连续搅拌反应釜( CSTR)的神经网络动态建模

基于广义性能指标,提出一种神经网络学习算法－广义递推预报误差学习算法（ＧＲＰＥ）,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题,利用所提出方法对ＣＳＴＲ动态建模结果表明,基于ＧＲＰＥ训练的ＤＲＮＮ比基于ＢＰ训练的ＭＬＰ模型精度高,收敛速度快。     

基于无线传感器网络的气体泄漏源定位机器人设计

如何确定有害气体泄漏源的位置是机器人主动嗅觉要解决的关键问题。围绕移动机器人气体泄漏源定位问题,将Z字形算法和浓度梯度法相结合用于机器人气味源搜索运动控制,使其快速找到气味源。同时,在传统的移动嗅觉机器人上增加了无线传感器定位模块,使操作人员在远离泄漏源的电脑上即可获得气味源的坐标信息。实验证明：机器人可以找到泄漏源,并确定气味源位置,搜索效率比单独使用浓度梯度法高。     

水轮机组快速自动准同期控制研究及其电站应用

本文介绍了一种用于水轮发电机组快速行动准同期控制的方法，它采用频差控制和相角控制的复合控制方案，可使机组与电网的频差和相差信号在同期点附近周期摆动，提供每分钟多达6到9次的并网机会。文中还分析了复合控制器参数与同步控制系统控制器参数之间的关系，给出了实验室内动态实时仿真与电站运行结果。     

基于非线性系统T-S模糊模型的随机最小方差控制

以非线性系统的T-S模糊模型为基础,提出了一种基于最小方差性能指标的随机控制方法。分析了系统的稳定性问题并给出了系统稳定的充分条件。将此方法用于连续反应搅拌釜(CSTR)中和过程pH值控制的仿真试验,仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类不确定时滞系统的自适应滑模控制

讨论了不确定时滞系统的鲁棒控制器设计问题。利用自适应滑模控制策略,直接克服系统不确定性的影响,保证了从任意初始位置出发的系统在有限时间内到滑模面;基于时滞系统鲁棒稳定控制的结论,导出了时滞依赖滑模控制的新结论。仿真实验证明了所提方法的有效性。     

非线性系统基于增益观测器的全局输出反馈镇定

讨论几类非线性控制系统可输出反馈指数镇定的充分条件；特别地，在可输出反馈指数镇定的条件下讨论控制器参数的有效范围；数值模拟证实所设计的控制器厦其调节参数的有效性。