空间机器人系统的自适应控制

对于载体姿态可控的空间机器人系统，本文给出了一种笛卡空间自适应控制算法，当系统的动力学参数未知时，该算法可以保证对手端期望位置轨迹的渐近跟踪，并且不需要测量关节加速度。应用文中算法对二杆平面空间机器人系统进行仿真研究。证实了算法的有效性。  

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。  

基于BP神经网络的自适应控制

本文利用ＢＰ神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。为实现自适应控制，本文对ｓｐｅｃｉａｌｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ算法进行了改进，在此基础上，本文还提出了一种基于ＢＰ网络的自适应ＰＩＤ控制器。  

非线性模糊间接和直接自适应控制器的设计和稳定性分析

提出卫种非线性模糊直接和间接自适应控制的统一设计方法，该方法把文献「１，２」中的监督控制器用Ｄ－控制来取代，在闭环系统的渐近稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积的条件，模糊控制器能克服外界干扰对系统误差的影响。仿真结果验证了该控制方案的有效性。  

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

对一类具有不确定性的非线性系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能 力,提出了一种自适应模糊滑模控制系统的设计方法.控制结构中采用模糊系统自适应朴偿 过程的不确定性.利用李雅普诺夫理论,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差可收敛到 零的一个邻域内.  

模糊自适应PID控制器

提出了一种模糊自适应ＰＩＤ（ＦＡＰＩＤ）控制器及其设计方法，并导出了ＦＡＰＩＤ闭环控制系统稳定的充要条件。ＦＡＰＩＤ控制器的设计分为相对独立的两步进行，设计方法简单，便于工程应用。仿真结果表明，与ＰＩＤ控制系统比较，ＦＡＰＩＤ控制系统鲁棒性大为提高，超调量大大减小，动态抗扰能力增强，较好地解决了快速性与小超调之间的矛盾。  

一种约束输入的广义预测控制新算法

提出一种约束输入的广义预测控制新算法（GPCIC），该算法不必求逆矩阵，占用内存小，计算速度快，仿真结果表明，该算法具有良好的控制性能。  

自适应延迟反馈控制混沌

本文在延迟反馈控制混沌方法的基础上，提出了一种自适应调节延时时间，控制刚度的延时反馈控制方法，可以有效地把混沌控制到所需的周期轨道上去，控制时初始微扰较小，控制刚度不需计算李雅普诺夫指数来确定。  

多模型自适应控制

给出多模型自适应控制产生的背景，对模型集的建立、多模型控制器的形成以及算法的收敛性和稳定性进行了分析，介绍了多模型自适应控制在工业生产过程中的应用和最新研究成果，同时提出了存在的问题及进上步发展方向。  

无模型自适应控制的现状与展望

给出了无模型控制的定义,并对已存在的无模型控制方法进行了分类．综述了无模型自适应控制理论和方法的现状和进展．讨论了无模型自适应控制与其他控制方法的主要区别,提出了两种无模型自适应控制方法与已有基于模型的控制方法优势互补的模块化设计方案,提出了有待于进一步研究的问题．