铣床微机自适应数控系统研究

介绍了一个双参数控制双坐标联动的铣床微型计算机自适应数控系统，实现了以最低加工成本为性能指标的加工过程自适应控制和直线、圆弧及抛物线数控加工，完成了数控插补与过程控制的数值计算、软件编制和接口电路的设计与调试。试验结果表明，机床自适应数控技术使机械加工系统的技术经济性能得到了充分的发挥。     

随机系统模型参考自适应控制

本文研究了随机系统的模型参考自适应控制问题，针对ＡＲＭＡＸ模型，给出了加权一步超前模型参考控制律及自适应控制律，且证明了自适应控制律的收敛性及闭环系统输入输出有界性。     

一类非线性系统的无模型学习自适应控制

对于一类常见非线性离散系统，提出了其动态线性逼近的增量型模型、无模型自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法。实现了对时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。通过仿真表明，该算法对于一类非线性系统实现无模型学习自适应控制是正确和有效的。     

切削颤振控制研究进展

介绍了国内外学者在机床切削颤振控制方面的研究工作，对切削颤振的在线预报控制和切削颤振的预测控制进行了归纳和分析，讨论了存在的若干问题，提出可能的发展方向是；切削颤振的预报控制与切削颤振的预测控制在柔性制造环境下实现综合。     

模糊调节策略在模型参考自适应控制中的应用

本文在一种简化模型自适应控制的基础上，提出了一种基于模糊规律的参数调节方法．用模糊规则调节模型参考自适应算法中的自适应参数，消除了原算法中增益系数、输入信号幅值等对系统性能的不良影响，使ＭＲＡＣ中自适应参数仅依赖于系统误差的状态．大量阶越试验表明，在不同阶越幅度及负载时变的情况下，采用模糊调节后，系统均具有优良的动态性能，算法鲁棒性、稳定性优于模型参考自适应算法．     

分布式集散型线切割群控系统的设计

分布式集散型线切割群控系统是以微型计算机为中心、RS-485网络为数据通道、单片机控制器为机床控制终端的系统，实现工件加工控制、数据断电记忆、工件编程和数据传输、图像处理和存储等功能     

三维自由曲面力控制磨削系统

系统以磨削力跟踪控制为基础，实现磨削力和机床双闭环控制。该控制方法实现了不需要数控指令就能自由曲面进行磨削加工，并且在磨削的同时对砂轮摩损自动补偿，保证了加工精度。     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

一种能有效控制不可测被控变量的自适应预报推理控制策略

本文利用自适应预报技术,提出了一种能克服不可测干扰,控制不可测被控变量的自适应预报推理控制策略,该方法不可测被控变量的自适应预报代替了推理控制的不可测干扰预估,推理控制器的设计采用最小方差原理,避免了模型求逆。该方法较充分地利用了自适应预报和推理控制的优点,适用于化工过程等复杂工业对象的控制。     

随机系统基于输入匹配的最优自适应控制

本文针对随机系统提出基于输入匹配的最优自适应控制器原设计方法，证明了参数估计的收敛性及自适应控制收敛于一步超前的最优控制，仿真结果证实参数估计的算法和控制设计是成功的。     

Model Free Adaptive Predictive Control of Desulfurization Slurry pH Based on CPS Framework

In order to improve the slurry pH control accuracy of the absorption tower in the wet flue gas desulfurization process, a model free adaptive predictive control algorithm for the desulfurization slurry pH which is based on a cyber physical systems framework is proposed. First, aiming to address system characteristics of non-linearity and pure hysteresis in slurry pH change process, a model free adaptive predictive control algorithm based on compact form dynamic linearization is proposed by combining model free adaptive control algorithm with model predictive control algorithm. Then, by integrating information resources with the physical resources in the absorption tower slurry pH control process, an absorption tower slurry pH optimization control system based on cyber physical systems is constructed. It is turned out that the model free adaptive predictive control algorithm under the framework of the cyber physical systems can effectively realize the high-precision tracking control of the slurry pH of the absorption tower, and it has strong robustness.     

基于NN与GA的曲面加工适应学习控制研究

提出了适用于曲面加工条件的适应学习控制方法,在回避加工振动的前提下以实现高效效率加工为目的,将遗传算法（GA）的优化机能与神经网络（NN）的学习机能相融合,建立了由开放式CNC加工机床,多维传感器,实时控制器,学习模型及优化模型组成的曲面加工适应学习控制系统、切削实验结果表明所提出的加工条件适应控制系统可有效地抑制曲面切削振动,提高了切削加工效率。     

无辨识自适应算法的大滞后对象的控制方法

在实际工业生产中 ,由于对象纯滞后的存在 ,降低了控制系统的稳定性 ,使控制品质下降 ,对控制系统极为不利。对大滞后对象 ,Smith预估控制是一种重要方法 ,但常规Smith预估控制对模型的误差 (包括时间延迟的估计误差 )十分敏感 ,不适用于具有时变时延参数的系统。因此 ,常规Smith预估控制策略难以广泛用于工业控制 ,但该方法仍然得到了控制界的广泛认可。无辨识自适应控制是Marsik和Strejc提出的一种无需辨识系统参数的自适应控制算法 ,该算法简单、鲁棒性强 ,只需在线检测过程的实际输出及期望输出便可形成具有较好动态性能指标的自适应控制系统 ,但是该方法不能解决大滞后问题。借鉴无辨识自适应控制的思想和神经网络强的函数逼近能力 ,首先用一个神经网络来构成被控对象的Smith预估模型 ,然后利用无辨识自适应控制算法设计了一种适用于大滞后对象的控制器 ,两者结合 ,提出了一种简单、实用、鲁棒性强的大滞后对象控制的新方法     

Adaptive control of machining process based on extended entropy square error and wavelet neural network

Combining information entropy and wavelet analysis with neural network,an adaptive control system and an adaptive control algorithm are presented for machining process based on extended entropy square error(EESE)and wavelet neural network(WNN).Extended entropy square error function is defined and its availability is proved theoretically.Replacing the mean square error criterion of BP algorithm with the EESE criterion,the proposed system is then applied to the on-line control of the cutting force with variable cutting parameters by searching adaptively wavelet base function and self adjusting scaling parameter,translating parameter of the wavelet and neural network weights.Simulation results show that the designed system is of fast response,non-overshoot and it is more effective than the conventional adaptive control of machining process based on the neural network.The suggested algorithm can adaptively adjust the feed rate on-line till achieving a constant cutting force approaching the reference force in varied cutting conditions,thus improving the machining efficiency and protecting the tool.     

加工过程的神经网络自适应控制

通过对数控加工过程的分析和建模,提出了一种基于神经网络的自适应控制系统,并进行了系统仿真.仿真结果表明,该系统在切削工况发生时变的情况下仍能实现恒切削力控制,具有很强的鲁棒性,达到了提高加工效率的目的.     

预测模型的单神经元PI控制器

针对工业过程和实际控制对象的慢时变非线性的特点 ,设计了一种预测模型的单神经元 PI控制器。采用单神经元 PI控制算法与神经网络预测模型相结合的控制策略 ,用 PI控制规律来确定控制器的输出。用一个自适应神经元网络作为非线性系统的预测模型 ,估计下一步的输出值 ;用一个单神经元实现 PI控制来优化下一步的控制。利用 Matlab/Sim ulink工具对 PI控制器和预测模型的单神经元 PI控制器进行比较仿真实验 ,其控制对象为典型的非线性系统。仿真实验表明 :预测模型的单神经元 PI控制器具有结构简单 ,计算速度快 ,鲁棒性好等特点     

三容水箱液位控制系统的设计与仿真

在分析了三容水箱液位控制系统结构和相应数学模型的基础上,基于MATLAB/simulink环境建立了系统的仿真模型,并对其PID参数进行了整定,提出以分段变参数PID和自适应模糊PID相结合的方法来实现系统的控制。最后利用虚拟仪器搭建控制系统平台设计控制程序,实现对整个控制过程的监控和动态模拟。仿真研究结果验证了所设计的控制策略的有效性和正确性。     

Adaptive compensation of sculptured surface machining errors by open architecture manufacturing system

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多模型预测控制及其在火电厂过热汽温控制中的应用

针对火电厂存在的过热汽温问题,设计了多模型预测控制系统.根据若干建模工况点,离线训练局部人工神经网络模型,利用贝叶斯估计的方法在线计算每个局部神经网络模型概率,加权计算出模型预测输出值.根据预测控制的原理,利用Newton-Raphson迭代法得到控制信号,从而得到了仅含一个控制器的多模型预测控制系统.仿真结果表明,在负荷大范围变化的工况下仍能保持良好的控制性能,具有较强的鲁棒性.