基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制

针对非线性动态系统的控制问题，提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network, AFNN)的模型预测控制(model predictive control, MPC)方法。首先，在离线建模阶段，AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则，采用改进的自适应LM学习算法优化网络参数；然后，在实时控制过程，AFNN根据系统输出和预测输出之间的误差调整网络参数，从而为MPC提供一个精确的预测模型；进一步，AFNN-MPC利用带有自适应学习率的梯度下降寻优算法求解优化问题，在线获取非线性控制量，并将其作用到动态系统实施控制。此外，给出了AFNN-MPC的收敛性和稳定性证明，以保证其在实际工程中的成功应用。最后，利用数值仿真和双CSTR过程进行实验验证。结果表明，AFNN-MPC能够取得优越的控制性能。     

基于多变量SFPC的油水分离时滞控制过程分析

应用状态反馈预测控制算法，对带有耦合、不确定性的油田联合站油水分离控制过程进行分析，给出基于状态反馈的电脱水系统的多变量适应式SFPC算法；基于Lyapunov稳定性理论，对时滞过程进行分分析，推导出多变量线性时滞系统的时滞独立稳定充分条件方程式。在此基础上，给出几个判定线性时滞系统独立稳定的简单判据。讨论时滞系统的指数稳定性，给出系统具有任意指定收敛速度指数稳定的充分条件及相应的推论。     

基于无约束迭代学习的间歇生产过程优化控制

针对基于迭代学习控制的间歇过程优化控制算法难以进行收敛性分析的难题,本文基于数据驱动的神经模糊模型提出一种新颖的间歇过程无约束迭代学习控制方法,通过调节因子的变化去除了约束条件,使控制轨迹在批次轴上收敛,并创新性地对优化问题的收敛性给出了严格的数学证明。在理论研究的基础上,将本文提出的算法用于间歇连续反应釜的终点质量控制研究,仿真结果验证了本文算法的有效性和实用价值,为间歇过程的优化控制提供了一条新途径。     

一种间歇过程产品质量迭代学习控制策略

针对基于迭代学习控制的间歇过程产品质量优化控制算法难以进行收敛性分析的难题,以数据驱动的神经模糊模型为基础,提出一种新颖间歇过程的产品质量迭代学习控制方法。通过在优化算法中加入了新的约束条件,改变了最优解的搜索空间范围,从而使产品质量在批次轴上收敛,并创新性地对优化问题的收敛性给出了严格的数学证明。在理论研究的基础上,将提出的算法用于间歇连续反应釜的终点质量控制研究,仿真结果验证了本文算法的有效性和实用价值,为间歇过程的优化控制提供了一条新途径。     

自适应Kernel学习网络在TE过程组分仪建模中的应用

化工产品终端质量的测量往往具有较大的延迟，且相应的测量仪价格昂贵，易发生故障。基于统计学习理论和Kernel方法，提出一种自适应Kernel学习（AKL）网络，用于Tennessee Eastman（TE）过程中产品组分仪的建模和故障监测。给出了AKL网络在两种情况下的递推算法，只需极少量的学习样本，即可建立软组分仪的动态模型。且AKL网络可以监测故障的发生，通过模型的自动切换，确保在各种工况下，所得到的软组分仪均具有足够的精度。     

间歇过程点对点迭代学习控制的初始状态误差分析

针对间歇过程点对点跟踪控制问题,在轨迹更新的迭代学习控制算法框架下,针对非理想初始状态情况下3种不同的初始误差,通过2D Roesser模型对其进行描述并分析其收敛性。给出了不同的情况下系统相对参考轨迹的零误差跟踪或者收敛到特定邻域的条件,在零误差跟踪不能实现的情况下给出了邻域的范围。通过数值模型仿真验证了给出的收敛条件和收敛边界,并分析了不同因素对收敛边界的影响。     

一类非线性不确定时滞系统鲁棒预测控制

针对一类非线性不确定时滞系统,结合Lyapunov稳定性定理和H∞理论,得到系统渐进稳定和状态反馈H∞控制器存在的充分条件,并且给出了此类非线性不确定时滞系统的鲁棒H∞状态反馈控制律设计方案.最后通过具体数值仿真说明了设计方案的有效性.     

线性分类-重构网及其在化工过程早期故障诊断中的应用

提出了一种以线性递推学习为基础的分类-重构神经网络。网络具有学习算法简单、速度快、学习与分类并行,以及可自动积累知识等基本功能,尤其适用于生产过程的早期故障诊断一类实时系统。给出了化工过程早期故障诊断的应用实例,研究结果证明了网络的有效性。     

新型离散自适应变结构算法在步进梁控制中的应用

采用电液伺服控制系统对步进梁的上升驱动液压缸的位移进行精确控制,采用机理法建立系统的离散线性数学模型,综合考虑到步进梁输送钢坯的过程表现出大惯性负载、非线性和变结构的特点,在常规离散趋近律分析的基础上提出了一种新的离散自适应变结构算法。该算法通过双曲正切函数结合自变量的增益因子来实现对切换函数的粗调、细调,并且根据自适应增益的递推规律讨论了系统状态在各个阶段的运动特点,给出了系统的鲁棒稳定性证明。从理论与MATLAB仿真的角度说明了新的算法在变结构消抖和改善系统动态性能方面的优势。在仿真中与指数趋近律和常规自适应趋近律进行了对比,证明了该算法对于要求速度无振荡、位移无超调的步进梁运动控制系统是一种有效的控制策略。     

Rssler系统中的混沌控制

基于线性反馈控制方法和Routh-Hurwitz判据研究了Rossler系统中的混沌控制问题。给出了将受控Rossler系统镇定到不稳定平衡点的条件,并进行了理论证明,同时进行了数值仿真,进一步验证了所用控制方法的有效性。     

基于化工类项目的 PBGS在“环境评价学”教学中的应用

在实际项目分类的基础上，选择化工类环评进行项目团队学习（ PBGS），在此基础上给出了项目团队学习的内容和方案。通过采用PBGS教学方法，变被动教学为主动学习，提高学生的学习积极性，完善了环境评价学的课程教学。     

研究性学习在无机化学教育中的尝试

本文首先阐述了无机化学教育中实施研究性学习的意义及可行性，然后提出了开展无机化学研究性学习的基本程序，并给出了具体的案例。     

烷基苯磺酸钠生产微机监控系统

介绍烷基苯磺酸钠生产微机监控系统的硬件总体设计，软件特点，实现了上位机对直接控制级的监督管理，经几年来现场运行，证明系统稳定可靠。     

基于扩张状态观测器的换热器动态面控制

针对带有延时、大惯性换热器温度控制问题,设计基于扩张状态观测器（ESO）动态面控制器。换热器温度控制是非线性的、时变的和不确定的动态过程,采用扩张状态观测器不仅可以获取系统不可测状态还能实时估计系统动态;采用动态面控制律,实现对温度的精确快速跟踪。利用Lyapunov函数证明控制系统的稳定性。通过对经典PID控制方法、动态矩阵控制方法和基于扩张状态观测器的动态面控制方法进行比较,仿真结果表明基于扩张状态观测器的动态面控制方法具有更优越的控制效果和鲁棒性能,且在被控系统设定值和扰动发生变化时具有更好的动态响应性能。     

基于UML的网络学习系统的分析与设计

网络学习系统是开展现代远程教育重要的教学平台。本文基于UML的网络学习系统需求分析，完成了网络学习系统的用例分析，创建了描述网络学习系统静态特征的UML用例图、类图和描述系统动态行为的活动图和顺序图。     

基于模糊模型参考学习控制的焦炉温度控制

焦炉是一个大惯性、纯滞后、非线性、时变和参数分布的系统,很难对其建立精确的数学模型.现有的线性系统控制方法对焦炉的温度控制存在精度不高、不能适应工况变化等问题.而模糊控制又因规则和隶属度函数的粗糙性导致系统在稳态时出现振颤,模型参考自适应控制需要对被控对象进行阶次辨识,而且算法复杂.针对上述问题,提出一种新的控制策略,使用模糊模型参考学习控制算法来对焦炉的温度进行控制,该方法结合模糊控制和自适应控制的优点,通过在线学习算法适应工况变化,提高了控制精度.对焦炉简化模型进行的仿真实验结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,有效减少了炉温波动,具有一定的推广应用价值.     

炭黑气力输送终端压力控制系统仿真

为了控制炭黑气力输送的终端压力，根据工艺给出压力系统的传递函数。提出利用PLC的PID自整定功能，用现场总线技术与变频器通讯控制风机的运行。对储料仓压力进行闭环控制。文中对有、无闭环压力控制系统进行了仿真，提出与原有压力控制方式相比，在仿真状态下。具有压力波动范围小、安全稳定性高等优点。     

自适应鲁棒迭代学习控制在陶瓷机械手中的应用

针对一类不确定非线性系统,结合自适应鲁棒控制和迭代学习控制方法,提出了自适应鲁棒迭代学习混合控制策略。学习控制策略用于处理周期性不确定,自适应鲁棒控制策略用于处理具有未知上界的非周期性不确定。所提出的控制方案保证跟踪误差在有限的迭代步骤内收敛到任意指定的误差区域。最后将此控制策略应用于陶瓷机械手的控制,仿真结果表明此方法的有效性。     

伺服系统的迭代学习控制

建立了伺服系统的数学模型,分析了伺服系统在理想情况及有干扰情况下的位置环跟踪性能.根据伺服系统运行的重复性特点,将迭代学习控制理论应用于伺服系统.设计中在伺服系统位置环采用PID控制的基础上加入开环PD型迭代学习控制器,传统PID控制可保证系统的稳定运行,迭代学习控制器通过迭代学习减小系统的位置误差.最后在simuli...     

基于永磁同步电动机模型的自适应混沌控制

基于永磁同步电动机的系统模型,运用简单的线性状态反馈方法,在系统参数给定和未给定的情况下针对系统的混沌现象提出了一种简单快速的混沌控制方法。当系统参数给定时使混沌系统的指数趋于稳定并给出反馈增益的范围,在系统参数未给定的时候设计一种自适应控制器,该控制器克服了以往一般自适应控制器中空置率不连续的缺点。最后通过Matlab进行仿真证明了所设计方法的可行性。