电液力控制系统的自适应控制

电液力控制系统中非线性和时变因素引起的波形畸变等控制品质问题是电液控制系统中较难解决的问题。论文在板簧试验机上用参数补偿的模型参考自适应控制算法、Lyapunov稳定理论进行了推导,用微机实现了系统的控制。实验表明这种自适应控制方法明显地提高了控制品质,使系统的波形失真度下降,快速性增加。 论文还探讨了系统的鲁棒自适应控制问题。     

线切割机床微机自适应控制系统的研制

研制了一套微机自适应控制系统，通过对瞬态加工速度和瞬态加工状态间隙的快速识别和对加工过程的紧密跟踪，第一次实现了无反馈控制环的安全自适应控制，从而提高制精度和加工稳定性。     

一种模型参考自适应导弹控制系统设计

目的设计能够适应环境变化和目标机动的导弹控制系统．方法将模型参考自适应控制理论应用于导弹控制系统的设计,针对反坦克导弹的具体特点做了相应的改进．结果大量仿真得出所设计的控制系统能够满足击顶反坦克导弹的战技要求．结论将模型参考自适应控制应用于导弹控制系统设计是成功的,与常规控制系统相比具有明显的优点。     

离散多变量系统的一种实现MRAC方案

将连续系统从模型取状态方案推广到含有可测扰动的离散多变量系统，算法对扰动具有鲁棒性，将误差引入控制器，设计出的ＭＲＡＣ系统可不必预知系统参数的变化范围，可选择的适应律有更多的自由度。     

一种基于最小二乘的离散模型参数自适应辨识方法

给出了一种基于最小二乘的Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ正变矩阵变换方法求解一维及二维离散模型参数自适应辨识算法，计算机数字仿真表明了该方法的正角性和实用性。     

一种新型的模糊神经网络自适应控制系统

结合神经网络控制和模糊控制的各自特点,提出了一种新的基于神经网络的模糊自适应控制算法,并给出了该算法的认真与分析结果,利用该算法实现了基于模糊神经网络的智能控制系统的建立。     

机器人自适应模型跟随控制系统

对工业机器人控制要求的不断提高，提出了不少现代控制方案。建立在超稳定性理论基础上的自适应模型跟随控制系统就是一种很有效的方案。本文提出了一种自适应控制算法，单位向量加积分校正自适应算法，设计方法简单，能保证系统大范围渐近稳定，计算工作量小，易于实时控制，对机器人系统期望的解耦特性可以通过选择适当的参考模型来实现，计算机数字仿真实验证明了该方法的有效性。     

一种自适应模糊神经控制系统设计

提出了一种自学习模糊逻辑推理网络的系统设计方法。专家经验可以自动提取出来。这种方法学习速度快 ,且易于追加学习。模糊控制规则以自组织的方式产生。数值仿真表明其效果良好。     

一种用于非线性系统的神经网络自适应控制系统结构

本文提出一种用于非线性神经网络自适应控制结构。仿真计算表明它具有较好的跟阴性和抗干扰性指标，对系统参数的变化具有较强的鲁棒性，在系统结构和寻优方法上，它不依赖于控对象的数学模型，所以本文提出的系统结构对于非线性系统的设计，综合具有比较普遍性意义。     

参数未知非线性系统的神经网络自适应控制

提出了一种以神经网络为模型的新型间接自适应控制算法,该控制算法不仅能解决一类含未知参数的离散非线性系统的跟踪控制问题,而且降低了通常该类自适应控制算法的神经网络模型的构造的复杂性,神经网络参数收敛性和闭环控制系统跟踪误差的ＵＵＢ（ｕｎｉｆｏｒｍｌｙ Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙ Ｂｏｕｎｄｅｄ）也能得到保证。     

一种新型的模糊神经网络自适应控制系统

结合神经网络控制和模糊控制的各自特点,提出了一种新的基于神经网络的模糊自适应控制算法,并给出了该算法的仿真与分析结果.利用该算法实现了基于模糊神经网络的智能控制系统的建立.     

定位器模型参考自适应控制系统设计

为了消除飞机大部件调姿系统中大部件质量难以在定位器间均衡分配引起的定位器位置伺服控制的不确定性,提出基于模型参考自适应控制的闭环位置伺服控制系统.在控制系统的设计中,根据李雅普诺夫稳定理论求解控制律和自适应律,确定自适应律算法所涉及矩阵的类型.为避免激发系统的高频未建模动态,引入低通滤波器,以保证运动的平稳性和准确性.实验结果证明:基于模型参考自适应控制的伺服系统可以在定位器负载发生变化时保持控制系统性能的一致性,保证动态误差在0~0.05mm,稳态误差为零.