一种基于输入等价干扰自适应补偿的一般模型控制新方法及其实验研究

一般模型控制（ＧＭＣ）是一种可直接利用过程模型的非线性控制方法,但建模误差和不可测扰动对控制性能有较大的影响。基于强跟踪滤波器理论,提出了一种输入等价干扰的新概念,利用ＧＭＣ方法设计控制器,并用估计得到的输入等价干扰进行自适应的前馈补,偿,提出一种新的自适应一般模型控制方法。该方法能有效地跟踪非线性过程时变参数和不可测扰动,三容水箱实验装置的实验研究验证了它的有效性。     

一般非线性系统的控制解耦

本文利用微分几何方法,讨论了一般非线性系统的反馈解耦和无交互控制问题,给出了一般非线性系统的状态方程反馈解耦及块输入-块输出无交互控制问题可解的充分必要条件.     

一种非线性动力学系统不确定性模型的混沌控制

本文研究了Duffing模型非线性动力学系统具有不确定性模型时的混沌控制。当系统处于混沌状态时,采用Lyapunov型的控制律，并在控制律中引入改进的控制补偿项。用以补偿系统模型不确定性对于控制效果的影响,且控制律中不需要获得激励项的频率参数的估计值及激励项的相位变化，控制稳定且具有鲁棒性。理论分析和仿真验证表明了混沌控制算法的有效性。     

辨识Wiener模型的一种新方法

本文提出了一种辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型的新方法，该方法利用不同幅值的周期脉冲信号作输入辨识信号，并且获了非线性增益未知参数和线性子系统脉冲响应的强一致性估计。本文还研究了估计残差的渐近分布以及收敛速度，最后的数字仿真研究说明了该方法的有效性和实用性。     

一类非线性系统的自适应模型控制

对一类非线性不确定连续系统，提出了一种新的自适应控制方法。此方法用Ｔ－Ｓ模糊系统对未知函数进行逼近，引入Ｈ＾∞控制减弱外部干扰及逼近误差对输出跟踪误差的影响，证明了该方法可保证闭环系统稳定。仿真结果验证了此算法的有效性。     

非线性系统的模型到达变结构控制

本文对一般非线性控制系统,提出了一种模型到达控制的概念,作为模型跟踪控制的推广,为此,当模型与系统为同阶时,引入了动态补偿器,然后采用变结构控制(VSC)策略,来实现模型到达控制的目的,文中还研究了控制受限情况下的VSC,所提出的控制策略此时有很大的简化,最后讨论了滑动模态对摄动的自适应性,文中引用的趋近律为多输入情况提供简单的计算方法,也解决了VSC全过程的品质问题。     

一类非线性系统的神经网络预测控制

针对一类具有特殊模型的非线性系统本文提出了一种新型神经网络预测控制算法。该算法利用线性系统预测控制技术和神经网络的非线性映射及并行处理能力来求实际控制量，避免了解非线性方程和非线性预测控制所需的在线数值寻优计算，减少了计算量和计算时间。仿真结果表明了该算法的何效性。     

基于一种继承模型的多变量非线性预测控制

提出了一种由人工神经网络与线性ＡＲＸ模型相结合的集成模型,给出了其辨识训练方法。以此模型为基础,提出了一种多变量非线性预测控制算法。它利用线性预测控制的成果,得到一解析式的非线性优化控制输入,避免了通常非线性模型（包括普通人工神经网络模型）预测控制所需的在线数值寻优计算,节约了在线计算时间。提高了算法的可靠性和稳定性。进一步给出了在ＣＳＴＲ反应器上的仿真实验结果。     

一种基于Wiener模型的非线性预测控制算法

针对一类Wiener模型描述的非线性系统,提出了一种改进的非线性预测控制算法.该算法利用Laguerre函数描述Wiener模型动态线性部分的控制信号，将预测控制中在预测时域内优化求解未来控制输入序列转化为优化求解一组无记忆的Laguerre系数,以减少优化所需的计算量.利用静态模糊模型来逼近Wiener模型的非线性部分,将非线性预测控制优化问题转化为线性预测控制优化问题,克服了求控制输入时解非线性方程的困难,进而推导出了预测控制输入的解析式.CSTR过程的仿真结果表明了本文算法的有效性和可行性.     

基于Volterra 模型的非线性系统预测控制

基于系统的正、负和双阶跃响应,提出一种新的非线性预测控制模型的建立方法,同时给出了相应的非线性控制算法,并证明了控制算法解的存在性和唯一性,针对 化工过程蒸馏塔控制系统,通过仿真计算验证了该方法的有效性。     

工业过程优化控制的一种新方法

本文针对复杂工业过程优化与控制相互关联与耦合的关系，提出了过程优化与过程控制一体化技术的命题，并介绍了一种基于优化目标与控制目标折衷和辨识的适应性一体化技术策略的设计，仿真结果表明这种方法是有效的。     

A CONTROL VECTOR SIMPLEX APPROACH TO VARIABLE STRUCTURE CONTROL OF NONLINEAR SYSTEMS

An effective way to extend to the multi-input case the variable structure control philosophy is the method based on a set of m+1 control vectors forming a simplex in ℛ^m, and on the corresponding switching of the controlled system from one to another of m+1 different structures. In this paper, the basic method is briefly recalled and conditions for the possible extension of its validity to the case of uncertain nonlinear systems affine in the control law are sought. The possibility of guaranteeing the convergence of the simplex method also in the case of nonlinear systems non-affine in the control law is investigated. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

SENSITIVITY APPROACH TO OPTIMAL CONTROL FOR AFFINE NONLINEAR DISCRETE‐TIME SYSTEMS

This paper deals with the optimal control problem for a class of affine nonlinear discrete‐time systems. By introducing a sensitivity parameter and expanding the system variables into a Maclaurin series around it, we transform the original optimal control problem for affine nonlinear discrete‐time systems into the optimal control problem for a sequence of linear discrete‐time systems. The optimal control law consists of an accurate linear term and a nonlinear compensating term, which is an infinite sequence of adjoint vectors. In the present approach, iteration is required only for the nonlinear compensation series. By intercepting a finite sum of the series, we obtain a suboptimal control law that reduces the complexity of the calculations. A numerical simulation shows that the algorithm can be easily implemented and has a fast convergence rate.     

工业电加热炉的非线性控制算法及应用

本文针对一工业无纺针热处理电加热炉，采用非线性系统辨识模型和离散非线性系统的输入／输出解耦控制算法，探讨了非线性控制方法在实际工业过程的应用。工业应用结果表明，利用非线性控制算法可以较好地解决工业电加热炉的控制。     

多变量过程的专家系统控制

采用模糊逻辑理论设计一个专家系统来实时监控一个多变量过程的闭环响应特性，通过在线调整滤波时间常数来改善其闭环特性，同时监控其积分平方误差指标，一旦超越某个限度，就对系统重新进行辨识，仿真实验显示了该方法的优越性。     

现代控制理论在火电厂热工过程控制中的应用

控制理论和计算机技术的发展,大大促进了过程控制技术的提高,现代控制理论正在火电厂热工过程控制中得到实际应用.本文概述了最优控制、预测控制、状态反馈控制、不确定性控制等在火电厂热工过程控制中的研究和应用现状,并对今后的发展方向作了简单的预测.     

AN OPTIMIZATION APPROACH TO AUTOMATIC GENERIC DOCUMENT SUMMARIZATION

In this paper, we have presented an optimization approach to document summarization. The potential of optimization based document summarization models has not been well explored to date. This is partially the difficulty to formulate the criteria used for objective assessment. We modeled document summarization as the linear and nonlinear optimization problems. These models generally attempt simultaneously to balance coverage and diversity in the summary. To solve the optimization problem we developed a novel particle swarm optimization (PSO) algorithm. Experiments showed our linear and nonlinear models produce very competitive results, which significantly outperform the NIST baselines in both years. More important, although linear and nonlinear models are comparable to the top three systems S24, S15, and S12 in the DUC2006, they are even superior to the best participating system in the DUC2005.     

A MAS IMPLEMENTATION FOR SYSTEM IDENTIFICATION AND PROCESS CONTROL

In this paper, a MAS for system identification and process control is presented. In particular, this MAS implements a self‐tuning regulator (STR) scheme. It has adopted FIPA specifications because they have become a stronger standard in MAS development and they involve not only agent language specifications but also agent management and conversations. In this work, an Ontology Agent (OA) is included, using DAML + OIL as ontology language. The obtained results validate this approach in the implementation of well‐known algorithms for control process.     

参数不确定性柔性机械手控制的一种简单方法

本文讨论了具有模型不确定性的柔性机械手运动控制问题,给出了一种基于差分方程 和最小二乘法的控制器设计方法．在快速采样的条件下,难于建模的不确定项可以直接忽略 而不影响控制效果．通过一个柔性机械手的仿真表明,本文提出的控制方法可实现柔性机械 手轨迹的准确跟踪,同时能消除柔性机械手的弹性振动．     

恶劣海况下船舶航向保持控制的新方法

提出一种采用基本滤波器和辅助滤波器进行船 舶航向保持控制的新方法．计算机仿真结果表明,在恶劣海况下,这种航向保持自动操舵仪 具有很高的航向保持精度．