新型随机广义预测自校正控制器

基于CARIMA模型,设计了一种新的广义预测控制器.由于本文算法是利用辨识结果直接求解控制器,不需要在线求解Diopbantine方程,因而大大减少了计算量,便于控制系统的在线设计.     

焊接钻杆自动对中的检测与控

针对焊接钻杆过程开发的自动对中检测和控制系统，设计了一种激光测距方法，减少了因旧钻杆局部缺损引起的误差。建立了TS模糊控制模型，对于具有非线性特性的液压执行机构，控制效果良好。     

一种新型鲁棒广义预测自校正控制器

本文提出了一种新的广义预测自校正控制器,这种控制器是基于一种新结构的预测模型——σ~(-1)模型的基础上设计的,其适应能力得到极大加强.     

基于T-S模糊神经网络的ATM网络拥塞控制

本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能，提出了利用T－S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明，该方法改善了网络对拥塞的实时处理能力，又增加了网络资源的利用率。     

基于递归神经网络的多变量非线性PID解耦控制

A nonlinear proportional-integral-derivative (PID) controller is constructed based on recurrent neural networks. In the control process of nonlinear multivariable systems, several nonlinear PID controllers have been adopted in parallel. Under the decoupling cost function, a decoupling control strategy is proposed. Then the stability condition of the controller is presented based on the Lyapunov theory. Simulation examples are given to show effectiveness of the proposed decoupling control.     

串联系统广义预测控制及在飞行控制中应用

给出了串联系统广义预测自校正控制器(CSGPC)。通过求取两组丢番图方程,优化串联系统的多步预测控制目标函数获得控制律,并针对飞行控制系统的纵向通道控制进行了仿真研究,验证了这种控制方案的优良性能。串联系统是一种复杂的控制系统,存在于工业过程以及航空航天过程中。因此将预测控制推广到串联系统具有重要的应用价值,为飞行控制系统中应用预测控制理论提供了一种先进实用的方法。     

遗传算法与蚂蚁算法的融合

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低．蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，但初期信息素匮乏，求解速度慢，算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补，仿真表明取得了非常好的效果。     

对焊钻杆热处理系统自动化改造

介绍了一个焊钻杆热处理智能控制系统。该系统对热处理的升温保温全过程实现闭环控制,温度检测采用固定式红外测温仪,控制算法采用β-GPC,使温度在基本无超调的情况下控制精度达到1％以内。     

基于T- S模型的钻杆对中自适应预测控制

为非线性系统建立T－S模糊模型,采用基于T－S模型的局部递推最小二乘法对模糊规则后件参数进行辨识，然后用一步预测控制的方法进行控制。在钻杆对中控制中，定义了矢量化的时间为控制量，采用上述方法，在实际中取得了良好的效果。     

采样系统预测控制的设计与分析

探讨了采样系统中的预测控制系统的设计问题. 把离散系统中的经典的预测控制稳定性设计方法推广到采样系统, 并给出了这些方法的解析表达式和稳定性条件.