Discrete adaptive neural network disturbance feedforward compensation for non-linear disturbances in servo-control applications

This article introduces a novel adaptive neural network compensator for feedforward compensation of external disturbances affecting a closed-loop system. The neural network scheme is posed so that a non-linear disturbance model estimate for a measurable disturbance can be adapted for rejection of the disturbance affecting a closed-loop system. The non-linear neural network approach has been particularly developed for ‘mobile’ applications where the adaptation algorithm has to remain simple. For that reason, the theoretical framework justifies a very simple least-mean-square approach suggested in a mobile hard disk drive context. This approach is generalised to a non-linear adaptive neural network (NN) compensation scheme. In addition, usual assumptions are relaxed, so that it is sufficient to model the disturbance model as a stable non-linear system avoiding strictly positive real assumptions. The output of the estimated disturbance model is assumed to be matched to the compensation signal for effectiveness, although for stability this is not necessary. Practical and simulation examples show different features of the adaptation algorithm. In a realistic hard disk drive simulation and a practical application, it is shown that a non-linear adaptive compensation scheme is required for non-linear disturbance compensation providing better performance at similar computational effort in comparison to well-established schemes.     

功能服装智能仿真控制系统的研究与设计

同时具有感知和反应能力的功能服装是自动控制与服装设计的具体结合;功能服装的研制需要全面考虑人和服装的综合因素,通过分析功能服装的结构与功能,提出了一种功能服装智能仿真控制系统的设计方案,综合运用VB、PROTEUS、MATLAB、VSPD等软件,在PC机平台上建立了仿真模型,综合实现了人与服装本体的系统辨识以及嵌入式控制系统的动态仿真运行;仿真结果表明该系统加快了功能服装的辨识速度,提高了控制精度,提升了功能服装的性能水平,有利于在人与服装一体化的基础上深入开展功能服装的研究。     

离散事件动态系统中的控制综合问题

本文将离散事件动态系统（ＤＥＤＳ）监控方法中的控制综合问题作了系统的分类，得到了六种控制综合问题，并将它们表示成泛函极值问题，讨论了它们的可行解，最优解的存在性，可生解集的结构以及相互之间的关系。     

非串行生产线的建模,分析及设计

本文利用等效工作站理论和工件流平衡原理，推导出非串行离散事件生产线可以等价于串联系统，并归结为装配和拆卸两条定理，解决了系统的建模、分析与设计问题。     

An Adaptive, Intelligent Control System for Slag Foaming

Slag foaming is a steel-making process that has been shown to improve the efficiency of electric arc furnace plants. Unfortunately, slag foaming is a highly dynamic process that is difficult to control. This paper describes the development of an adaptive, intelligent control system for effectively manipulating the slag foaming process. The level-2 intelligent control system developed is based on three techniques from the field of computational intelligence (CI): (1) fuzzy logic, (2) genetic algorithms, and (3) neural networks. Results indicate that the computer software architecture presented in this paper is suitable for effectively manipulating complex engineering systems characterized by relatively slow process dynamics like those of a slag foaming operation.     

一种新的离散事件系统控制方案

给定离散事件系统（ＤＥＳ）Ｇ及某个规定的最大允许合法语言文明（ＭＰＬＬＳ）Ｋ，监督控制在任务就是寻找一个监控器Ｓ，使得系统在监控下不会突破该ＭＰＬＬＳ，也即满足：Ｌ（Ｓ／Ｇ）包含于Ｋ，传统的实现方法要求给定ＭＰＬＩＳＫ计算其最大可控子语言Ｋ＾↑因此难免显示地构造Ｓ。本文给了一种新的方案可以不必对Ｋ＾↑和Ｓ作显式计算，监控任务是随ＤＥＳＧ的演化结合规定的ＭＰＬＬＳＫ用动态方法实现，该方案在很大程度上     

基于RW框架的离散事件系统监督控制理论计算和仿真平台

介绍了一种以基于RW框架的离散事件系统监督控制理论为理论基础的计算和仿真平台,并通过实例验证了该平台的仿真效果和所包含的功能。该平台力求以完整的功能列表、友好的用户界面和强大的图形输出,帮助研究人员更好地应用该理论。     

控制棒驱动机构智能感知与自适应控制系统设计及仿真验证

控制棒驱动机构作为核反应堆控制和核安全保护系统的执行机构,对其运行状态进行有效监测是防止反应堆发生控制棒卡棒、滑棒和驱动失灵,保障核反应堆安全经济运行的必要手段。本文在研究分析控制棒驱动机构线圈电流和振动信号特征的基础上构建了控制棒驱动机构状态判别与故障诊断模型,并基于dSPACE实时仿真系统建立了控制棒驱动系统自适应控制数字化模型和控制棒驱动机构智能感知与自适应控制实验样机。通过功能验证,证明该系统能根据电流和振动信号实现对控制棒驱动机构正常运行工况和典型故障模式的实时判别、故障诊断与自适应控制,运行状态识别准确率达到99.2%以上,为后续核反应堆智能设备的研制提供参考。     

离散多变量动态经济控制系统

本文以多年延滞的动态投入产出模型为基础,介绍了一种线性多输入多输出经济控制系统.应用Yokoyama提出的相变量规范型算法,可得出结构紧凑的离散型传递函数.从而可方便地将这种系统结构应用到多变量动态经济系统中,计算出各变量的时间序列值.本文最后给出了几个数字例子.     

复杂生产流程协同优化与智能控制

我国流程行业原料来源复杂, 如何优化调控工艺指标使复杂生产流程适应原料波动, 是保障产品质量、降低物耗能耗的关键. 本文结合全流程、工序、反应器等不同生产层级的工艺特点, 系统研究复杂生产流程协同优化和智能控制方法. 针对全流程多工序关联的特点, 提出了操作模式优化方法和操作模式动态匹配的全流程多工序协同优化方法; 针对单元工序多反应器级联的特点, 分析了工序内不同反应器的物质转化效率差异, 提出了反应器指标梯度协同优化方法; 针对反应器多反应共存、工况多变的特点, 研究了基于完备状态空间的动态特性描述框架, 建立了竞争−促进反应体系机理模型, 提出了工况全覆盖的模型参数自主辨识方法和基于分工况智能综合调节的反应器操作参数精细化调控方法. 通过锌冶炼智能工厂建设案例阐述了所提方法在提高工艺原料适应能力、生产效率、质量稳定性等方面的成效. 最后, 结合我国流程行业智能化发展现状和需求, 分析了需进一步研究的问题.     

基于神经网络的城市公路隧道交通智能监控

在对城市公路隧道宏观动态交通流解析模型进行分析的基础上,利用神经网络建立了城市公路隧道的宏观交通流的智能模型,并利用该神经网络模型实现了对武昌阅马场隧道交通系统的智能监控.     

基于智能控制的加热炉自动化系统

通过对国内加热炉控制现状及技术难点的分析．提出采用非线性的模糊控制与线性的PI控制相结合的双模态炉温控制方案，运用神经网络空燃配比寻优技术实现燃烧的最佳化，设计基于数学模型与操作经验的专家系统解决各段炉温的自动设定问题，从而实现了对整个加热过程的全自动智能控制。实际运行结果表明，该系统可靠性强，控制精度高，节能效果明显，对工业炉窑的控制具有一定的推广价值。     

智能控制的理论和方法

本文简要地回顾了智能控制的发展过程，讨论了智能控制的几个主要理论与方法，最后对智能控制的发展提出了作者的看法。     

离散事件仿真及其在半导体生产线建模中的应用

详细阐述了离散事件仿真技术的原理及其关键技术,并将其应用于半导体生产线建模。在分析半导体生产线系统的仿真需求的基础上,以单进程为离散事件处理机制,对12个加工中心、40台机器组成的半导体生产线进行了建模研究,验证了半导体生产线仿真的正确性。     

基于Hopfield神经网络的双线性离散系统最优控制

将基于二次型性能指标的离散双线性系统最优控制问题转化为动态规划问题，并用Hopfield神经网络（HNN）求解．该方法具有结构简单、易于硬件实现、求解速度快且能求得精确最优解等特点．在复杂系统的实时优化与控制等方面具有广阔的应用前景．     

Simulation of Fuzzy-Logic-Based Intelligent Wheelchair Control System

Fuzzy logic control system for an intelligent wheelchair aimed for assistance by the severely handicapped persons is presented in the paper. It is based on a computer simulation of wheelchair navigation, in which fuzzy logic enables control priority to smoothly alternate between manual and automatic control of the wheelchair in the vicinity of obstacles. The main purpose of designing and simulating this control approach is to improve the safety of a wheelchair in the presence of obstacles. To analyze the success of the wheelchair control, a dynamic model of the wheelchair, together with the models of distance sensors, has been developed using Lagrange analysis.     

离散事件动态系统稳定性分析*

本文对一类确定性离散事件动态系统(DEDS)的稳定性(Stability)及周期行为(Periodic bchavior)进行深入研究,着重讨论稳定系统的周期行为特征,并对其加以分类。研究结果表明,如果系统是稳定的,其状态空间S~n可以分解成若干具有本质周期特征的可稳区域(Stabilizable regions){D_r(s)},其中D_o(s)为可稳类(?)D_r(s)的稳态平衡域(Stable equilibrium region),(?)D_o(s)构成系统的稳态平衡域R(A~k0),D_o(1)为系统的特征空间。本文给出了系统状态空间分解与可稳域D_r(s)的确定方法。     

Control of Parameterized Discrete Event Systems

This paper investigates the control of parameterized discrete event systems when specifications are given in terms of predicates and satisfy a similarity assumption. This study is motivated by a weakness in current synthesis methods that do not scale well to huge systems. For systems consisting of similar processes under total or partial observation, conditions are given to deduce properties of a system of n processes (arbitrary size) from properties of a system of n ₀ processes (bounded size), with n ≥ n ₀. Furthermore, it is shown how to infer a control policy for the former from the latter’s, while taking into account interconnections between processes.

关于离散事件系统异步仿真中时钟管理机制的理论探讨

介绍了一种新的离散事件系统异步仿真方法,该方法完全摆脱了事件表数据结构,各过程之间没有共享变量,也没有一个单独的过程来处理信息的传递和过程的调度,过程之间的通信由信息驱动,它不仅克服了集中式仿真中由全局时钟控制可能造成的系统瓶颈问题,而且也避免了死锁问题。