制造系统的神经自适应控制

制造过程的自适应有效控制对ＣＩＭＳ的发展具有极其重要的意义。本文作者在论述：（１）自适应控制在ＣＩＭＳ中的重要性；（２）传统自适应控制方法在制造过程控制中的困难与障碍；（３）神经网络、人工智能和模糊控制理论等在制造过程自适应控制中的应用的基础上，指出神经自适应控制是制造过程自适应控制发展的有效途径，并构造了基于自组织神经网络的神经优化型自适应控制模型．     

一种用于功率自适应控制的有效方法

有许多场合需要进行电台发射功率自适应控制，利用数字电位器可编程控制特性，采用软硬件结合的方法，克服这种非线性困难的影响，结合某型电台进行了功率自适应控制应用研究，效果明显，由此给出了一种用于功率自适应控制的有效方法。     

前向神经网络在自适应控制中应用的研究

论述了前向神经网络自适应控制系统，论证了基于逆向建模的前向神经网络自适应控制方案的可行性，研究提出由该控制方案构成的控制系统不仅结构简单，易于实现，而且具有满意的动态指标．文中还通过一个水槽温度控制系统，进行了神经网络自适应控制仿真，给出了上述神经网络自适应控制方案的具体实现步骤并得出一些结论     

基于全参数在线辨识的鲁棒自校正控制

受控系统中，模型结构参数（模型时延及模型阶次）和模型参数是自适应类控制的基础，采样这些参数，并即时送给控制器，是实现自适应控制的前提，也是优化该类算法的重要依据。笔者给出了对上述自适应控制的有关参数的在线辩识方法，并基于此，改进了经典的自适应类控制算法，算法中引入了对结构参数（模型阶次）的智能辩识方法和鲁棒极点配置原理，从而构成了鲁棒自校正控制，使算法得以进一步优化，整个控制方案给出了自适应类控制的新模式。     

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。     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

一类离散非线性系统在不同系统参数下的混沌同步

由参数自适应控制和变量驱动原理，对于一类离散非线性混沌系统，提出了实现在不同参数情况下混沌同步的一种方法。在参数自适应控制方程中，控制系数可以是同一个混沌系统的相同系统参数状态下或不同系统参数状态下的混沌信号。常见的参数自适应控制方法中要求控制系数为常量，而在这里可以是变量，甚至是混沌信号，所以，该控制方法更具有普遍性，即常见的参数自适应控制方法是本文方法的一个特例。数值模拟计算表明，此方法对于一类系统是可行的。     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入，多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器能数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

自适应控制实现陈氏混沌系统的完全同步

对两个参数相同但初值不同的陈氏混沌系统的同步问题进行了理论分析，对利用自适应控制方法实现陈氏混沌系统的同步问题进行了探讨，采用试凑法给出了一个自适应同步的控制规则，仿真证明其同步响应速度比较快，提出了脉冲自适应控制单调同步的方法，仿真结果证明了该方法的有效性。     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

基于圆盘极点约束的系统不确定项容忍区间分析

基于一类线性系统的圆盘极点配置问题,提出了系统不确定项容忍区间的概念.利用系统不确定项单一偏差模型,给出了圆盘极点配置不确定项容忍区间的算法.系统设计者可以依据各不确定项的增益容忍区间,判断出各不确定项对闭环系统极点变化的影响程度,在工程设计中,根据其影响程度既可以降低设计的保守性来减少能源的浪费,同时也可设计出具有较高安全性能的系统.     

改进全局和声算法在鲁棒极点配置中的应用

提出了改进全局和声搜索(IGHS)算法,给出了新的位置更新策略.通过引入新的位置更新策略,可以使算法动态产生解区间,提高了算法对解空间信息开发的能力,避免了因过早收敛而易陷入局部最优的不足.将所提出算法应用于线性系统的鲁棒极点配置中,克服了以往条件数优化计算中需要拟凸转化处理的不足,方便地实现了控制系统的任意极点配置.最后,针对文献中的多输入多输出系统进行仿真对比实验,实验结果表明本方法得到的闭环系统具有更好的鲁棒性.     

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。     

兼顾参数辩识精度的自校正控制器

本文研究了一类基于闭环误差传递函数零极点配置的自校正控制算法,针对实际中出现的参数辨识精度不易保证这一问题,提出一种在二次性能指标中兼顾参数辨识精度的自校正控制算法,增强自适应控制系统的适应能力。计算机仿真结果及温度控制实验表明,本文提出的自校正控制算法有较强的自适应能力和满意的控制效果。     

Improved Consensus Speed for Discrete-Time Multi-agent Systems

The consensus problem of a linear discrete-time multiagent system with directed communication topologies was investigated.A protocol was designed to solve consensus with an improved convergence speed achieved by designing protocol gains.The closed-loop multi-agent system converged to an expected type of consensus function,which was divided into four types:zero,nonzero constant vector,bounded trajectories,and ramp trajectories.An algorithm was further provided to construct the protocol gains,which were determined in terms of a classical pole placement algorithm and a modified algebraic Riccati equation.Finally,an example to illustrate the effectiveness of theoretical results was presented.     

两轮移动式倒立摆的运动控制

文章研究两轮移动式倒立摆的运动控制问题,系统有两个位于同一轴线驱动轮;控制目标是移动式倒立摆在二维平面内按指定的移动速度和转动角速度运动,并且保持摆杆平衡;利用状态反馈和输出反馈,构造闭环系统的状态空间方程,通过极点配置求得控制量;仿真结果显示,系统跟踪速度快、超调量小,同时验证了控制算法的有效性。     

基于第一能控规范型的极点配置方法

给出了一种基于第一能控规范型的单输入系统极点配置问题算法,对多输入系统利用Wonham第一能控规范型将其分解为若干个单输入系统极点配置问题,介绍了该方法的基本原理、求解步骤,得到了反馈增益矩阵的一般表达式。该表达式中含有可供任意选择的参数,通过对参数的适当选取,可适应控制系统的其他性能要求。     

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。     

基于矩阵规范化的直流电机自校正控制

直流电动机实际运行中,模型参数往往会受到运行环境、工况等条件的影响而发生变化,从而导致其系统模型的不确定性.为解决在上述条件下的控制器设计问题,本文介绍了一种基于自校正调节(Self-tuning Regulation)原理的自适应控制算法.该算法利用矩阵规范化的递推最小二乘法(Recursive Least Squares with Matrix Regularization,RLSMR)进行系统时变参数的在线估计,并针对实时辨识的参数采用极点配置(Pole Placement)方法来设计反馈控制器.计算机仿真结果表明,这种基于自校正调节的自适应控制算法对于直流电机的转速控制具有较理想的调节和跟踪能力,并能够很好地适应模型参数的变化.