以高维输入神经网络作为生产线产品质量模型

探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法。针对网络输入变量维数较高的特点,提出一种ＢＰ网络各权重独立训练的分散训练方法。该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优化训练,运用非线性优化方法调节步长。与用普通的ＢＰ训练方法相比,用该方法训练高维输入的ＢＰ网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度,较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题。     

非线性M IMO 系统H 2 öH ∞模糊输出反馈控制

研究了非线性MIMO系统H2／H∞模糊输出反馈控制问题．采用局部线性化方法，用T—S模糊线性模型逼近非线性系统．在希望的H∞干扰抑制约束下，通过最小化H2控制性能指标，实现了模糊输出反馈次优控制．通过将优化问题转化成特征值问题(EVP)，应用线性矩阵不等式(LMI)优化方法求解，简化了问题的求解过程．所设计的闭环系统在平衡点是局部二次型稳定的，系统抗扰性能和动态性能均较好．     

具有模糊参数的大工业过程的混合协调法

在研究大工业过程的递阶优化控制算法时, 针对模型-实际差异问题, 将子过程的数学模型中的系数处理为模糊数, 提出了基于模糊模型的大工业过程的稳态混合协调算法. 研究了两种具有模糊参数的混合算法: 开环的和有全局反馈的混合协调算法. 与基于精确系数模型的混合算法相比基于模糊模型的混合算法收敛更快, 目标函数更好.     

访问欧洲四国部分研究机构简况

我们四人于1983年7月赴华沙参加第三届大系统理论及应用学术会议,顺道访问了一些研究机构和大学。这些单位是:南斯拉夫的米哈依罗·浦平研究所(Miha-ilo Pupin Institute),波兰的华沙工业大学的两个系,波兰科学院系统研究所,设立在奥地利的国际应用系统分析研究所(IIASA),以及罗马尼亚的中央管理和信息学研究所。     

过程导数估计新方法及其强一致性分析

众所周知，在稳态优化控制算法中，过程导数起着重要的作用，如何利用优化过程中设定点正常变化信号来估计过程导数是一项具有重要实际意义的工作，本文提供了一种新的辨识方法，该方法十分简单，应用条件较弱，且能获得过程导数的强一致性估计。本文还研究了估计残差的渐近分布，数字仿真结果说明了该辨识方法的有效性与实用性。     

我国古代自动装置的原理分析及其成就的探討

本文论证了约在两千年以前我们祖先所发明和使用的指南车,是一个按扰动调节原理工作的开环自动调节系统。北宋时代(九百年以前)的苏颂和韩公廉,在他们创造发明的水运仪象台里,使用了一个天衡装置,它是一个按被调量的偏差进行调节的自动调节器。文中探讨了这两个系统的结构图和传递函数。此外,本文还介绍了铜壶滴漏装置和水运仪象台枢轮转速恒定系统,它们都是参数恒定系统,能够自动补偿其些外界扰动作用对于被调量的影响。本大最后分析研究了我国古代各种类型的自动装置,认为可以将它们划分为自动检测与自动传送、开环自动控制、开环或闭环自动调节、开环程序控制、参数恒定系统和模拟研究等六类,从而论断:与其他国家相比,我国古代在自动学方面的成就是非常突出的。     

《递阶系统的控制及协调》

W. Findeisen是波兰著名学者和教授,在华沙工业大学主持自动控制教学和科研工作廿多年。他和该校的Brdy等十余人共同从事工业大系统递阶控制应用性理论的研究,形成了一个波兰学派。《递阶系统的控制及协调》(Control and Coordination in Hierarchical System, Jchn Wiley & Sons出版公司,1980年)就是他们十多年来这方面研究工作成就的一个全面介绍和总结。     

微型计算机控制的机器人手臂的设计

本文概述了香港理工学院机械及轮机工程系设计和研制的51/2自由度的机器人手臂。描绘了机械臂本身的设计与结构,与其相关联的以微处理机为基础的控制系统和接口以及汇编语言软件的编写。为手臂动作的反馈控制采用了比例积分调节器。文章还给出了由实验测试所获得的三轴闭环控制器。     

一种基于模型参数范围已知的定性控制

对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出一种定性控制方法,避免了模型控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点。先将状态进行定性划分,再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值,最后对控制量在线自学习调整。此方法具有模糊控制的控制效果。     

辨识Hammerstein模型的两步法

本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的新方法－两步法，该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计，利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致估计，该方法具有计算简单和辨识精度高等优点，最后的仿真结果说明了该方法的有效性和实用性。