多输入多输出多重时延非线性系统的自适应模糊控制

针对多输入多输出多重时延非线性系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞控制.文中构建了一种自适应时延模糊逻辑系统用来逼近有多重时延的未知函数;设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律．构造了包含时延的李雅普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．     

网络控制系统的等价离散最忧性能指标问题

针对具有线性时不变被控对象的网络控制系统,讨论了在控制器为时钟驱动和事件驱动两种情况下的连续最优性能指标到等价离散最优性能指标的转换,结果表明,当网络诱导时延小于一个采样周期时在控制器的两种驱动方式下,网络控制系统具有相同的等价离散性能指标。其中被控对象和系统输出中皆含有连续的白噪声。     

具有较大鲁棒度的歼击机容错控制

针对复杂非线性系统被动容错控制问题,提出将AREs与小生境遗传算法相结合的方法。在T-S建模的基础上,这种方法用于搜寻最优控制器。在小生境遗传算法中提出了交叉变异概率的自适应调整律,克服遗传算法早熟的缺点。为了消除T-S建模误差,应用在线可调且具有补偿项的RBFN来消除建模误差。歼击机在多种故障下的仿真表明,此方法能够实现很好的容错控制效果。     

基于支持向量机的非线性系统故障诊断

提出了联想度的概念,并由此设计出一种自组织模糊CMAC（SOFCMAC）及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高等特点,用该SOFCMAC作为非线性系统观测器而生成残差,通过支持向量诊断器得到故障检测与诊断结果。对某型歼击机的结构故障进行诊断,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于改进多尺度核主元分析的化工过程故障检测与诊断方法研究

针对化工过程数据的多尺度性和非线性特性,提出了改进多尺度核主元分析法.先利用小波变换分析测量数据的多尺度特性,然后采用核主元分析算法进行在线故障检测,对检测到的故障采用核函数梯度算法实现在线故障诊断,根据每个监控变量对统计量T~2和SPE的贡献程度,绘制贡献图,用于故障的分离.在监控过程中为解决核矩阵计算困难,引入特征向量选择方法.TE过程的仿真结果表明它能有效实现故障检测、故障诊断,与主元分析方法相比,显示出更高的过程监控能力.     

基于自组织模糊CMAC神经网络的不确定系统的H∞鲁棒自适应控制

针对一类不确定系统，提出一种基于自组织模糊小脑模型（SOFCMAC）神经网络的H∞鲁棒自适应控制方法，通过设计标称系统的H∞控制器，并采用SOFCMAC神经网络在线对消系统的建模不确定性产生的误差，可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能，证明了SOFCMAC神经网络H∞鲁棒自适应控制系统的稳定性，仿真算例表明了该方法的有效性。     

关联大系统的分散强稳定控制

本文基于Ｈ∝理论和Ｒｉｃｃａｔｉ方程方法，给出了在第ｍ个子系统的所有传感器均完全失效意下的强稳定定义，提出了分散强稳定控制器的设计方法，仿真结果表明，效果良好。     

基于数字传感器的分布式远程温度测控系统

提出了一种基于数字温度传感器的客户/服务器模式分布式远程温度测控系统新方案。阐述了数字温度传感器的工作原理和测量电路的设计方法,介绍了分布式远程温度测控系统的结构、各部分的功能及系统设计方法。现场控制器以AT89C52单片机为核心,采用socket技术实现用户对温度系统的远程控制,利用小波变换方法进行视频图像压缩。该系统具有结构简单、可靠性高和通用性强的特点,运行结果表明了其效果良好。     

基于未知输入观测器的非线性时间序列故障预报

将未知非线性系统的输出作为时间序列并进行空间重构,针对得到的离散线性时变系统,提出了基于未知输入观测器的预测新方法.以实时拟合时间序列的线性AR模型作为时变系统的已知线性部分,将拟合误差作为时变系统的未知输入,实现了对非线性时间序列的一步预测.再利用递推预测的方法,将一步预测推广到N步预测,同时证明了该方法的预测误差有界.通过未知输入的预测值和状态的预测误差的变化可以方便地判断故障的发生,实现故障预报.仿真结果证明了方法的有效性.     

飞行模拟器发展中的关键技术

飞行模拟器是现代航空工业中必备的基础设备,它以飞行仿真为主体;文中简单介绍了飞行模拟器的基本组成和关键技术的发展,并着重介绍了飞行模拟器的核心飞行仿真系统的组成、建模和验证以及计算机系统和模拟器的性能测试评估系统,以及上述系统在飞行模拟器中所起的作用,最后给出了几项关键技术的发展趋势。