有源结构声辐射自适应控制系统的一种新算法

提出了一种适用于有源结构声辐射自适应控制系统的新算法,它直接利用传感器拾取的干扰信号和误差信号实时地建立系统模型和误差通道模型,通过解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到自适应控制模型,仿真表明新算法较传统的Ｆｉｌｔｅ－ＸＬＭＳ等算法具有更好的收敛性。     

25t转炉自适应静态模型动态化控制

针对中小转炉不宜增设副枪检测,无法进行动态控制的实际状况,提出了自适应静态模型动态化控制的思想;首先建立自适应终点静态控制模型;然后根据枪位－加料模型进行吹炼并自动动态化控制知识库,修正枪位－加料模型及控制量,最后启动预报模型进行终点预报指导出钢。根据实际吹炼数据验证,终点控制模型具有良好的跟踪性,终点预报模型的终点Ｃ,Ｔ命中率分别达到６８％和６３％。     

随机系统稳健自适应控制

对具有未建筑动态特性且时滞任意的多维随机系统,通过采和有界外来激励和随机变界截尾方法,本文建立了推广最小二乘（ＥＬＳ）算法和加权ＥＬＳ算法的稳健估计,进而得到间接自适应模型参考控制的稳健性。     

基于扰动分析的流程自适应控制

研究了一台机器加工一种工件的简单制造系统的流程控制问题。在对故障时间和工作时间的分布不做任何假设的情况下,利用自适应控制的思想,将整个控制过程依据一定的规则分成有限长的时间段,在每一段时间内用扰动分析估计目标函数的一阶和二阶导数,然后用基于二阶导数的随机逼近算法渐进地估计该流程控制问题中的最优阈值,从而实现了阈值的自适应控制,并利用仿真实例验证了算法的收敛性。     

二自由度平面机械手的T-S模型模糊自适应控制

为解决二自由度平面机械手的控制问题,提出基于Ｔ－Ｓ模糊模型和并行分配补偿（ｐａｒａｌｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｅｎ－ｓａｔｉｏｎ）法的模糊模型参考自适应控制方法。并提出采用初始条件补偿回路,消除参考模型和实际系统之间由于初始条件不同所引起的误差和实际系统参数变化引起的部分不能被自适应调节律消除的误差。根据李雅普诺夫稳定性理论,求得反馈控制律、稳定条件和调节律（自适应律）。最后,对连续系统情况进行了仿真验证。所提方法可用于解决一类非线性系统的控制问题。     

日周期短期负荷自适应滤波预测模型

考虑到时负荷的日周期性,利用时间序列分析中的自适应滤波预测法,建立日周期自适应滤波模型,经河北南网实例验证,预测精度较高。     

高速网络业务模型及数据流量反馈控制研究

分析了高速通信网络不同业务类型的特点．根据不同业务对网络服务质量（ＱＯＳ）的要求及动态占用带宽的优先度,将其分为两种类型：一类业务可在预定的范围改变其传输速率,另一类是被动的,网络根据可用带宽的大小动态地调节其传输速率．文中给出了一种业务流量控制模型,该模型把带宽的高效率利用归结为如何对被动业务流量进行控制．按充分利用信道容量的原则,提出了一种自适应反馈控制算法．模拟表明,这种控制方法有良好的性能．     

神经网络活化函数的研究及其应用

通过构造一类新的高效分段活化函数,很好地解决了ＢＰ算法学习收敛速度慢的问题,而且提出了一种自适应调整网络参数的新算法,从而大大提高了算法的学习效率和综合性能．文中详细研究了基于改进的ＢＰ算法神经网络的实验仿真系统的建模过程,并在精细化工实验方案的分析和优选中获得了令人满意的效果．     

用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.     

基于二阶系统的神经网络控制及仿真

基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的原理设计了1个二阶系统控制，使用MATLAB神经网络工具箱对其进行了仿真，对比了不同的控制方法以及训练样本容量对控制结果的影响。