随机动态过程的自适应跟踪与在线模拟

本文将自校正控制算法加以改进和推广,提出了一种跟踪随机动态过程的自适应算法.在线模拟实验表明,只要被跟踪的过程是平稳的,且具有有理谱密度,那么这种算法就是收敛的。该法跟踪精度高,存储空间小,适合通过微机实现在线应用.     

浮选过程多变量自适应控制

以作者开发的稳态、动态选矿过程仿真器和多变量递推系统辨识程序包为工具，对浮选作业的多变量自适应控制策略进行了仿真研究，结果表明，自适应控制器具有良好的适应能力和控制性能。     

一类输入受限的多变量系统随机自适应控制

提出了一种输入同时受到幅值与速度约束的多变量随机自适应控制算法，该算法通过预选加权阵与在线修改相结合，可以抵消输入非线性特性，并有限度地防止控制进入非线性区间。这种新方法适用于具有任意交互矩阵的非最小相应的随机系统。本文给出了算法的全局收敛性分析和仿真实例。     

多变量快动态系统参考模型自适应控制研究

多输入多输出(HIHO)控制系统在工业过程控制中获得广泛应用,在电液伺服系统中用得也越来越多。如带钢冷轧机的液压压下系统,水翼船的姿态控制、电液伺服系统的模拟加截系统等。电液伺服系统含有一些难以精确确定的软参量如油液的体积弹性模数等,且系统带有一定程度的非线性和时变因素,因而难以获得精确的系统模型,显然采用自适应控制是非常合适的。电液伺服系统是一种快动态系统,HIMO电液伺服系统通常都是耦合系统,因而必须寻     

一类转动机器人的随机自适应轨迹跟踪

对于在随机振动环境下的一类转动机器人,本文主要研究了随机建模与自适应跟踪控制问题.首先利用拉格朗日力学在确定环境下建模,然后利用动静法原理,将环境中的随机振动转化为对力矩的干扰,从而建立随机拉格朗日模型.基于所建立的模型,利用系统的结构性质,设计了一个自适应跟踪控制器使得跟踪误差的二阶矩可通过调节参数达到任意小,同时保证闭环系统的所有信号是依概率有界的.仿真实验结果验证了控制策略的有效性.     

基于多变量动态建模的粒子滤波行人跟踪算法实现

对于行人运动模型是线性系统,噪声符合高斯分布,采用边检测边跟踪的卡尔曼滤波算法,试验达到了预期的效果。但在实际中行人的随机行走具有很大的不确定性,不一定是线性系统和高斯分布,此时利用Kalman滤波就会导致跟踪失败。研究了基于先检测后跟踪的加权颜色直方图为匹配模板,基于动态建模的粒子滤波实现对行人的有效跟踪。在初始帧利用AdaBoost算法确定行人的位置、大小等状态信息,以行人矩形框内的加权颜色直方图作为跟踪的目标模板,初始化粒子集。在后续的视频图像中,利用粒子滤波算法实现行人跟踪。结果表明,即使在目标有遮挡、阴影等复杂噪声背景下,提出的方法也能很好地跟踪到视频序列中行人。     

多变量时变系统的自适应控制算法

本文针对多变量时变未知系统提出了一种自适应控制算法，该算法对全封闭式循环系统是稳定的．同时给出了所提算法的性质，得到了该算法可优化系统动态、稳定系统及实现关于给定信号的全跟踪的结果．该算法避免了多项式算子矩阵的伪交换，且计算量小，很容易在实际系统中实现．     

多变量时变系统的自适应控制

将作者提出的单变量时变系统的算法推广到多变量情形,得到了多变量时变参数系统的自适应控制,同时讨论了算法的收敛性.     

基于神经网络的多变量自适应控制器

利用神经网络对非线性映射的逼近能力，通过采用一步超前预测控制性能指标及网络模型局部线性化的思想，给出了一个显式的控制律和相应的自适应控制算法，仿真结果表明了该控制算法的有效性。     

线性随机多变量差分模型的实现

本文提出了差分模型的非最小实现和最小实现的一种新算法,利用该算法只需有限个Марков参数,就可获得准确的实现.文中还用例题证实了该算法的有效性.     

线性多变量随机系统的闭环辨识

本文提出了线性多变量随机系统闭环辨识的一种方法。它解决了用文献[2] 的方法未能处理的问题,得到了强系统可辨识的充分必要条件,给出了一种合理的输入环节设计,它能限制辨识过程中输出方差的变化。在数字计算机上对一个2输入--2输出随机系统成功地进行了模拟。     

多变量随机场下箱形梁剪力滞效应的随机模拟

纽曼-蒙特卡洛法可以改进普通蒙特卡洛法计算效率低的缺点,但需要完善多变量随机场的结构随机抽样分析技术.为了研究箱形粱在荷载、材料同时具有随机特性时的剪力滞效应,结合箱形梁剪力滞效应分析的一维离散有限元法,利用基于多变量随机场抽样的纽曼-蒙特卡洛法,计算具有随机材料特性的箱形梁在随机外荷载下响应量的统计特征数字.研究结果...     

离散多变量自适应解耦控制系统设计

基于 MRAC 系统的设计理论,利用连续系统从模型取状态的设计思想,给出了一类参数未知的多变量离散系统的自适应解耦算法,仿真结果表明,算法可行.     

多变量系统的鲁棒自适应控制

考虑了具有未建模动态和外来有界干扰的离散时间多变量系统，提出了一种鲁棒自适应控制方案。这种控制器是基于系统的降阶模型设计的，其建模部分的参数估计采用带有死匹的最小二乘算法。在相当一般的假设下，证明了所建立的闭环系统是全局稳定的和跟踪误差是有界的。     

基于多模型切换的多变量直接自适应控制器

当系统参数发生跳变时,为了解决系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器·该控制器由多个参数已知的固定模型和2个自适应模型构成,多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集·不但消除了稳态误差,而且实现了解耦控制·最后给出全局收敛性分析·仿真结果表明暂态响应和解耦效果得到了提高·     

多步时滞随机系统的适应跟踪

研究了多步时滞随机系统基于ＥＬＳ算法的适应控制问题，建立了多步时滞系统的ＥＬＳ算法，并推得用该算法辨识系统参数的收敛速率。证明了闭环系统是全局稳定的，且对参考信号的跟踪达到最优。     

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。     

污水处理过程的多变量预测控制

提出了一种针对活性污泥法污水处理系统的多变量预测控制策略,并将该策略应用到污水处理的脱氮上,对污水中氨氮与硝酸氮浓度实施多变量预测控制。通过对国际水质协会活性污泥1号模型(A SM 1)的闭环计算机仿真表明,应用该算法可实现对污水中氮含量浓度的有效控制,减小系统输出的波动,稳定最终输出。     

多变量约束过程的预估协调控制

分析了多变量受约过程的状况，指出变量受约时，正常系统与“胖”、“瘦”系统间将互相转换，讨论了这种复杂系统基于模型预估控制的最优控制策略，这种策略已成功地应用于催化裂化装置反应深度控制。