用于电机中非线性补偿的变参数双模糊控制器

提出了一种设计方法简单的变参数双模糊控制器，分段用于对直流电机中非线性摩擦力补偿与稳态精度的提高上，其控制效果明显好于常规控制器和单模糊控制器。所提方法可推广到变参数多模糊控制器，用来解决其它非线性控制问题。     

量子定位系统中捕获与粗跟踪控制研究

首先推导出经过地面站正上方的卫星运行轨道,以及从地面获取的卫星运行轨迹的空间信号函数;然后对整个捕获和粗跟踪过程的控制系统进行离散型模型的建立;采用分行式螺旋扫描捕获策略进行信号捕获,对电流-速度-位置三闭环粗跟踪控制系统进行控制器设计,并在Simulink环境下,对卫星经过地面站可见区域的4个不同阶段,分别进行信号捕...     

量子系统控制发展综述

详细论述了量子系统控制理论从提出到现在近二十年的发展过程,首先介绍了量子系统可控性的研究及其进展,并简要分析了简单量子系统的开环控制方法,然后把重点放在学习控制和反馈控制等几种典型闭环控制方法的讨论上,分析了它们各自的优缺点,并根据量子控制的发展趋势,对其应用和发展前景进行了预测,从整体上系统地描述了建立一套完整的量子控制系统所需要的五个基本步骤,最后在此基础上提出了制约量子系统控制发展的几个关键性问题。     

运动控制中点到点控制曲线的性能研究

计算了点到点运动控制中能量最优的速度轮廓——抛物线速度轮廓。分析了常用的梯形速度曲线和S型速度曲线。以S型速度曲线为参照对象，分析了三角函数型速度曲线和高阶多项式插值曲线的加速度以及加加速度的特性。     

径向基函数网络的功能分析与应用的研究

径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络权值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联。该文从径向基函数网络的结构入手,分别对其所具有的特点、权值训练、网络设计方法及其应用等方面,通过分析与实例,采用对比的方式,给予实验的验证。     

BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择

根据已有的BP网络设计及其改进方案,对一个人工神经网络进行具体的设计,通过其详细的设计步骤与过程,对网络隐含层神经元数、初始权值、学习速率等参数在BP网络设计过程中的关系与影响,以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一步揭示,使人们从中得到更多的启迪,以便使更多的人能够设计出效率更高、精度更好的神经网络。     

量子力学系统控制中研究的问题

在介绍了量子力学系统控制的可能性之后，着重分析了量子系统控制中目前正在研究的若干问题进展情况，包括量子位的控制、量子系统的可控性、最优控制、混合态及纠缠态得控制、量子系统仿真。最后指出了进行量子力学系统控制所需要的理论工具。     

几种消除计算机干扰方法的效果的对比研究

在实际的计算机控制系统中,存在多种形式的干扰或扰动,这些干扰或扰动伴随着系统的动态响应而存在,使得被控对象不能很好地跟踪期望信号或平稳地工作在设定点上。为了得到期望的高精度控制效果,需要结合实际控制系统来分析研究不同干扰的来源及其消除方法。本对一个计算机控制的直流电机随动系统中各种干扰做了分析并提出了几种消除方法,实际电机上的对比实施结果表明这些方法的有效性。     

给定环境下稳定开放量子系统的哈密顿量方法

针对耗散已知情况下Lindblad主方程描述的开放量子系统,本文通过哈密顿量的设计实现了系统对于目标平衡态的稳定化.借助相干矢量体系,将矩阵形式下的原始系统模型转换为了一个矢量形式的线性系统,并证明了变换前后系统稳定属性的等价性.通过保证矢量化线性系统模型的稳定性,并使系统的唯一平衡态等于期望的目标态,得到了系统哈密顿量的设计框架.特别地,本文讨论了这两类条件下系统哈密顿量各元素的范围,并指出根据它们的交集即可构成所设计的系统哈密顿量.最后,在一个两能级系统上进行了数值仿真实验,验证了本文哈密顿量稳定化方案的有效性.     

n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制

研究了$n $比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题. 对于连续弱测量(Continuous weak measurement, CWM)过程存在高斯噪声的情况, 基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method, OADM)推导出一种适用于$n $比特随机量子系统的实时量子状态估计算法, 即QSE-OADM (Quantum state estimation based on OADM). 运用李雅普诺夫方法设计控制律, 实现基于实时量子状态估计的反馈控制, 并证明所提控制律的收敛性. 以2比特随机量子系统为例进行数值仿真实验, 通过与基于QST-OADM (Quantum state tomography based on OADM)算法和OPG-ADMM (Online proximal gradient-based alternating direction method of multipliers)算法的量子反馈控制方案的性能对比, 验证了所提控制方案的优越性.