信号、系统与控制课程群建设

介绍了南京航天航空大学依托“国家电工电子基础课程教学基地”建设。改革电气工程与自动化专业课程体系。将电路．信号与线性系统、自动控制原理三门课组成信号、系统与控制课程群。着重在教学改革的思路、课程体系、教学计划、教学内容、实践性教学和师资队伍建设等方面进行的探索。     

具有较大鲁棒度的歼击机容错控制

针对复杂非线性系统被动容错控制问题,提出将AREs与小生境遗传算法相结合的方法。在T-S建模的基础上,这种方法用于搜寻最优控制器。在小生境遗传算法中提出了交叉变异概率的自适应调整律,克服遗传算法早熟的缺点。为了消除T-S建模误差,应用在线可调且具有补偿项的RBFN来消除建模误差。歼击机在多种故障下的仿真表明,此方法能够实现很好的容错控制效果。     

基于聚类和支持向量机的非线性时间序列故障预报

针对非线性时间序列故障预报问题,提出了一种基于聚类和支持向量机的方法．将正常的时间序列按照K-均值聚类算法进行聚类学习,同时利用支持向量机回归的时间序列预测算法获得预测序列,然后通过比较聚类所得的正常原型和预测序列的相似性实现故障预报．仿真结果表明:本文提出的方法更能满足实时性的要求,也更为准确．     

多输入多输出多重时延非线性系统的白适应模糊控制

针对多输入多输出多重时延非线性系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方案.该方案有机综合了自适应控制和H∞控制.文中构建了一种自适应时延模糊逻辑系统用来逼近有多重时延的未知函数;设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.根据跟踪误差给出了参数调节规律.构造了包含时延的李雅普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞跟踪性能.仿真结果表明了该方案的可行性.     

多输入多输出多重时延非线性系统的自适应模糊控制

针对多输入多输出多重时延非线性系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞控制.文中构建了一种自适应时延模糊逻辑系统用来逼近有多重时延的未知函数;设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律．构造了包含时延的李雅普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．     

二阶向量差分方程的数字滤波估计

本文考虑在白噪声输入情况下,二阶向量差分方程随机输出信号的滤波估计问题。本文用一种新方法推导了二阶向量差分方程的数字滤波公式,并证明了其最优性,所得结果与文[1]的结果相同。     

基于串联观测器的大系统强稳定方法

本文对串型大系统提出了一种新的强稳定控制方法。这种方法基于对被控系统设计串联观测器。当衩控对象开环稳定时，可对串型大系统进行强稳定控制。按照本文提出的方法，对某型歼击机设计了强稳定飞行控制系统。仿真结果表明，本文提出的方法是可行的。     

随机时滞系统的滤波稳定性与渐近性

本文对于用二阶向量差分方程描述的随机时滞系统,用增广差分方程的方法给出了数字滤波的稳定性定理和滤波误差方差阵的渐近性定理。释例计算表明,其结果与理论分析是一致的。     

动态系统的鲁棒容错控制方法

本文针对有参数不确定性的动态系统设计了一种参数鲁棒故障检测器及故障向量辨识 器,提出了状态向量和输出向量的校正方法.最后给出应用所提算法对飞机实现鲁棒容错控 制的例子,数字仿真试验表明效果良好.     

基于自组织模糊CMAC网络的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制

基于自组织模糊CMAC(SOFCMAC)神经网络,提出了一种非线性模型参考神经网络 增广逆系统鲁棒自适应跟踪控制方法.该方法的特点是通过S0FCMAC神经网络在线修正由 于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,使得系统输出准确跟踪参考模型输出. SOFCMAC的权值调整规律由Lyapunov稳定性理论导出.文中证明了非线性闭环系统的稳定 性.仿真例子表明了本文方法的有效性.