基于增益自适应超螺旋滑模理论的无人机控制

以无人机为研究对象,针对无人机系统非线性强和飞行过程中外界干扰产生的不确定性,设计一种基于增益自适应滑模控制的无人机姿态控制器.该方法无需观测器对不确定性进行估计就可以实现对给定无人机姿态的跟踪控制,同时滑模控制中的抖振情况可以得到有效抑制.首先介绍无人机模型,给出其数学模型;其次,以误差为状态量,设计稳定收敛的滑模面,采用增益自适应超螺旋滑模算法设计能够有限时间收敛的无人机姿态控制器;再采用Lyapunov第二法证明闭环无人机系统的稳定性;最后对所提控制方法进行仿真验证.结果表明：该控制方法具有可靠的控制性能.     

自适应控制专家系统

以色列奥马特控制技术公司的科研人员在过去几年从理论和工业应用上对自适应控制技术进行了改进,使其能够根据加工中测得的切削条件连续补偿已编程的进给率和主轴转速,优化各种加工因素:机床、工具、工件数据和换刀时间。根据用户要求,专家系统再综合各项因素自动控制加工中心,使生产效率最佳化。公司新推出的产品为Opti Mil,是一种适合于CNC铣、钻床及加工中心的万能自适应控     

模型跟随自适应控制新方法理论研究与工程应用

本文提出一种模型跟随自适应控制新方法,不需要在线辩识,只需知道被控制对象的近似阶次和时间常数的数量级,计算时间短.已成功地应用在千吨级高精度电液同步加载系统的解耦控制及三自由度振动系统的单输入单输出控制.     

动态数据自适应控制中的质量控制

动态数据的质量控制是要求其动态数据处理过程中能够自动检测出系统模型中的偏差,并消除这些偏差对估计结果的影响。本文按照统计质量控制方法,以Kalm an滤波作为动态数据处理方法,讨论了含有偏差的动态数据处理模型,基于偏差探测的假设,构造了偏差探测的统计检验量及基本公式,并对偏差识别的过程及统计检验作了分析,最后得到了偏差估计和校正的理论公式。     

模糊神经网络自适应控制

为实现复杂生产过程的自适应控制，设计了一类基于模糊神经网络控制器的自适应控制策略，仿真结果表明，该算法对复杂动态过程的控制具有良好的适应性。     

带材板形自适应控制

通过对轧机液压弯辊系统特性深入细致的分析,提出了采用具有极点配置广义自校正算法的控制策略。在此基础上,设计了一个自校正控制器,它兼顾了系统的动态特性和稳态特性,并用它对本液压弯辊系统进行控制,仿真结果表明该控制系统的性能良好。     

数控切削自适应控制

介绍一种基于切削功率自适应控制理论和方法；通过改变刀具切削进给速度及调节刀具运动轨迹，改善数控机床切削特性，从而提高切削加工效率及质量；并在实际切削中加以运用。     

色觉理论简介

关于人类的颜色视觉问题，已经有许多科学家进行了探索，其中最有代表性的是赫尔姆霍兹的三色说和黑林的四色说。三色说认为人的视网膜上有三种基本的颜色感觉纤维，即红色纤维、绿色纤维和蓝色纤维，三种纤维不同程度兴奋的比例关系决定我们所看到的将是什么颜色。四色说认为视网膜上有三对对立感受器官，即组和绿感受器、黄和蓝感受器、黑和白感受器，前两种感受器的不同活动将决定我们所看到的是什么颜色。     

GX理论简介

本文讨论了ＧＸ理论的基本内容，并指出研究这一理论的重大意义。     

计算机自适应考试理论分析

依据自适应考试中的项目反应理论，对其中参数进行了分析，建立了试题库建库模型，同时对受测者的能力进行分析；应用组卷理论中的组卷原则和问题的形式化描述，对生成试卷的算法进行分析。该结论对当前计算机自适应考试提供了理论依据。     

自适应观测器及自适应控制系统设计中的若干问题

本文对文献[2]提出的自适应观测器的设计及其在自适应控制系统中的应用几个问题进行了讨论。提出了在对象特性部分已知且不变的情况下简化自适应观测器的设计的方法。提出了一种采用闭环控制消除参数估算偏差的方法。讨论了应用这种自适应观测器去任意设置控制系统的零极点的方法,并提出了在对象特性有一部分已知且不变时简化控制系统的方案。     

汽车油门的自适应控制

本文分析了汽车油门的自动控制问题，给出了油门一车速的一阶近似模型，针对汽车控制的具体特点提出了自适应控制方案，利用李雅普诺夫稳定性理论推导了控制器可调参数的自适应调整律；对自适应控制方案与简单控制方案进行了仿真对比，并给出了真实汽车的控制曲线。     

非线性自适应控制的鲁棒性

用锥-扇形理论研究非线性系统的自适应控制的鲁棒性.设计系统时首先对非线性环节进行补偿,补偿误差归入建模误差,在此基础上提出一种修正的投影算法,并用锥-扇形理论证明了算法的鲁棒性.仿真结果表明,该算法的参数容易选择,控制精度高,具有一定的实用性.     

模糊自适应控制及其应用

针对船舶驾驶的要求，提出了一个新的模糊自适应控制算法，该方案汇集了模糊模型参数自适应控制，比例因子自校正模糊控制，经典控制及非线性方法等各自的优点。     

切换系统自适应镇定控制

研究含有不确定参数切换系统的自适应镇定问题.为子系统分别设计自适应控制器,通过设计依赖于切换信号的子适应律,避免了由共用状态引起的各子适应律之间的耦合问题.采用多Lyapunov函数设计系统控制器,不要求子系统的确定性等价镇定控制器存在,通过切换律的设计可以保证闭环切换系统的渐近稳定性.     

稳定的神经网络自适应控制

本文主要从理论上研究神经网络控制器实现SISO离散时间非线性系统的轨迹跟踪问题，在反向传播算法的基础上，提出了一种新的神经网络训练方法，该算法可以直接估计出动态系统所需要的前馈控制，并在一定条件下证明了此神经网络控制系统的稳定性，另外还给出了将其应用于几个不同非线性系统的仿真结果。     

神经网络自适应控制的研究进展

关于人工神经网络与自适应结合的研究,近年来已成为智能控制学科的热点之一,已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文.自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地结合了二者的优点而具有强大的优势.本文较系统地综述了神经网络自适应控制的研究进展,讨论了神经网络自适应的主要模型和算法,并就其存在的一些问题、应用与发展趋势进行了探讨.