并行多参考模型卡尔曼滤波系统仿真研究

研究了卡尔曼滤波器算法的基础上,提出随机系统多参考模型卡尔曼滤波器的新方法。该方法用Ｎ个线性模型近似表示参数变化很大的非线性系统。再用卡尔曼滤波器对Ｎ个模型进行滤波,得到Ｎ个状态的估计值。然后,对这Ｎ个状态估计值进行概率加权求和,得到最优状态估计值。分别针对二阶系统和船舶模型进行了大量的仿真研究。仿真结果展示,该方法具有广阔的工程应用前景。     

多模型自适应预测函数控制及仿真

许多工业控制对象存在一定程度的非线性环节,经典控制方法很难满足控制要求。多模型预测函数控制法结合了多模型控制法和预测函数控制法的优点,在一些复杂的工业控制系统中获得了成功的应用。结合模型匹配计算公式,提出了基于参数在线辨识的多模型切换方法。它不依赖于典型工况下系统参数的模型,且能根据实际系统的运行情况及时地切换模型参数。将这种控制方法应用到蒸馏塔温度控制系统中去,研究表明,这种控制方法有较强的自适应能力,具有一定的实用价值。     

面向伙伴选择的模糊Markov博弈控制及仿真研究

针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,把自适应模糊控制系统理论及神经网络理论引入到Markov博弈中,提出一种基于多智能体的伙伴选择模糊控制模型。该模型引入基于ANFIS和神经网络的模糊神经网络,实现了一种全新的进行值函数逼近的梯度下降Q学习的算法。并应用该模型对伙伴选择问题进行研究,对多影响因素进行FNN学习,将输出量作为标准Markov博弈模型的输入量,得到影响的策略,最后研究了一个应用实例,利用具体历史数据对建模方法和模型进行了验证和分析。     

一类模糊时滞系统自适应跟踪控制与仿真

基于T-S模糊模型和变结构控制策略,研究了一类带有参数不确定项的模糊时滞系统自适应输出跟踪问题。首先利用变结构控制理论选择滑动模,根据李雅普诺夫方法,提出了一种自适应变结构控制策略。利用自适应策略的目的在于克服扰动的未知上界,使设计的控制器满足可达条件。该方法确保系统的运动轨迹在有限的时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上。其次根据ISS理论和LMI方法研究了系统状态全局有界的充分条件。最后,通过仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于模糊干扰观测器的自适应反演滑模控制研究

摩擦等外界干扰,系统不确定性信息及参数变化对飞行仿真转台的运行造成不利影响。针对该问题,提出基于模糊干扰观测器（Fdo）的自适应反演滑模控制方案（ABSMC）,在对外界干扰和不确定信息进行补偿的基础上,从稳定性出发,对不确定上界进行自适应估计,并逐步反推出控制器。通过对某型仿真转台进行仿真,得知该方案与普通滑模控制（SMC）方案相比,具有更高的跟踪精度,并极大的提高了对外界干扰,系统不确定信息和参数变化的鲁棒性。     

电力机车模糊间接自适应粘着控制

分析了电力机车牵引系统动力学模型及其粘着控制问题,利用基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)方法,根据系统输入和输出数据,建立具有优化结构的电力机车粘着控制对象的模糊系统模型。在此基础上,结合粘着控制模型,给出了基于MAFS及其辨识算法的模糊自适应粘着控制器。仿真结果表明该粘着控制方法的可行性和优越性。     

基于模糊神经网络的多传感器自适应融合

针对非线性、大时滞的复杂工业控制系统中单传感器信息检测的单一性和不全面性,提出了一种新的基于模糊神经网络的多传感器自适应融合的方法.根据采用的多传感器是检测同一信息还是多源信息,提出了相应的两种结构模型,这种采用多传感器自适应融合的控制方法具有较强的容错性,较高的检测与控制的精度,因而增强了系统的灵活性和智能性.仿真结果表明了所提模型和方法的有效性.     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

永磁同步电机的模型参考模糊自适应控制

采用模糊基函数形式,将永磁同步电机时变参数的辨识转化为对模糊基函数权系数的辨识问题,经过离线学习和在线自适应调节的模糊估计器具有对永磁同步电机时变参数的逼近能力.利用参数跟踪误差和控制预测误差信息,设计模型参考模糊自适应速度控制器,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的收敛性,仿真及dSPACE实验结果表明:所设计的永磁同步电机控制系统具有较好的参数跟踪及控制性能.     

未知混沌系统同步自适应控制及其仿真研究

研究了参数未知情况下，混沌系统的同步自适应控制问题。利用滑模控制思想设计了动态神经网络。应用这种神经网络辨识系统，利用最优控制理论设计同步自适应控制器。最后针对Chua’s电路系统进行了数值仿真，结果证明本文所给方法的有效性。     

模型参考自适应内模控制及其仿真研究

本文提出了一种模型参考自适应内模控制方法。采用内模控制器作调节器，模糊逻辑作自适应机构，综合了模糊控制，内模控制和自适应控制的优点。仿真研究结果表明，这一方法是可行的，并能适应对象特性的大范围变化     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

两种跟踪低阶模型的模型参考自适应控制方案设计与仿真

采用滤波器降阶和系统分解，并将部分因式看成未建模动态，进而转化成扰动的方法，分别设计了两种高阶系统跟踪低阶参考模型的模型参考自适应控制(MRAC)方案。使用低阶参考模型简化了系统结构。仿真验证了方案的有效性。     

防抱制动系统模糊模型参考学习控制的研究

在保持可操纵性的前提下，提高车辆制动效能是设计防抱制动系统的主要目的，为此，设计了防抱制动系统的模糊模型参考学习控制器，由于该控制器引入了模糊学习机制，通过观察被控对象和代表理想动态性能的参考模型的输出差，从而调整模糊控制器的规则集，以使对象输出跟踪参考模型的输出，而后建立了直线制动车辆系统的数学模型，基于MATLAB/SIMULINK工具箱，并对所设计的模糊模型参考学习控制系统在不同的路面状态下进行了模拟，仿真结果表明，该控制方案是合理可行的。     

一类非线性系统的模型参考自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于一种修改的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力 ,提出了一种模型参考自适应模糊控制器设计的新方案。该方案利用参考模型作为性能指标 ,自适应调节模糊控制器的规则库 ,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,不但能保证闭环系统稳定 ,而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性     

模糊变频空调器控制效果分析与系统的仿真研究

在模糊变频空调器仿真研究的基础上,为提高模糊变频空调器的控制效果,分别对影响确定量和模糊量转换的三个比例因子Ｋｅ、Ｋｅｃ、Ｋｕ进行了分析,并在此基础上提出了复合型模糊控制的控制模型。对比仿真试验结果表明,采用该复合型模糊控制的空调器既保留了改进前模糊控制空调器的优点,又减小了空调器的超调以及稳态误差较大的缺陷。     

一种基于小波网络模型参考自适应控制系统的设计与应用

根据神经网络内模控制的思想,提出了一种基于小波网络的模型参考自适应控制方法。该方法选用两个小波神经网络,分别作为系统模型的辨识器和控制器。此外,为了减小系统误差,在控制器和辨识器之间加入一个小波神经网络,作为非线性自适应滤波器。仿真结果和应用实例表明了该方法的有效性和合理性。     

RBF网络模型参考自适应控制在温度控制中的仿真研究

减压塔侧线温度系统是一个时变非线性复杂系统,采用常规的PID控制回路难以达到较好的控制品质。针对克拉玛依石化厂原油蒸馏装置中的减压塔,根据实际控制要求,提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,设计了减压塔减三线温度控制系统,给出了RBF神经网络控制器和模型辨识网络参数的学习算法。仿真结果表明,采用提出的控制策略,控制效果非常好,完全达到控制要求。     

电动汽车驱动电机离散MRAC研究

电动汽车驱动系统是电动汽车的关键技术之一,离散模型参考自适应控制方法用于电动汽车驱动电机的控制将更好地提高电动汽车驱动系统的性能。首先建立电动汽车驱动电机离散化的数学模型,提出性能指标,建立参考模型。在此基础上探讨了自适应控制方法的设计,推导出了离散模型参考自适应律。仿真研究表明采用离散模型参考自适应控制方法设计的电机驱动系统性能明显优于PID控制系统。实验结果验证了方案的可行性。     

全局稳定广义预测自校正控制算法与模型参考适应控制算法

本文为时滞未知的确定性线性系统建立了全局稳定广义预测自校正控制算法。同时推出一种新型稳定离散模型参考适应控制算法，把广义预测自校正控制和模型参考适应控制融为一体。