了收集离线学习所需数据的困难，可以实现时控制，充分体现了智能控制的特点。     

二阶阻尼系统的时间最优控制问题

本文研究了二阶阻尼系统的时间最优控制问题,求得了开头曲线、开关切换次数、最优时间及最优轨线的计算公式,并给出了算例。     

一种基于模糊积分的图像最优融合方法

为极大保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和空间分辨率信息,提出一种基于模糊积分的图像最优融合方法。综合光谱信息和空间分辨率2个单因素指标,在IHS（Intensity Hue Saturation）空间,对强度分量,的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明本方法是有效的。     

基于自适应模糊的两轮直立式机器人直立平衡控制

针对两轮直立式机器人的直立平衡控制问题,提出了一种直接自适应模糊的控制方法,该方法对输入前的常数项无严格限制,经过实验证明,其可正可负,只需保证符号一致即可,可以是在某一个区间上满足李普希茨条件的函数. 仿真实验表明,即使机器人的初始角度很大甚至是平躺状态,该方案仍可以很好地控制机器人的直立平衡,并与传统的模糊控制效果进行了对比,结果表明,该方案有效提高了控制的稳定性,从理论上实现了机器人从基本平躺状态到直立平衡的稳定控制过程.     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化

参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明：模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。     

遗传算法对模糊控制的优化及其应用

为了使模糊控制器具有自学习能力,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了使用遗传算法对模糊子集进行划分的优化方法,并根据模糊控制的特点,给出了改进的编码方法和交叉算子,加快了算法的收敛速度．应用该方法对锅炉过热汽温进行了仿真研究,结果表明本文提出的基于遗传算法的模糊控制优化方法是很有效的．     

基于最优质量水平模糊优化模型的建筑施工质量管理

成功的工程管理模式对建筑施工企业的经济效益和社会效益起到至关重要的作用。研究了最优质量水平模糊优化模型在建筑施工质量管理中的应用,为各因素的定量化提供数学模型和定量分析方法,从而控制施工过程中的质量。     

不确定变时滞模糊广义系统的最优保成本控制

针对一类带有时变时滞的不确定T-S模糊广义系统,提出了基于时滞独立准则的最优鲁棒保成本控制方法.考虑一个线性二次成本函数作为闭环系统的性能指标,以线性矩阵不等式的形式给出了状态反馈保成本控制器存在的充分条件.最优保成本控制器的设计问题可以被简化为一个线性不等式约束的凸优化问题.所设计的保成本控制器不仅保证闭环系统的渐近稳定,而且具有最小的保成本上界.最后,数值算例说明了所提出方法的有效性以及最优保成本控制器的良好性能.     

基于邻域最优控制的跟踪制导律设计

针对拦截临近空间高超声速飞行器的中制导过程,设计了一种基于邻域最优控制（NOC）的跟踪制导律.首先,采用高斯伪谱法离线设计得到满足终端约束与过程约束的标称最优弹道;其次,为了对标称弹道进行精确跟踪,将弹道满足的一阶最优性必要条件进行二阶变分,在标称弹道邻域内得到一条满足二阶最优的修正弹道;最后,应用间接高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯（LG）点上将转化后的两点边值问题离散为代数方程进行矩阵求逆运算,利用标称弹道数据求得反馈控制律.仿真结果表明,该方法能有效地消除跟踪误差,并且能够满足在线实施的要求.      

基于在线智能辨识的模糊专家控制方法及其应用

提出一种综合应用在线智能辨识、多控制模式与自决策机制以及变论域技术的新型模糊专家控制方法,并应用于铝电解槽氧化铝浓度等重要工艺参数的实时控制.基于该控制方法的智能控制器在实施控制的同时,对被控对象施加"激励"并通过模糊推理对可测变量与不可测的被控变量间的特征关系(特征曲线)及工作点在特征曲线上的位置进行在线智能辨识,同时依据辨识结果自动调整模糊变量的论域和进行控制模式选择,实现自适应、自学习功能并增强鲁棒性.在铝电解槽的应用结果表明,采用该控制方法能较好地控制氧化铝浓度.