用CPN网络实现的自学习模糊控制器

采用计数传播网络（CPN）作为框架,结合一种简单的模糊控制算法（SFCA）,实现模糊神经元控制。这种方法有能力自组织、自学习控制过程所需的控制知识,控制规则库初始为空,逐渐地被自构造,来满足预先设定的性能要求。方法能实现任意维控制规则库的自学习。仿真研究体现了系统的适应能力、学习能力和推理能力。     

非线性辅助内模控制（NAIMC）系统研究

本文提出一种新的非线性内模控制结构，它能适应非线性过程包含非最小相位和／或纯滞后特性时的控制器设计，这种新方法被用于化学反应器的控制，并通过数据仿真说明了其在伺服法，抗干扰能力和鲁棒性等方面的特点。     

增强操作工况识别可靠性的概率PLS-ELM方法

针对分类阈值任意给定和临近边界区域操作工况识别可靠性低问题,提出基于贝叶斯理论的概率偏最小二乘极限学习机（p-PLS-ELM)分类算法.偏最小二乘被嵌入到极限学习机框架内,通过提取隐含层正交潜在变量,避免共线性引起输出权值系数不稳定,降低输出预报值的不确定性,改善分类编码输出预报模型的鲁棒性和稳定性.应用非线性最小二乘方法估计每类条件概率密度函数的参数,结合概率密度函数和贝叶斯定理,计算每类输出预报值后验概率作为分类可靠性测度.采用该方法在某污水处理厂进行实验验证.实验结果表明,基于概率PLS-ELM方法的污水处理操作工况识别可靠性和准确性相对优于PLS-ELM方法.     

四容水箱过程预测控制

针对四容水箱系统的多变量、大时滞、非线性及强耦合等特性,首先设计模型预测控制(MPC)策略,由于采用了多步预估技术,从而能有效地解决时延过程问题。然后设计隐式广义预测自校正控制(GPC)策略,利用反馈校正能及时修正预测值,使优化建立在较准确的预测基础上,从而提高了控制的鲁棒性。在建立四容水箱过程机理模型的基础上,通过仿真验证实现四容水箱液位预测控制,并给出了相应的实验结果。仿真结果表明:通过预测控制算法良好的控制性能,可以实现对四容水箱系统的稳定控制。     

基于消息驱动的多任务操作机制在单片机系统中的应用

根据智能单片机系统的发展状况，提出一种新型的基于实时多任务机制的单片机系统程序结构。在分别介绍基于时间片轮转调度算法及优先级调度算法的实时多任务机制，在单片机系统中实现方法的同时，简介了两种算法的特点及应用范围，给出优先级调度算法的应用实例。     

基于小波密度函数估计的一类非线性控制系统监视方法

针对一类基于反馈线性化补偿的非线性控制系统，提出一种基于小波密度函数估计的过程监视及故障诊断策略。以正常操作范围内收集的数据，由于实施反馈线性化策略，降低了过程的非线性程度，使得线性多变量统计分析更有效。当操作工况发生变化时，利用小波变换进行非线数概率密度函数估计，比常规的密度参数估计结果具有更强的适应性。从计算机控制系统记录的大量数据中挖掘其中隐含的知识，可以对过程异常状态进行及时检测和故障诊断。通过仿真证实了该方法的可行性。     

Model-on-Demand:一种针对非线性系统的辨识方法

介绍Model-on-Demand(MOD)方法的具体建模过程，并在此基础上做出仿真．结果表明在辨识非线性系统时，相对于传统的全局建模方法，MOD方法可以取得很好的辨识效果，是一种非常有效的非参数局部建模方法．     

组合动态模型与PCA的监督控制器设计

提出了一种新的监督控制器设计方法。利用降价的简化动态模型。通过在线仿真计算得到数据阵，然后把它们结合到PCA模型中。形成了组合动态模型与PCA模型的监督控制器设计。通过两个仿真实例表明，新方法改进了基本PCA监督控制器存在的问题，能适应不可建模扰动的影响。     

油气集输生产管理系统中的数据传输

介绍了解决目前企业综合自动化系统中数据传输的一个实例，实现了工业现场大量数据实时、远距、高速和可靠的传输．     

SBR污水生化处理系统的最优控制及改进

针对序批式反应器污水处理工艺,提出一种以排水质量指标为约束条件,以能量消耗最小为日标的最优控制方案．由于生化过程机理复杂,导致这个最优问题求解困难．所构造的解法是首先建立通用的序批式反应器模型;然后借助仿真工具试差求取次优解．为解决搜索求解计算量大的问题,进一步结合进退法提出了一种改进的优化算法,显著提高了求解效率。