“钢结构设计”课程教学模式探讨与实践

教学过程中将实践与理论融为一体,使学校教育和企业工作进行无缝对接,培养适应社会需求的土木工程人才,需高校教师大量探讨和实践。"钢结构设计"是一门实践性很强的专业必修课,针对该课程的特点,进行多媒体与传统教学方法相结合,将工程实例贯穿到整个章节教学过程中,加强现场实习和专业设计软件学习,真正实现实践与理论一体教学模式,提高学生专业水平和实践能力。实践表明,该教学方法取得良好效果。     

不确定非线性时滞系统的广义H_2控制

对连续时间非线性系统的广义H2控制问题进行了研究。针对系统具有时变状态时滞和范数有界不确定性的特点,基于T-S模型,采用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,得出此类非线性系统存在鲁棒H2模糊控制器的充分条件。该条件等价于两类线性矩阵不等式的可解性。仿真结果验证了算法的有效性。     

关于基础课程实行考教分离的反思及改进

对在基础课考试中实行考教分离进行了总结,肯定了其在提高教学质量、改变学风方面的成效,同时也指出了考教分离的不足及存在的问题,并给出了具体的改进方法和措施。     

不确定非线性系统的时滞依赖保性能控制

针对一类基于T-S模糊模型表示的具有时变状态时滞和范数有界不确定性非线性系统，研究了时滞依赖保性能模糊控制器设计问题。对于用T-S模糊模型表示的非线性时滞系统，已知系统的时变时滞本身及其变化率的上界，采用并行分散补偿技术，通过选取合适的Lyapunov函数，推导了依赖时滞上界及变化率上界的时滞保性能模糊控制器存在的充分条件，进而通过建立和求解LMI（线性矩阵不等式）约束的凸优化问题，给出了保性能控制律的设计方法。数值算例表明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的电液位置伺服系统模糊控制

将遗传算法应用于模糊控制系统中,该算法利用遗传算法强大的空间搜索能力,对模糊隶属函数进行优化.并将该算法应用到电液位置伺服系统中,仿真结果表明了该算法的有效性.     

模糊自适应在机器人行走平衡控制中的应用

针对多变量、非线性的两轮机器人系统的行走平衡控制问题,提出一种基于Backstepping（反推）方法和PID的控制策略。该策略在Backstepping控制器中加入模糊自适应部分,利用模糊系统逼近Backstepping设计过程中的未知非线性函数,模糊系统中的参数基于自适应律调整,解决了Backstepping控制器中因含有未知参数难以实现的困难,避免了两轮机器人系统不满足严格三角结构的问题。针对两轮机器人的仿真实验结果表明：采用设计的控制策略,可以实现两轮机器人的行走平衡控制任务。     

电液伺服系统的模糊神经网络并行自学习鲁棒控制

基于模糊神经网络结构，提出了一种复合式控制方案，解决了传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题。达到了对不确定非线性系统的高精度输出跟踪；通过引入运行监控器，解决了模糊神经网络实时性差的问题；同时，利用一个鲁棒反馈控制器，来保证模糊神经网络学习初期闭环系统的稳定性。应用到电液力伺服加载系统中，获得满意控制效果。