基于动态神经网络的非线性系统鲁棒观测器设计

基于动态神经对一类不确定非线性系统提出一种新的鲁棒观测器。其中无离线学习、持续激励和输出匹配条件等要求。仿真说明所提方法的有效性。     

机器人关节摩擦的自适应模糊补偿建模与控制

采用自适应模糊系统在线逼近摩擦模型并将模型辨识结果作为控制算法的补偿项，在控制方法上，采用了基于自适应模糊补偿的PD算法。在系统证明上，从李雅普诺夫函数中导出了自适应参数并且分析了闭环系统跟踪误差的有界性。在算法实现上，利用Matlab对文中的方法及证明的有效性进行了验证。     

PID参数继电自整定的一种方法

介绍了ＰＩＤ调节器参数的继电自整定的基本原理。通过分析一阶惯住加纯滞后对象在继电特性作用下的输入输出持性，推导了计算对象特性参数的公式。利用这些公式进行辨识，从而整定ＰＩＤ参数。实验表明，这是一种行之有效的ＰＩＤ参数自整定方法。     

基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布，利用序列蒙特卡洛方法，基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法，称之为t-分布粒子滤波器．为了根据样本估计目标状态的概率分布，提出了一种新的ECME算法，并嵌入到t-分布粒子滤波器中．理论分析表明，在t-分布条件下，t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器．在机动目标跟踪实验中，比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap particle filters)的跟踪精度．     

板坯加热炉炉温控制策略的研究

本文介绍了加热炉炉温决策的目标函数及求解方法，并提出了运用在实际控制系统中的一种解决方案，以及模拟和实际运行效果。     

冷连轧动态过程混合智能建模方法

针对具有非线性、多变量、强耦合、参数不确定等综合复杂特性的多机架冷连轧动态过程，在工作点附近建立基于轧制过程动态机理方程的线性状态空间模型，提出基于RBF 的轧机出口带钢速度模型以及机架间厚度延时估计方法，采用案例推理技术实现线性化多模型选择算法，研制了冷连轧动态过程的混合智能模型.使用某钢厂五机架四辊冷连轧机系统的实际生产过程数据进行仿真实验，在实际板厚控制系统的设定和轧件的扰动下，本文提出模型的各机架轧制力、冷轧板厚度和张力仿真结果与实际值的变化趋势相同，最大误差小于20%.     

在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用

针对过程非线性、基于历史数据构建的离线模型泛化性差以及基于滑动窗口 和每样本递推更新的在线建模方法难以均衡建模精度和建模速度等问题, 提出了一种在线 核偏最小二乘(On-line kernel partial least squares, OLKPLS)建模方法. 该方法依据新样本与建模样本间的近似线性依靠(Approximate linear dependence, ALD)值和代表工业过程特性漂移幅度的 阈值, 选择有价值样本更新KPLS模型, 并采用合成数据和Benchmark平台数据对该方法进 行了仿真验证. 针对基于离线历史数据建立的融合多传感器信息的磨机负荷参数集成模型难以适应磨 矿过程时变特性的问题, 提出了基于OLKPLS和在线自适应加权融合算法的在线集成建模方 法, 并通过实验球磨机的实际运行数据仿真验证了方法的有效性.     

中厚板水幕分组冷却的最优前馈控制算法

针对中厚板水幕分组冷却系统的最优前馈控制算法进行了研究。由该算法确定水莫的开幕数、流量及水幕的排列方式，从而对水幕入口温度的波动进行补偿。     

面向铁钢对应的两级案例推理铁水动态调度系统

针对铁水动态调度的多扰动、实时性强等特点,以及铁钢对应对于铁水在时间、质量、成分、温度等指标上的要求,提出了基于两级案例推理的铁水动态调度系统体系结构。根据生产现场各种扰动的特点,对两级案例库进行了案例分类。研究了铁水动态调度系统的两级案例表示方法、案例检索与匹配、案例的调整及维护等关键技术,最后给出了两级案例动态调度结果满意度的综合评价指标。采用大量的生产现场数据对系统进行了测试验证,测试结果表明系统推理速度较快,稳定性较高,动态调度结果合理有效,两级案例推理的技术方法具有广泛的应用前景。