基于多层前馈神经网络的案例推理系统

采用基于该神经网络技术的案例推理系统，使用交叉覆盖算法，可兰亨登地缩减案例的检索时间、减少案例适应性修改、提高推磊效率。实验表明该系统易于设计构建，极大地提升了CBR在实际中的应用能力。     

烧结过程烧结终点的预测与智能控制策略的研究及应用

针对某烧结厂的烧结过程，建立了基于风箱废气温度的烧结终点软测量模型．提出了基于多元模糊线性回归方法的烧结终点预测模型，在此基础上设计了基于模糊专家规则与预测前馈补偿的烧结终点智能控制系统．介绍了控制系统的组成与设计方法．系统的实际运行取得了较好的控制效果．     

具有正弦扰动的时滞系统前馈-反馈次优控制:灵敏度法

研究线性时滞系统在外部正弦扰动作用下的前馈-反馈最优减振问题,提出了一种最优控制律的灵敏度设计方法．通过引入灵敏度参数并围绕它展开幂级数,将系统的最优控制问题简化为不含超前项和时滞项的两点边值问题族．通过截取最优控制级数的有限和获得原系统的前馈-反馈次优控制律．仿真结果表明,与经典状态反馈最优控制相比,本文的算法更加鲁棒,能更加有效地抑制正弦扰动．     

人工自然环境故障-安全控制系统研究

人工自然环境通过调节温度、湿度、光照度等参数,模拟各种自然环境。为提高产品的安全等级,本文提出了一种新的设计方案,在采用分级控制及硬件冗余结构的基础上,对关键电路采取了故障-安全保障措施,提高了系统安全性;针对温湿度之间存在较强耦合,控制精度难于提高的问题,提出了一种新的控制算法,即采用模糊自整定PID算法实现温度控制,采用模糊前馈-PID反馈复合算法实现湿度控制。结果表明,本文提出的控制算法有效地改善了系统控制品质。     

利用外扰模型前馈控制抑制轧机扭振的应用

建立了轧机的数学模型,分析了轧机扭振的原因,指出轧制电流是决定轧机是否扭振的关键因素.针对安阳钢铁公司中厚板轧机存在扭振现象,通过对扭振的测量、分析,表明在咬钢时会发生扭振.提出了模型前馈控制抑制轧机扭振,模型前馈控制通过建立理想的电机模型,将电流给定观测出并补偿到系统中去,达到抑制轧机扭振的目的;研究表明轧件咬入时的冲击是造成扭振的主要原因,模型前馈控制是抑制轧机扭振的有效方法,在工程中容易实现,而且不受轧机振动频率的影响,可抑制各个频段的振动.     

基于FNNs的闭式循环柴油机配氧前馈控制策略研究

配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一，为改善其动态特性，在PID反馈控制的基础上，设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器，并采用PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号，使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力，从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿．仿真结果表明，采用FNNs前馈控制器后，可以有效改善氧气控制的动态特性，并且具有快速的学习速度和很强的适应能力．     

基于改进算法递归神经网络的研究

动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能，使其在系统辨识和控制中有独特的作用．针对BP算法的不足，提出了一种递推预报误差(RPE)学习算法．对一个非线性系统进行了解识，其仿真结果表明，改进的RPE算法优于BP算法．     

基于KMM调节器的锅炉水位前馈-串级控制系统

介绍了KMM可编程调节器的特点 ,分析了以锅炉水位为控制对象的数学模型 ,对二者构成的前馈 -串级控制系统进行了设计 ,给出了采用KMM可编程调节器实现水位控制的组态图和数据表。     

参数激励系统的主共振分岔控制

设计了非线性参数控制器来改变参数激励系统的稳态响应,消除了系统主共振时的鞍结分岔和减小了系统稳态响应的幅值.从而消除了系统特有的跳跃和滞后现象.首先由多尺度法得到系统的近似频响方程,再由奇异性理论来分析分岔特性,从而实现非线性控制的目标.由数值模拟来确定了非线性参数控制器的有效性和可行性.     

一种用于测量系统信息处理的神经网络设计

介绍了一种在测量系统中使用的基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计以及实现方法。将该网络应用于测量系统模型的仿真试验取得了良好的效果。文中给出了试验的结果 ,并对该网络的应用进行了讨论