基于CPN的模糊控制器系统设计及其应用研究

本文给出一种基对于向传播网络ＣＰＮ的模糊控制器设计。该网络经训练后能得到模糊规则并且具有自动学习功能，在控制性能上较普通控制器有所改进。最后给出加压钢前箱系统的应用实例。     

分段线性系统最优反馈控制的综合

本文以明斯克一批学者创建的最优控制问题的算法为基础提出了一个用于解决反馈最优控制问题的新方法。对综合问题给出了一个动态提法，构造了一个用于解决实时最优控制问题的算法。研究对象为具有分段线性输入装置系统在具有控制及终端状态约束下的端点最优控制问题。     

任意偏移矢量分布的N维CMAC映射算法及其应用

给出任意偏移矢量分布的Ｎ维ＣＭＡＣ映射算法，并将其成功地应用于Ｐａｒｋｓ和Ｍｉｌｉｔｚｅｒ给出的改进偏移矢量分布的多变量ＣＭＡＣ，进而获得高效的Ｎ维ＣＭＡＣ算法，给出了Ｐａｒｋｓ和Ｍｉｌｉｔｚｅｒ表与本文算法的转换原则和算法。     

一种基于单片机的全自动超级过滤系统的设计

阐述了全自动超滤控制系统的组成和功能，在超滤系统设计中采用了ＭＣＳ５１单片机，使整个超滤系统实现了自动顺序控制。     

变频调速器在数据机床设计中的应用

本文就变频调速器的性能及特点作了概括性总结。并对变频器———电机———负载做了模拟实验，测出了数据，绘制出了ｆ－ｎ、ｆ－ｎ′、ｆ－Ｐ、ｆ－Ｍ曲线，得出了新的结论，这将对变频调速器的选型具有一定的指导意义。     

样本重叠映射的柔合算法

在小脑模型关节控制器CMAC的ALbus算法中，可由批量学习的输入产生各个权在更新时的柔合因数。这样能改善样本逐一学习法的遗忘现象，又能有较快的收敛速度，对非线性函数的仿真结果，表明了改进算法的特点。     

一类非线性时滞系统的稳定化控制器设计研究

针对一类单控制滞后的非线性时滞系统,利用非线性状态变换的方法进行非线性变 换,得到一线性时滞系统模型;然后利用一带控制记忆的积分变换进行精确无滞后化变换,得 到一无滞后的线性能控标准型系统,从而利用分步设计的思想.实现非线性时滞系统的稳定 化控制.一数值例子的仿真研究说明了该方法的有效性.     

CMAC最优设计及其算法——GA技术优化CMAC偏移矢量分布

采用GA(Genetic Algorithm)技术实现CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)最优设计及算法.该方法解决了CMAC与其学习对象的整体优化问题,具有理论 意义和实用价值.仿真结果证明该方法是成功的和有效的.对不同的客观对象(如空间曲面), 可以采用GA技术找到CMAc的最优内部表示(偏移矢量分布),实现一般CMAC难以达到 的精度.该方法比Albus的CMAC和Parks等的CMAC学习效果都有不同程度的提高,适 合于要求高精度学习的情况.同时给出了任意偏移矢量分布的CMAC算法.     

Disturbance Attenuation and Trajectory Tracking via a Reduced-order Output Feedback Controller for Robot Manipulators

This paper presents a solution to the problem of trajectory tracking with external disturbance attenuation in robotics systems via a reduced-order output feedback controller, without velocity measurement. The proposed control law ensures both semi-global asymptotic stability of the closed-loop system and external disturbance attenuation. The approach is based on the notion of the L₂-gain and requires to solve two algebraic Riccati inequalities. The proposed controller design is illustrated by a simulation example.     

Design of Bang-bang Controller Based on a Fuzzy-Neuro Approach: Application to a Heating System

A fuzzy-neuro approach for the design of bang-bang controller is presented in this paper. The approach has been used with success for the time optimal bang-bang control of a heating system. The improved bang-bang controller suppresses the oscillations often observed at the output of an on-off controller. A fuzzy system is used for the implementation of the on-off control. An extension of the fuzzy control is provided by an equivalent neural network of the fuzzy system. A test application, that of a house heating with a two-state furnace, is developed and evaluated with standard hysteresis switching, fuzzy control, and fuzzy-neuro control.