新型自校正控制算法

本文针对离散线性时不变随机系统给出了一种新型自校正控制算法，它的基本设计目标是：在采用极点配置设计方法的前提下，设计控制器，使其用于输出调节时Ｅｙ２（ｔ）尽可能小，并且使得它在用于跟踪一类有界参考输出ｙ（ｔ）时Ｅ（ｙ（ｔ）－ｙ（ｔ））２尽可能小，所举例子及仿真结果都说明了本文算法的有效性．     

串级前馈式极点配置自校正PID控制器

对传统的数字ＰＩＤ结构进行了改进，增加了对给定值的滤波作用，同时考虑了串级控制方案。使极点配置自校正技术处理复杂工况的能力有效较大的提高，仿真结果表明了的给控制器的有效性。     

状态空间自校正控制器的稳定性

本文给出了状态空间极点配置自校正控制器的稳定性和收敛性，并从全局收敛性出发对这种控制器进行了改进。     

全局收敛的多变量极点配置自校正控制算法

提出了一种简单的隐式多变量极点配置自校正控制算法,并证明了该控制算法具有全局收敛特性。仿真实验结果表明该自适应控制方案具有较好的控制性能。     

广义极点配置隐式自校正控制器

本文提出一种隐式自校正控制经是基于模型和辅助系统ｄ步前向预报，将闭环极点设定在所希望位置，控制器是由辅助系统推出，其参数由对象参数调节，该控制器量种独立、隐式控制算法、仿真表明，对于时变非最小相位系统都具有强鲁棒性及良好动态响应。     

机器人的一种自校正控制算法

本文给出了一种新的、结构简单的机器人数学模型。把文献[1]的结果扩展并应用于机器人的轨迹控制,并导出了一种新的机器人自校正控制算法。仿真结果证实了本文所提方法的可行性。     

一种自校正广义预测控制算法

本文运用自适应原理,在广义预测控制(GPC)算法的基础上,设计了一种自校正GPC算法。该算法具有计算量小,鲁棒性较强的特点。文未给出了仿真实例。     

一类非线性系统的极点配置自校正鲁棒控制

本文在文献[1]和[2]的基础上,针对一类较广泛地存在于工业过程和电气传动控制之中的非线性未知系统,提出了一种快速辨识算法,证明和分析了该算法的收敛性,结合该算法设计了一种极点配置自校正鲁棒控制器。理论分析和数字仿真的结果表明:本文给出的方法为这类非线性未知系统的控制提供了一种途径。     

适用于变时滞未知扰动过程的自校正控制算法

基于广义最小方差策略和极点配置策略,提出了一种适用于变时滞、未知扰动过程的新型自校正控制算法。该算法在操作条件变化的情况下,无需在线辨识被控过程的时滞和扰动,通过加权项的自动调整,始终能够保证控制系统稳定运行。该算法的数字仿真和实际应用的结果对于变时滞、未知扰动的过程,不仅具有良好的随机调节性能,而且还具有良好的伺服跟踪能力。     

最小方差自校正控制—具有恒定的闭环极点

提出一种具有恒定闭环极点的最小方差自校正控制器,该控制器将最小方差策略和极点配置策略结合起来,既保证了良好的伺服跟踪能力和抗干扰能力,又增强了控制器的鲁棒性。本文采用递推估计算法在线调整加权多项式来配置闭环极点,因而在不显著增加在线计算量的条件下有效地改善了控制器的性能。     

一种新型的降阶预估自校正控制算法

大多数工业对象都存在着纯滞后时间,本文针对纯时滞控制对象,提出了一种具有参数自校正能力的控制器。数字仿真实验以及高温扩散炉实时控制结果证明,该算法适合于具有大纯时滞的最小相位或非最小相位系统,而且在实时性、控制精度等方面,具有突出的特点。     

基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器

采用多层前馈网络结构进行动态建模,并用Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法,将辨识后得到的模型进行线性化．基于线性化模型设计广义预测控制器。将其与非线性前馈相结合,建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校正控制器．仿真结果验证了本控制器对非线性系统控制的有效性     

基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器

提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。     

一种新的基于参数辨识的自校正PID控制算法

本文在辩识过程模型参数的基础上,利用计算机求出对象的开环响应曲线,然后根据响应曲线法整定PI或PID参数的经验公式求出PI或PID参数。为了获得更好的控制效果,对所获得的PID参数进行了逐步地优化。该算法与其它自校正PID控制算法相比,具有适用范围更广的特点。计算机仿真和实时控制实验证实了该算法的有效性。     

一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器

研制了一种新的显式极点配置自校正PID前馈控制器.与传统PID控制器不同.它考虑了对参考输入的滤波.因此.对于同时具有开环不稳和非最小相位两种复杂条件的系统.本控制器可以处理时滞大于1的情形,它能提高极点配置自校正PID控制器处理时滞的能力.计算机仿真结果证明.本控制器是可靠的.在工程方面的作用是明显的.     

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。     

基于模糊推理和广义预测的组合控制

针对具有纯时滞和非线性的复杂系统，提出一种推广广义预测控制和模糊反馈校正相结合的控制策略，目的在于抑制模型失配的影响，增强广义预测控制的鲁棒性，建立了一种适于实时生产过程的控制方法，仿真结果验证了这一算法的有效性。     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.     

一个广义既约次梯度算法

本文主要讨论带有非线性约束的不可微凸规划问题,给出了解这类问题的一个广义既约次梯度算法,算法具有全局收敛性质,存贮次梯度的规模可由用户控制,利于算法的计算机实现。