串级极点配置自校正控制

根据串级过程的特点，提出了用两种极点配置自校正控制算法分别实现主、付控制器、构成自校正串极控制系统，并给出数字仿真结果。     

极点配置自校正控制直流调速系统研究

给出一个极点配置自校正控制的直流电机调速系统，该系统是由１６位单片机开发的。实验结果表明本系统对负载扰动有自适应能力并有很好的调速特性。     

极点配置自校正PID调节器

PID控制简单 ,稳定性能好 ,可靠性高。但对于复杂的受控对象 ,特别是模型参数未知的慢变化的受控对象采用常规PID控制器 ,不仅PID参数难于选择 ,而且即使PID参数选择好了 ,也因受控对象的参数发生变化而不能获得满意的效果。自校正调节在过程控制中的应用 ,提高了系统的自适应能力 ,使系统调节品质的综合指标有了明显的改进。对于一大类时滞最小相位二阶系统 ,设计了一种基于相消原理极点配置自校正PID调节器 ,对消对象的零极点。该算法先离线根据经验设定b0 、g0 ,然后在线辨识系统参数 ,实现控制。它计算简单 ,收敛快 ,鲁棒性好 ,仿真结果证明其有效性     

极点配置自校正PID调节器

PID控制简单，稳定性能好，可靠性高，但对于复杂的受控对象，特别是模型参数未知的慢变化的受控对象采用常规PID控制器，不仅PID参数难于选择，而且即使PID参数选择好了，也因受控对象的参数发生变化而不能获得满意的效果，自校正调节在过程控制中的应用，提高了系统的自适应能力，使系统调节品质的综合指标有了明显的改进，对于一大类时滞最小相位二阶系统，设计了一种基于相消原理极点配置自校正PID调节器，对消对象的零极点，该算法先离线根据经验设定b0,g0，然后在线辨识系统参数，实现控制，它计算简单，收敛快，鲁棒性好，仿真结果证明其有效性。     

Hopfield神经网络在极点配置自校正控制中的应用

将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络应用于极点配置间接自校正控制器设计，提出用一阶Ｔａｙｌｏｒ逼近神经元输出作为参数估计的方法。通过仿真试验研究了该方法的性能。得到的结果与采用指数加权递推最小二乘参估计及用Ｇａｕｓｓｉａｎ消去法求解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程的结果进行了比较，表明使用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的控制更好。     

基于自校正的自组织复合控制的研究

对于矢量控制的交流伺服系统，根据自组织智能控制理论，采用分层递阶智能控制结构把多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，构成了多级式智能复合控制的交流伺服系统，即基于自校正的自组织复合控制。     

增益可调的极点配置自校正调节器

本文提出一种增益可调的极点配置自校正调节器。在配置闭环极点的同时,对调节器的高频增益加以限制,以改善控制信号的高频振荡现象。算法简单,易于实现。计算机仿真结果表明,采用本算法,控制信号的方差明显降低。     

极点配置自校正PID控制器及其应用

本文研究用计算机实现的自校正 PID 控制器。自校正 PID 的参数是通过受控对象的参数辨识,以及极点配置的原则来自行确定的,该控制器已在两个不同的对象上取得试验应用。     

完全补偿隐式极点配置自校正控制器

提出的自校正控制器在保证广义性能指标极小化的同时，借助ＲＥＭ算法，通过适当选择广义输出的多项式实现对设定值变化的无偏差跟踪和对可测干扰的完全补偿。     

从单一到综合——高校学生综合性餐厅研究

针对以往高校学生餐厅规模小、功能单一的缺点，分析了目前高校学生综合性餐厅功能性强、适应性广的特点，对现代高校学生综合性餐厅中的功能适应性、技术适应性、环境适应性三个方面的内容进行了研究。     

纯滞后系统的模糊复合控制方法

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Smith预估算法以及模糊控制的不足,由此提出了一种新的模糊复合型控制器,该控制器是基于Smith预估的模糊-PID控制器,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明该复合型控制器既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制方法.     

复杂网络动力学与智能控制

智能如何产生, 其动力学行为如何演化、如何控制? 针对这些问题, 本文从复杂网络和动力学系统的角度简要综述智能控制的相关研究: 讨论复杂网络、动力学系统、神经科学和智能控制交叉研究的内涵和挑战问题; 概述牵制控制、混杂控制、自适应控制及复杂网络可控性等研究进展。并探讨复杂网络动力学与智能控制在脑科学与机器行为学中的相关应用及研究方向。     

复合形遗传算法在离散变量桁架结构拓扑优化设计中的应用

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来的奇异解，设计了一些启发式准则来产生结构可能的拓扑结构形式，再采用混合遗传算法——复合形遗传算法进行截面优化。把复合形法嵌入到遗传算法中，利用复合形法对群体中的可行个体和不可行个体分别进行处理，可提高遗传算法种群的质量，有利于最优解的搜索。该方法既有复合形法快速高效的特点，又有遗传算法全局性好的特点。算例的结果表明，该方法用于桁架结构拓扑优化设计是有效的。     

不确定性复杂系统的智能融合控制策略

针对不确定性复杂系统导致的难以精确建立数学模型与实施有效控制的问题,提出了一种基于智能融合的控制策略。分析了控制中存在的问题和复杂系统表现出的控制论特性,对比指出了单一控制策略的不足,讨论了智能融合控制策略的优势,构造了控制模型,给出了基于智能融合的工程控制算法。最后以某复杂工业控制对象为例进行了仿真实验。结果表明:系统的动、静态响应显示控制精度高,鲁棒性好。     

遗传算法在PID控制参数调节中的应用

PID算法是过程控制中应用最广泛的控制方法,将遗传算法应用于PID控制参数的调节中,实现了PID控制参数的自整定.     

基于伺服定位中冷控制系统的控制算法

为保证高实时性要求的温度采样、指令处理、控制算法,保障通信顺畅,构建了一套嵌入式、多任务的软件运行平台.阐述了中冷控制器软件体系中用以调配任务的实时系统概念,详细分析了伺服电机的PID伺服定位控制算法,将温度闭环控制与电机伺服闭环控制独立开来,分别进行理论分析与设计.结果表明在中冷控制方案中,使用快速动作的伺服控制算法作为内环,慢速调节的温度控制算法作为外环是合理、可靠的.对实现高速、高精度伺服定位软件编程以及稳态输出温度控制软件编程具有理论指导意义.     

水平荷载控制的复杂体型高层建筑结构设计研究

为对水平荷载控制的复杂体型高层建筑结构设计展开研究,首先阐释了水平地震作用下高层框架-剪力墙结构体系的动力特性,分析了风载作用下结构的风振响应及风荷载标准值计算方法.以某大厦为研究对象,从结构选型与布置、荷载标准值、主附楼之间的连接构造、基础的埋深、持力层的选择等方面对其展开结构设计计算,对结构自振周期、结构自振振型以及地震荷载或风荷载作用下产生位移结果展开了分析.研究结果表明：所研究建筑在水平荷载控制下,结构布置合理,变形满足要求,设计计算结果准确.     

基于最小控制综合算法的结构振动控制研究

介绍了最小控制综合(MCS)算法的基本原理,在分析算法框图的基础上,考虑工程振动的特点,将其进行改进,应用于结构振动控制。提出了基于MCS算法结构振动控制的参考模型选择方法。算例仿真分析表明,MCS算法用于主动和半主动控制能取得较好的效果。     

适应复杂多变地质隧道双结构TBM研制与应用

川藏铁路隧道建设面临着高原高寒、地形高差大、地质条件复杂等方面严峻挑战，应用全断面隧道掘进机（Tunnel Boring Machine）是高效建成川藏铁路隧道的有效途径之一，但常规TBM已无法满足复杂地质多变隧道施工要求。为保障TBM安全、高效施工，提出了一种适应极端复杂地质环境的新型双结构TBM，首先，探讨了不良地质下传统TBM的适应性，分析了敞开式TBM在极端复杂地质环境下隧道变形机理；进一步地，针对不良地质下敞开式TBM施工痛点，基于常规敞开式TBM结构，开展了预留超前地质预报接口、主机结构增强、强化支护能力和清渣能力、释放地应力、安全防护措施等一系列创新性设计，并建立了常规地质“网-喷-锚”敞开支护和不良地质“钢管片-辅推”封闭支护的双结构支护体系；最后，依托于色季拉山项目，评价了双结构TBM在不良地质条件下的适应性，现场整体掘进率表明，应用效果良好。对于解决TBM复杂地质条件下施工有一定的借鉴意义。