基于改进的PRPE算法的神经网络建模

本文改进了多层神经网络的并行递推预报误差（ＰＲＰＥ）算法，极大提高了算法的运行速度。并采用此算法对一非线性多变量耦合的电加热炉的工业实际对象，建立了对象的动态离散神经网络模型，取得了满意的模型拟合效果。     

讲座：预测控制：第三讲 模型算法控制

讲座：预测控制──第三讲　模型算法控制电子科技大学（成都）周云钟模型算法控制是７０年代后期发展起来的一种预测控制算法，在热工和化工等过程控制领域获得了广泛应用，并取得了巨大成功。１预测模型模型算法控制（ＭＡＣ）适用于渐近稳定的线性对象。测定了此类对象...     

基于对象行为的时空拓扑模型

通过对时空对象的行为进行分析，提出了一种时空拓扑关系模型，并在此基础上提出了时空拓扑的分解和重构算法．该算法既可以跟踪对象本身的历史，同时也可以跟踪在不同的时间段(或时刻)的空间对象之间的关系．模型和算法对于时空拓扑的描述提供了一种可行的解决方案．     

PID-DMC算法及其在液位控制系统中的应用

提出了一种新的带PID校正环节的DMC算法，论述了其原理并将其应用于实际液位控制系统，实现了系统在模型失配明显的情况下对二阶液位对象的有效控制。由于控制阀的非线性特性使得本实验中的液位对象具有时滞弱非线性特性，常规DMC算法控制存在明显的模型失配问题并影响了系统的控制性能。为此在常规DMC算法中引入PID环节，从而得到了一种新的PID—DMC算法。实验结果表明该算法能有效改善系统在模型失配情况下的控制性能，且算法简单易行，在线计算量小。     

一种线性化模糊内模自适应控制算法

针对非线性对象，提出一种线性化模糊内模自适应控制算法。该算法以一组模糊规则作为非线性对象内部模型，一条模糊规则表示一个局部线性系统；根据对象输入与输出测量值，利用TSK建模方法在线辨识局部模糊内部模型；同时依据辨识模型设计局部H2最优模糊控制规则，所有规则构成H2最优模糊控制器。仿真实验显示：该算法适用于非线性对象的控制，具有较好的鲁棒性和抗干扰能力。     

一种预测控制算法的改进研究

针对纯滞后对象分析了单步预测模型算法控制的局限性，提出了一种变参考轨迹系数的模型算法预报控制改善系统控制质量。文中给出了该控制方案的线构成方法。仿真结果表明该方案能有效地克服纯滞后对象的控制困难，相对于固定参考轨迹系数的模型算法预报控制，可以同时具有良好的快速性和鲁样性。     

CORBA异步Polling模型的研究与实现

基于CORBA异步消息中的抽象Polling模型提出了一种Polling模型实现方案，讨论了其中的核心算法，该算法能分解耦合请求和应答并确保at-most-once语义。在分布对象中间件平台StarBus上实现了该模型和算法，实现结果表明该模型和算法为在CORBA中实现异步Polling机制提供了一种有效的参考方案。     

关于扩展的结构化对象及其传输协议的应用

文中提出了扩展的结构化对象概念并引入了扩展的结构化对象数据模型，介绍了扩展的结构化对象的数据传输功能模型、层次模型和传输协议，并对该模型的信息抽取进行了讨论，阐述了传输协议的部分执行算法。     

利用简化9交模型进行三维拓扑分析

针对点、线、面和体等简单空间对象提出新的否定规则，对9交模型进行了简化．利用简化后的9交模型，仅需分析4组相交关系即可得出实际拓扑关系．在此基础上构建了拓扑关系推导表，可进一步分析复合空间对象之间的拓扑关系，并以线与体之间拓扑关系为例讨论了算法实现．与已有的算法相比，该算法能分析更为复杂的空间对象之间的拓扑关系．     

一种改进的单个神经元控制算法

本文介绍了一种改进的单个神经元控制算法，此算法具有快速性和较强鲁棒性，对参数变化的控制对象，控制效果尤为突出。通过对具有代表性的工业控制对象的模型仿真，表明了这种算法的可行性和有效性。     

产品零部件受限的生产调度决策模型的分析

基于生产调度的自动化网络的需要研究了产品零部件受限的生产调度决策系统模型。首先,根据企业生产的结构,设计了一个信息采集传输系统;然后根据这些传输的信息征兆给出了产品的生产的迫切性、零部件加工顺序的重要性以及零部件库存对于产品数量的影响大小的参数模型结构并进行了分析;接着在此基础上利用加权算法得到了企业产品的可生产性度量模型,设计了零部件受限的生产调度决策系统流程图;最后根据流程图给出了相应的生产调度决策模型的算法。这个系统的运行情况表明,这个系统设计是有效的,和传统的生产调度决策模型相比有比较明显的优势。     

一种改进的神经网络非线性预测控制

从建立神经网络非线性预测模型出发,针对BP网络存在收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点,该文在BFGS拟牛顿法的基础上,提出了一种基于并行拟牛顿优化算法的并行拟牛顿神经网络。该并行拟牛顿优化算法采用两个含有不同参数的拟牛顿校正公式,在每次迭代过程中,利用这两个不同的校正公式得到相应的搜索方向,并通过不精确搜索法求取最优步长,最后根据一性能指标取最优的一个搜索方向和相应的步长对网络各层之间的权值进行修正。Matlab仿真结果表明,同BP神经网络和BFGS拟牛顿神经网络相比,该神经网络具有收敛速度快、模型精度高的特点,更适合于实时非线性控制。     

基于Laguerre级数模型的自适应动态矩阵控制

给出了Laguerre级数模型的离散状态方程表达式,提出了模型系数的计算方法,并推导出一种以系统单位阶跃响应Laguerre级数模型为基础的自适应动态矩阵控制算法。仿真和实验结果表明了该算法的有效性。     

一种约束输入输出的隐式广义预测控制新算法

基于CARIMA模型提出了一种约束输入输出的隐式广义预测控制算法.针对广义预测控制问题,在整个预测时域和控制时域,对输入幅值,输入增量和输出幅值施加了约束,引入了输入输出柔化系数,从而简化了目标函数,减小了计算量,该算法不必求解逆矩阵;并采用了隐式广义预测自校正控制算法,利用并列预测控制器间的特点,直接辨识输出预测器中的参数,从而避免了在线求解Diophantine方程.该算法占用内存小,计算速度快,仿真结果表明该算法具有良好的控制性能.     

基于IEC61131-3的控制得法编辑器实现

分析了可编程控制器的编程标准IEC61131-3的软件模型,设计并实现了基于IEC61131-3标准的控制算法编辑器,给出其系统架构、数据交换机制以及实现方法。该控制算法编辑器实现了IEC61131-3的5种编程语言FBD、SFC、LD、STL、IL,支持子程序及自定义功能块,集编辑、编译、下载和调试功能于一体,实现在线下装和实时控制,已大量应用于工业现场。     

大时滞系统自适应模糊Smith控制

针对大时滞对象,把史密斯（Smith）预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来,即在Smith预估控制系统中,利用自适应机制在线整定模糊控制器的参数,即根据控制系统在各个阶段呈现出的不同特点来适时调节模糊控制器的量化和比例因子,以适应对象特性的变化。仿真研究表明,所提方法能有效克服普通模糊控制算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷,提高了普通模糊控制器对大滞后系统的控制能力。同时该算法还具有很强的鲁棒性和良好的控制品质。     

基于行为法多智能体系统构形控制研究

为实现多智能体系统的构形控制,针对二阶多智能体系统,采用了一种基于智能体行为的控制算法,这种控制算法考虑到智能体的驶向目标行为和构形维持行为,可以有效实现智能体相对于期望目标的构形控制,由于采用该算法使得多智能体系统中有明确的队形反馈,因而有利于分布式控制和实时控制。智能体的动力学模型采用多智能体问题研究广泛使用的独轮车模型,通过反馈线性化方法,将这种非线性模型转化成了实用的双积分系统模型。通过Matlab仿真验证了算法的有效性,结果表明控制器参数整定简单,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于IEC61131-3的控制算法编辑器实现

分析了可编程控制器的编程标准IEC61131-3的软件模型，设计并实现了基于IEC61131-3标准的控制算法编辑器，给出其系统架构、数据交换机制以及实现方法。该控制算法编辑器实现了IEC61131-3的5种编程语言FBD、SFC、LD、STL、IL，支持子程序及自定义功能块，集编辑、编译、下载和调试功能于一体，实现在线下装和实时控制，已大量应用于工业现场。     

基于T-S模型的内模控制算法及其应用

针对模糊内模控制算法中模型的建立及模型求逆困难的问题,对一种模糊建模方法进行了改进,在此基础上提出了一种基于T—S模型的内模控制方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,由模糊辨识获得过程的T—S模型和逆模型,并以此为基础建立内模控制算法。将该算法分别应用于慢时变非线性对象和具有大时延大惯性的热工系统主蒸汽温度的控制,仿真结果表明了该方法具有结构简单,计算效率高等优点,有利于在线应用。     

锅炉液位时滞系统的内模控制

本文给出了单容时滞系统的改进内模控制算法。改进之处,即在ITAE性能指标下确定λ参数值。然后,通过QXLPC-III过程控制实验装置和西门子S7-300控制器,用改进内模控制算法对锅炉液位进行控制,结果表明这种方法具有良好的控制效果。