自适应压电桁架结构多目标最优控制

根据嵌入压电作动器的自适应桁架结构的机电耦合特性，考虑了结构强度、节点最大位移以及作动器最大控制电压等约束条件，提出了以强度、位移和能耗为目标、以电压为控制参数的多目标最优控制模型。该模型通过引入权系数，使多目标问题转化为一个二次目标、线性约束的二次规划问题。限制了设计变量每一步的运动极限，从而保证了算法的稳定性。用数值方法模拟了该模型对结构的控制效果。数值算例表明，该模型具有改善静不定结构应力状态、保证结构形变精度及调节控制能耗的功能。对于静不定结构，可以在一定程度上降低结构的最大工作应力。该模型还具有较小的能耗指标，并使控制点的节点位移尽可能小，利用该模型可以有效地实现单点或多点位移控制。     

PEAK COVARIANCE STABILITY OF A RANDOM RICCATI EQUATION ARISING FROM KALMAN FILTERING WITH OBSERVATION LOSSES

We consider the stability of a random Riccati equation with a Markovian binary jump coefficient. More specifically, we are concerned with the boundedness of the solution of a random Riccati difference equation arising from Kalman filtering with measurement losses. A sufficient condition for the peak covariance stability is obtained which has a simpler form and is shown to be less conservative in some cases than a very recent result in existing literature. Furthermore, we show that a known sufficient condition is also necessary when the observability index equals one.     

原料气加热炉出口温度检测控制

本文以原料气加热炉为被控对象,通过对电加热炉对象特性的分析来建立加热炉数学模型,提出了一套计算机系统控制方案。给出了控制系统相应的硬件配置及网络拓扑结构以及控制方案。实现了加热炉炉温的自适应PID智能控制。     

一种直线逼近渐开线齿廓曲线的自适应算法

从渐开线弧长公式出发，引入一种能根据加工精度要求来确定逼近线段的段数，并使节点在渐开线齿廓曲线上分布均匀的自适应计算方法。给出计算实例及用AutoCAD来绘制齿轮的方法．以及用VLisp语言编制计算程序和绘图程序的框图。     

卡尔曼滤波过程的稳定性研究

卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证实际的滤波器算法具有收敛性,而传统的关于滤波发散的判定方法是基于量测不能出现野值这一严格的假设条件,具有一定局限性;并且通常关于滤波发散只是一种定性的描述,具有一定模糊性。为此,考虑到量测可能出现野值的情况,从滤波发散的具体数学形式出发,提出了卡尔曼滤波过程的稳定性概念,在此基础上给出了滤波发散的判定定理,既消除了通常关于滤波发散描述的模糊性,又降低了通常判定方法的要求。     

数字微波140Mb/s、16QAM系统基带自适应均衡器

目前国内外广泛使用的数字微波140Mb/s、16OAM系统,由于选择性衰落造成的码间干扰,一般都采用基带自适应均衡器予以补偿。本文研究了基带横向均衡器和判决反馈均衡器在不同抽头个数时最小相位衰落和非最小相位衰落的均衡能力、并分析了定时相位偏差对均衡器的影响。     

两种跟踪低阶模型的模型参考自适应控制方案设计与仿真

采用滤波器降阶和系统分解，并将部分因式看成未建模动态，进而转化成扰动的方法，分别设计了两种高阶系统跟踪低阶参考模型的模型参考自适应控制(MRAC)方案。使用低阶参考模型简化了系统结构。仿真验证了方案的有效性。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

神经网络自适应控制器设计

对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导，给出了自适应神经网络控制器的设计方法．最后通过仿真实例进行了说明．