基于混合Elman网络的非线性自适应逆控制

针对Elman动态递归神经网络的特点,在现有结构的基础上提出一种隐层包含径向基函数的混合Elman神经网络,给出了网络结构和训练算法,并将其应用于非线性自适应逆控制系统中.仿真实验表明该动态神经网络自适应性强,动态特性优异.此方法为实现非线性系统自适应逆控制提供了理想的途径.     

自适应逆控制的离散混沌保密通信系统

基于自适应逆控制原理设计了一新的离散混沌保密通信系统，该系统能够有效的克服信道噪声对混沌同步和信息传输的干扰，并且具有同步速度快，在信道噪声普遍存在的情况下，能够精确传输信息的优点。最后仿真证明了此系统的有效性。     

一种新型的自适应逆扰动消除器

在自适应逆控制中,原有的扰动消除方案对于消除对象输出噪声工作的较好,但当采取抖动信号为对象建模时,在系统输出端将附加抖动噪声,当系统的增益比较大时,这种抖动噪声就愈加明显.原有的扰动消除方案不能消除这一噪声,提出了一种新型的自适应逆扰动消除方案,不仅能有效地消除对象输出加性噪声,而且能消除由于采取抖动信号建模所产生的抖动噪声.提高了系统的抗干扰能力.     

基于超稳定理论克服对象扰动自适应递归滤波辨识新算法

结合超稳定理论与自适应逆控制理论,提出了一种新的能够克服对象扰动的自适应递归滤波辨识算法。由于该算法前向方块为1,已满足严格正实条件,省去了求解前向方块严格正实的计算;反向方块中用超稳定理论求出的参数迭代适应律,克服了用传输函数形式表示的递归滤波器采用梯度法时可能陷于局部极小的缺陷,解决了证明参数收敛问题,并且在模型与对象完全匹配时消除了系统扰动,辨识出的模型更精确实用。仿真结果证实了．算法的可行性。     

基于非线性PID的调距桨控制系统仿真研究

船舶调距桨控制系统中采用一般PID控制器往往难以达到最佳控制效果。针对调距桨控制系统过程模型的特点，设计了相应的非线性PID控制器，该非线性PID控制器各增益参数与偏差信号之间呈现非线性关系，调节控制器的各参数可根据对相应参数的非线性函数进行调整来实现，并采用遗传算法来优化此控制器各部分参数。仿真结果表明，该控制器能根据实际情况快速地调整和完善PID参数，具有响应速度快，稳态精度高等优点，控制效果优于传统的PID控制器。     

基于微粒群算法的自适应ⅡR滤波器的优化设计

针对自适应ⅡR滤波器潜在的不稳定性和性能指标函数容易陷入局部极小点而导致性能下降等问题,用一种新的优化算法-微粒群算法来对自适应ⅡR滤波器进行优化设计,它不依赖于梯度信息,能够有效地实现自适应ⅡR滤波器参数的全局寻优,仿真结果表明用微粒群算法进行参数寻优优于遗传算法,不仅解决了自适应滤波器性能指标函数容易陷入局部极小点的问题,也解决了稳定性问题.