大量程步进式垂线坐标仪的研制

步进式变形监测仪器具有长期测量、测值稳定、可靠性高、测试原理简单、适用范围广等优点，在中国的大坝安全监测领域得到了广泛应用，但大量程步进式变形监测仪器的研制很难。文中介绍了一种新型步进式垂线坐标仪，该垂线坐标仪在引入独特的结构设计、先进的电子测量技术和优化的电机驱动控制策略的基础上，很好地解决了大量程工况下的高精度测量问题。     

基于强化学习的二级倒立摆控制

在模型未知和没有先验经验的条件下，采用一种改进的强化学习算法实现二级倒立摆系统的平衡控制。该学习算法不需要预测和辨识模型，能通过网络自身的联想和记忆，在线寻求最优策略。该学习算法采用基于神经网络的值函数逼近，并用直接梯度和适合度轨迹修正权值，有效实现对连续状态和行为空间任务的控制。计算机仿真证明了该强化学习算法在较短的时间内即可成功地学会控制直线二级倒立摆系统。     

GMZ快速关断逆止阀用于轴流风机的联锁控制

叙述了GMZ快速关断逆止阀的组成及工作原理和优点。将它用于轴流风机的联锁控制,可为轴流风机的安全运行提供保证。     

半刚性基层沥青路面的倒装结构综述

针对半刚性基层沥青路面裂缝比较严重的问题,介绍了倒装结构能防治裂缝的机理,综述了国内外大量 应用实例,详细讨论了我国实验路的使用情况;同时提出柔性基层是解决半刚性基层沥青路面开裂的途径之一.     

倒立摆的一种FUZZY-PD复合控制器设计

针对高维模糊控制器设计中的“规则爆炸”问题，以倒立摆为研究对象，直接将四维控制器分解为两个二维控制器，其中一个为PD控制器、一个为二维模糊控制器，并将这两个控制器输出直接叠加作为控制量，在此基础上，借助状态反馈极点配置方法，提出了一种比较系统化的模糊控制器参数估计方法，以弥补模糊控制器参数系统化设计方法的不足，对倒立摆系统的仿真及对它的实时控制结果均验证了该复合控制方案及这种模糊控制器参数估计方法的有效性。     

直线柔性连接两级倒立摆控制器设计

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统。倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题。分析了如何利用拉格朗日方程对直线柔性连接两级倒立摆系统建模，采用LQR法设计最优控制器，进行了具体架构以及阐述了此系统设计的控制器在实际物理系统中的实现问题。所设计的控制器对此倒立摆系统成功实施了控制，既证明了系统建模的正确性，也是倒立摆控制中的一项重大突破。相关研究成果将在航天科技及机器人学等领域发挥重要作用．     

一种基于遗传算法的神经网络控制方法

本文比较了传统的BP算法和遗传算法用于神经网络设计的优缺点，阐明了遗传算法和神经网络相结合的必要性，提出了一种用遗传算法同时优化网络的结构和权值的神经网络控制方法，通过对遗传算法基本参数及骗码方案，遗传算子的设计，实现了权值与结构的同时优化，成功地应用于二级倒立摆系统的控制，仿真结果显示了这种遗传算法能够有效抑制早期收敛，以较快的速度与较高的精度达到全局快速收敛。     

情感多主体系统的设计与实现

多Agent在复杂多变的环境中行为的自组织是当前人工智能研究的一个热点．本文借鉴生物系统控制的理论，设计了一种多Agent的体系结构，在此结构中包含有遗传、神经和内分泌控制子系统．本文重点论述了内分泌控制子系统的作用，提出了用情感进行行为学习的新方法．在此方法中，神经系统的作用是记忆和行为决策，其行为决策的效果通过内分泌系统进行反馈，从而避免了神经网络的自学习，使得算法具有较好的求解性能．为了验征该算法的有效性，本文做了倒立模控制的仿真实验．仿真结果也表明算法具有很强的自适应求解能力．     

二级倒立摆摆起控制的研究

通过对二级倒立摆系统的理论分析，研究二级摆从自然悬垂位置摆到倒立点位置的摆起控制问题，提出了基于动态设计变量优化算法的复杂非线性系统控制策略．仿真实验证明，该策略可成功地实现圆轨和直轨两种二级倒立摆的摆起控制，并且算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度．     

基于H∞环路成形和自适应神经模糊推理系统的模糊控制器设计

H_∞环路成形方法设计的控制器阶次较高,不便于工程实现和参数调整;用传统方法确定模糊控制器隶属度函数的参数和模糊规则比较费时且难以保证鲁棒性能和时频域性能指标.针对上述情况,提出了一种综合运用H_∞环路成形和自适应神经模糊推理系统来设计模糊控制器的方法.首先采用H_∞环路成形设计方法,得到鲁棒裕量、动态和稳态性能都符合要求的控制器,然后用自适应神经模糊推理系统来逼近此控制器,最后根据自适应神经模糊推理系统参数确定相应的模糊控制器规则和参数.该方法确定模糊控制器隶属度函数的参数精确而省时,且能保证控制器具有较强的鲁棒性和良好的控制效果.通过对小车倒立摆系统进行的仿真,验证了该控制器设计方法的有效性.