小氮肥生产氢氮比微机控制系统

提出了一个以单片微机为控制器核心，以智能控制算法为特点的氢氮比微机控制系统。介绍了该系统的总体结构和软件设计，分析了该系统中采用的智能算法，讨论了该系统的特点和应用情况。     

多变量随机动态过程的自适应跟踪问题

本文将文[1]提出的跟踪算法推广到多变量情况。首先导出跟踪参考信号为多变量平稳随机过程时的最优解,进而扩展到自适应情形,得到了一种适用的自适应递推算法,并着重证明了算法的收敛性。最后给出了数字仿真实例。     

基于过程辨识的PID参数自动整定

从标准的ＰＩＤ控制器结构出发，导出了一类基于被控过程辨识的ＰＩＤ参数自动整定算法，对由此构成的自校正ＰＩＤ控制系统的稳定性和其他性能进行了理论分析和仿真研究。结果表明，该算法对开环稳定的非最小相位过程具有良好的控制效果，但如果离散化方法选取不当，将导致闭环系统不稳定。     

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.     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

复杂生产过程的模糊神经网络辨识

大多数工业生产过程，都是具有较多不确定因素的复杂过程，难于用常规方法建立数学模型。把模糊系统理论与神经网络理论相结合，构造了一种模糊神经网络辨识算法，并把该方法应用于合成氨生产系统的过程辨识。     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.     

基于DCS的网络分布式实时监控系统的设计与实现

提出了一种基于DCS的网络分布式实时监控系统的设计方法，介绍了DCS系统的基本组成与结构，讨论了网络分布式实时监控系统的基本结构与功能及其实现要求，为企业建立CIMS提供了一条捷径。     

用分段线性近似时变参数的自适应控制

用一个参数分段线性化的模型近似时变系统,得到了基于最小二乘参数估计的自适应控制。该算法计算量小,容易实现在线控制。仿真结果表明,算法具有较好的跟踪特性。     

基于模糊模型的大范围预测平均控制器

将预测控制思想推广到模糊模型，导出一一类基于模糊模型的大范围预测平均控制算法，仿真结果表明，当被控对象为一复杂动态过程时，此类算法明显优于单独模糊控制器和单独的预测控制器。