模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

自适应选权滤波法在GPS高精度动态定位中的应用

介绍了一种新的滤波算法：自适应选权滤波法.在进一步理论分析和研究的基础上，将其拓展用于单频载波相位双差观测值的GPS高精度动态定位中.文中给出两个算例来验证方法的可用性和有效性.初步结果表明，对于短基线，新方法采用GPS单频载波相位双差观测值可得到高精度的动态定位结果.     

基于智能控制的交流电机节能保护装置

由丹东吉尔电子有限责任公司自行研制开发的WIIJB-45／380型智能控制的电机多功能节电保护器，是由一个微电脑控制的相位、电流双闭环反馈系统，由晶闸管自动跟踪负载供电，能随时跟踪负载的变化大小，自动供电；负载需要多少电能就提供多少电能，避免电能的浪费，大大提高电机的效率，最大限度地提高了电机的有功功率的比率，提高了功率因数；并且具有短路、过载保护功能，真正做到一机多用，     

变电站电压无功自适应动态预测模糊控制装置的研制

介绍了一种基于自适应灰色系统理论及模糊控制理论的变电站电压无功综合控制装置．本装置对一定时间后的电压、无功做出预测并进行实时控制．对参数越限进行提前判断和决策，减少了电压、无功的不合格时间．将传统静态区间控制改进为动态分析控制，更好地反应系统的动态特性．应用模糊控制，提高了系统的调节能力和电压质量，保证了系统的稳定性．     

PT二次回路压降自适应补偿方法研究

通过分析电压互感器二次回路的特点及其压降产生的原因，设计了电压互感器二次回路压降自适应补偿控制器，为提高电能计量准确度、减小由于计量误差造成的电量损失提出了一种新的思路。     

一类多频线谱振动的主动控制方法

针对多频线谱振动提出一种新的主动控制方法--多通道解耦LMS自适应滤波方法.该方法以多个并行的LMS自适应滤波器结构和带通滤波器组成前馈控制器,带通滤波器对自适应滤波器进行解耦,以一个单自由度的减振器作为执行机构,对多个频率线谱振动进行主动减振.综合了LMS算法的快速性和频域自适应滤波的有效性,物理意义清晰,易于扩展.应用于国产某型机械式制冷机的主动减振,用B&K的PULSE 7700对现场调试结果进行分析,验证了该方法的有效性.     

线性时滞系统的新型自适应控制

针对一类单时滞的线性时滞系统,为对其未知的状态时滞参数进行自适应控制,基于LMI方法,采用一种基于“描述形式”的Lyapunov-Krasovskii泛函和新型的带记忆的状态反馈控制,使得参数自适应律能反映实时估计值与实际接近值之间的差值,从而突破以往自适应控制对估计值的大小限制和调整参数计算的困难,给出了一种新型的保守性较小、简便、实用的自适应律,仿真实例证明了该控制方案的有效性。     

多时滞不确定非线性系统传感器鲁棒故障诊断

提出了一种带有多时滞不确定非线性系统的传感器鲁棒故障诊断方案,非线性仅与系统输入和输出有关,不确定性包括系统输入和状态等环节;通过构造观测器对状态和输出进行估计,得到具有鲁棒性的阈值;若系统的实际输出与估计输出之差(即残差)超出阈值,说明有故障发生,同时用自适应跟踪器对故障进行跟踪;在理论上证明了该方案的鲁棒性、灵敏度和稳定性,最后通过仿真说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。