神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

伺服系统模糊滑模控制器的设计与仿真

将模糊逻辑控制与滑模控制相结合，给出了一种模糊滑模控制器的设计方法。并针对伺服系统具有参数变化范围大、干扰源多等特点，设计了基于模糊滑模控制的伺服系统的结构。最后将该方法用于某机器人的机械臂的控制，并在参数大范围变化、正弦扰动作用等条件下进行了仿真。仿真结果表明，模糊滑模控制能有效地削弱传统滑模控制的“抖动”现象，并且在一定条件下具有很强的鲁棒性。     

机器人的多项式结构鲁棒自适应力/位置控制

对于机器人的力／位置控制提出了一种新的控制方案，即在力控制回路中采用简单的多项式结构，把机器人末端操纵器与外界环境接触的不确定性归结为一个包络函数，避免了复杂计算，而在位置回路中采用计算力矩控制方法，这种控制结构简单，仿真速度快，仿真证明控制效果好，是一种具有实际应用价值的控制方法。     

一种基于滑模的广义预测控制新算法

将广义预测控制和滑模控制结合起来，提出一种新的广义预测控制方法。通过对系统输出预测得到切换函数值，求解开环优化求得控制律。并将当前时刻的控制作用于对象，下一时刻重复此过程。该方法具有预测控制在线处理约束及滑模控制对于干扰的不变性的优点，最后分析了零终端滑模约束的广义预测控制的稳定性。     

串行线模糊生产控制系统的建模与优化

建立了串行生产线模糊控制系统的数学模型,详细描述了模糊控制器的设计,针对问题提出了一种贪婪算法用以解决系统的优化模型.经实例分析,与CONWIP、kanban及Local/Global Pull 混合系统进行比较,结果显示模糊生产控制系统不仅能够维持较低的在制品水平和存储费用,而且在订单投放的稳定性方面更是独具优势,提出的贪婪算法也能够满足系统设计的要求.     

神经网络控制、无模型控制PID控制仿真比较

在同一条件下，对三种仅用受控系统I／O数据来设计控制器的方法进行了控制性能仿真比较，三个受控系统分别取自文[1]和[5]。三种不同的控制方法各有其优缺点，仿真结果表明：无模型自适应控制具有其他两种方法所不具备的优点，适合处理结构时变、参数时变、阶教时变非线性离散时间系统的控制问题。     

基于神经网络的机器人阻抗控制研究

基于神经网络非线性补偿器原理,本文提出了一种机器人新型顺应控制方案,外力信号通过一个二阶阻抗模型来修正期望输入,神经网络非线性补偿器用于补偿机器人有界干扰和未建模动态,提出了机器人模型学习方案,仿真结果证明了学习过程的有效性以及顺应控制的渐近稳定性。     

锅炉汽包水位系统DMC-PID串级控制仿真研究

给出具有可测干扰系统的动态矩阵控制(DMC)算法,并结合动态矩阵控制、串级调节和PID控制三者的优点,提出了锅炉汽包水位控制系统的DMC-PID控制策略,即内回路采用PID控制快速消除给水流量的扰动,外回路采用带前馈补偿的DMC控制,可有效地克服汽包水位系统的另一主要扰动-蒸汽流量的扰动,同时DMC的强鲁棒性保证了在对象特性变化的情况下仍然获得良好的调节品质。计算机仿真结果显示了该控制策略的有效性和实用性。     

一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计

提出了一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计方法。方法的主要特征是：在仅需要输入输出信号的情况下，即使系统参数未知且存在未建模动态和非线性因素干扰，系统仍能保证较强的鲁棒性，获得良好的跟踪效果。具体给出了飞机纵向通道短周期控制的设计方案，同时讨论了其他复杂模态下该方案的扩展方法。对上述方案的数值仿真显示了该方法良好的跟踪性能。     

基于故障检测的自适应重构控制及其应用

为了降低加入自适应控制后被控系统的复杂程度,同时使被控系统在发生故障时仍具有良好的性能,提出了故障检测加自适应重构控制的方法,在系统无故障的情况下不加入自适应重构控制,使系统相对简单,同时对系统进行故障检测;当检测到系统发生故障时,加入自适应重构控制,使系统具有良好的性能。采用的故障检测方法和切换开关既简单又有效。通过对一个飞控系统的仿真研究,表明了该方法的有效性。     

一类大机动导弹的非线性控制问题

本文研究了大机动飞行情况下飞行器姿态控制系统的设计问题。首先，基于非线性系统输出解耦控制的设计思想，重点解决了一类既有姿态角控制要求，又有弹道设计要求的控制系统设计问题，设计得到一种复合控制规律。最后，通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

控制理论在最优产品库存上的应用

本文考虑的是具有独立经营权、生产单一产品的工厂，如何通过选择一个适当的生产率来控制产品的库存，以使企业的效益最佳的问题。本文利用现代控制理论，以ｔ时刻的生产作为控制变量，以ｔ时刻的库存量作为状态变量，建立了系统的动态模型，给出了目标泛函Ｊ，并利用极大值原理求出最优控制。     

无人飞行器分布式控制系统集成新技术

无人飞行器（UAV－Unmanned Aerial Vehicles）自主飞行控制系统是一复杂控制系统，需要集成新的控制算法与各种不同组件技术和资源。来自不同类型硬件平台的组件，可能由不同的操作系统支持。分布在不同环境的组件能灵活配置和集成，使系统对环境变化和／或没预测到的事件能够快速响应，实现UAV在线重配和自适应能力。软件技术的最新进展可使飞行控制系统设计发生革命性变化。本文着重介绍一种用于UAV飞控系统集成的全新的开放控制平台（OCP－Open Control Platform），在介绍第一个OCP应用原型后，给出了下一步要做的工作。     

一种面向成本预测控制的方法研究

成本控制是现代成本管理工作的重要环节,目前成本控制中所分析的信息受财务会计指标的影响,成本控制活动是以会计期间为分析间隔期的,这影响了成本控制的及时性和成本控制系统的有效性.针对成本控制中存在的问题,本文尝试将工程领域的预测控制思想引入成本控制,以小波神经网络作为模型预测算法,CUSUM控制图作为成本预测控制律,建立了成本预测控制模型.该模型有别于传统的成本控制方法,是对成本控制理论的创新性尝试.     

3-RRRT并联机器人解耦的反演自适应动态滑模控制

针对3-RRRT型搬运机器人提出一种解耦的反演自适应动态滑模控制方法,以提高控制精度和鲁棒稳定性。首先利用非线性补偿方法将系统解耦成线性系统,运用一阶动态滑模设计新的滑模面,然后利用基于李亚普诺夫函数的Backstepping控制设计方法和自适应控制技术,设计了全局渐近稳定的系统控制器,最后利用MATLAB进行了系统控制数值仿真,结果表明,对3-RRRT型并联机器人的这种强耦合的、具有不确定性的非线性系统,采用该解耦的反演自适应动态滑模控制方法,可以达到理想的控制精度,并能保障系统的鲁棒稳定性。     

一种气液联控柔顺力控制系统的在线控制

运用滑动模态变结构理论中的经典非线性设计方法,设计了二阶滑模面变结构控制器。针对机械手臂的阻抗控制中力控制的难点在于不能精确的知道环境的刚度和位置从而导致给定参考位置的误差,应用在线环境参数估计的方法进行了仿真研究,仿真结果说明该方法能够较好的进行气液联控机械手臂的柔顺力控制。     

扩散炉基于Laguerre函数模型自适应预测控制

主要报告了扩散炉采用Laguerre函数模型自适应预测控制的结果 ,并对这种自适应控制的原理及其算法作了简要概述。基于Laguerre函数模型自适应预测控制系统对扰动和对象参数、结构的变化及非线性具有较强的适应能力。在扩散炉控制中的应用结果表明 ,即使在出现强扰动的场合 ,该系统也具有良好的控制品质     

快速阶梯式非线性预测控制

针对仿射非线性系统,以参考输出轨迹代替预测的未来输出进行多个一步预测,取代了多步预测,提出了快速非线性预测控制算法,计算量小,可获得解析控制律;引入了阶梯式控制思想,进一步降低了计算量,柔化了控制量的变化轨迹。对水箱液位控制系统的仿真和实验研究,获得了良好的控制效果,初步验证了算法的有效性。     

一种分布式交通信号控制方法及仿真实现

在基于多智能体的分布式道路交通控制概念模型和单路口交通信号自学习控制方法的基础上，提出了一种基于多智能体的分布式交通信号区域控制方法。通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调，在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下，尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口。编制交通控制微观仿真软件，在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验，实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式。     

人控制模型研究综述

简述了人控制模型研究的重要作用和普遍意义。给出了人响应特性范围及常用的人控制数学模型形式,并着重介绍了人最优控制模型及其标准型人最优操纵模型。此外,还给出了人控制模型的典型应用实例。