基于CARMA模型的多变量远程预测自适应探测器

本文采用CARMA模型，建立多变量远程预测控制器，并采用状态空间法分析其闭环系统的稳定性。这种控制以远程预测多步滚动优化取代最小方差和广义最小方差控制器中的一步预测化，并引入控制时域的概念，从而可应用于非最小相位和开环不稳定系统；在自适应算法中，对模型验前知识要求少，不需要知道系统的交互矩阵，计算量小。数字仿真结论证实了控制算法的以上特性。     

应用δ变换的液压离散自适应控制系统的研究（δ－MRACS）

应用δ变换的方法，对液压系统进行离散化，并构成液压离散自适应控制系统，使当系统采样周期较小时，由于ｚ变换而产生的非最小相位系统变成为最小相位系统．文中较详细介绍了δ变换，δ－ＭＲＡＣＳ，并通过大量的仿真及实物试验研究，说明通过δ变换离散化的液压离散自适应控制系统的有效性和适用性．     

改进的最小方差自校正控制算法

在分析了传统的最小方差自校正控制算法存在的缺陷后,引入了预测控制的“柔化”思想,对系统的输入控制作用进行了“柔化”处理,提出了一种改进的最小方差自校正控制算法,并对其进行了稳定性分析。仿真结果表明,该算法对于最小相位系统和非最小相位系统均适用。     

基于CARMA模型的多变量远程预测自适应控制器

本文采用CARMA模型,建立多变量远程预测控制器,并采用状态空间法分析其闭环系统的稳定性。这种控制器以远程预测多步滚动优化取代最小方差和广义最小方差控制器中的一步预测优化,并引入控制时域的概念,从而可应用于非最小相位和开环不稳定系统;在自适应算法中,对模型验前知识要求少,不需要知道系统的交互矩阵,计算量小。数字仿真结果证实了控制算法的以上特性。     

应用δ变换的液压离散自适应控制系统的研究

应用δ变换的方法，对液压系统进行离散化，并构成液压离散自适应控制系统，使当系统采样周期较小时，由于Ｚ变换而产生的非最小相位系统变成为最小相位系统。文中较详细介绍了δ变换，δ－ＭＲＡＣＳ，并通过大量的仿真及实物试验研究，说明通过δ变换离散化的液压离散自适应控制系统的有效性和适用性。     

电机变频控制液压电梯系统的自校正自适应控制

本文详细介绍了电机变频控制液压电梯系统的模型结构和模型辨识、最小方差自校正自适应控制器和极点配置自校正自适应控制器的设计要点及实验结果．作者提出的将参数辨识结构组成常系数多项式控制律在实验中取得了令人满意的控制效果．     

液压数字自适应控制系统的非最小相位问题及其对策

通过理论分析，给出了液压非最小相位系统与采样周期的内在关系．提出了应用速度反馈及极点配置的控制策略，解决了这类系统的自适应控制问题。通过大量仿真及在线实物试验，说明这种控制方法的可行性与实用性．     

模糊控制对最小方差自适应控制器性能的改进

针对最小方差自适应控制器的固有缺点,在标准最小方差控制中引入糊模控制算法来弥补其不足,仿真结果表明,两种算法的巧妙结合系统具有良好的控制效果。     

基于加权最小二乘的双线性系统的自适应控制及其应用

本文对一类双线性系统，用加权最小二乘辨识方法建立了自适应控制算法，该算法适用于非最小相位系统，且具有大范围渐近收敛和稳定的性质。从谷氨酸结晶过程的ｐ值控制实验表明，本文算法具有良好的控制效果，比非线性ＰＩＤ控制具有更高的控制质量．     

一种新的时滞跟踪极点配置STC方法

本文提出了一种新的解决时变滞后系统控制的自适应方法。该方法对时滞跟踪准确、及时，控制效果好，具有很好的鲁棒性和稳定性，适用于稳定的最小相位系统和非最小相位系统。     

立德粉转炉自适应控制规律的研究

本文针对化工厂立德粉转炉的实际工况,在广义最小方差理论基础上,同极点配置的方法相结合设计出了同时域指标相联系的自适应控制器.提出了离线辨识与在线辨识相结合,辨识与控制既结合又分开的实用方案.在数字模拟混合仿真中,还给出了此种控制规律与PID调节器比较的曲线.     

Study on Adaptive Control with Neural Network Compensation

A scheme of adaptive control based on a recurrent neural network with a neural network compensation is presented for a class of nonlinear systems with a nonlinear prefix. The recurrent neural network is used to identify the unknown nonlinear part and compensate the difference between the real output and the identified model output. The identified model of the controlled object consists of a linear model and the neural network. The generalized minimum variance control method is used to identify parameters, which can deal with the problem of adaptive control of systems with unknown nonlinear part, which can not be controlled by traditional methods.Simulation results show that this algorithm has higher precision, faster convergent speed.     

位置扰动型电液伺服施力系统的自适应控制

在位置扰动型电液伺服施力系统中,由于受力对象的运动给系统带来的很大的位置干扰,以及系统的非线性特性、参数时变等因素的影响,给系统的校正和优化带来了困难。针对多余力矩和参数变化问题,在用结构不变性原理进行补偿的基础上,采用模型参考自适应控制,并采用PID控制确保系统有满意的跟踪性能。采用这种控制方法,可以较好地消除位置干扰的影响,同时克服系统的非线性及参数时变等因素的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。仿真研究的结果验证了上述结论。     

Control method on serial type pump-valve coordinated electro-hydraulic servo system

In order to compromise the conflicts between control accuracy and system efficiency of conventional electro-hydraulic servo systems, a novel pump-valve coordinated electro-hydraulic servo system was designed and a corresponding control strategy was proposed. The system was constituted of a pump-controlled part and a valve-controlled part, the pump controlled part is used to adjust the flow rate of oil source and the valve controlled part is used to complete the position tracking control of the hydraulic cylinder. Based on the system characteristics, a load flow grey prediction method was adopted in the pump controlled part to reduce the system overflow losses, and an adaptive robust control method was adopted in the valve controlled part to eliminate the effect of system nonlinearity and parametric uncertainties due to variable hydraulic parameters and system loads on the control precision. The experimental results validated that the adopted control strategy increased the system efficiency obviously with guaranteed high control accuracy.     

Industrial applications of advanced control techniques

This paper discusses two industrial control applications using advanced control techniques. They are the optimal-tuning nonlinear PID control of hydraulic systems and the neural predictive control of combustor acoustic of gas turbines. For hydraulic control systems, an optimal PID controller with inverse of dead zone is introduced to overcome the dead zone and is designed to satisfy desired time-domain performance requirements. Using the adaptive model, an optimal-tuning PID control scheme is proposed to provide optimal PID parameters even in the case where the system dynamics is time variant. For combustor acoustic control of gas turbines, a neural predictive control strategy is presented, which consists of three parts: an output model, output predictor and feedback controller. The output model of the combustor acoustic is established using neural networks to predict the output and overcome the time delay of the system, which is often very large, compared with the sampling period. The output-feedback c     

一种新的随机系统混合自适应控制器设计方法

本文提出了一种新的随机系统混合自适应控制器设计方法,并且利用鞅收敛理论及维数不变原理完成了混合自适应闭环系统的稳定性分析。文中证明,当连续时间随机对象的随机干扰经滤波后的离散值为鞅差序列时,这种混合自适应控制器可保证闭环系统中的所有信号有界,并且对象输出与参考信号间的平方跟踪误差数学期望的均值以概率1等于鞅差序列的方差。     

两种自适应控制算法在悬挂系统中的应用

为了减小车辆悬挂系统的振动,采用半主动悬挂系统作为对象,并建立了其CARMA模型,提出了自适应控制中的两种算法:最小方差自校正控制算法和极点配置自校正控制算法.前者可使系统输出的方差最小,而后者可使系统的动态特性达到预期的目的.仿真结果表明,车体垂直方向的加速度大大减小,减振的目的也已达到.这两种算法都能减小悬挂系统中的振动,具有一定的实用性.