非线性系统模糊神经网络直接自适应控制

提出一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。由模糊神经网络构成非线性预测器，利用使预测输出等于参考输出，生成实时控制信号。对自适应算法进行了理论分析，结合实例进行了仿真。     

神经网络非线性系统自适应控制的研究

提出了一种新的神经网络非线性系统自适应控制方法采用改进的ＢＰ算法，避免了选取学习速率的麻烦仿真结果表明：该方法对非线性系统及突加外干拢、参数突变具有较强的自适应能力     

某灌溉水库汛期库水位的自适应控制

在对汛期水库水位、入库流量、泄流量建立 CARMA 模型基础上,对库水位应用自适应控制.并在PC-XT 机上进行仿真,得到了正确的结果,对汛期洪水的防治提供了一个可行的方法.     

多路快速卡尔曼算法

在实际应用中,往往遇到需要处理具有多输入单输出的系统。在要求快速收敛和跟踪的场合下,LMS 算法及常规的快速卡尔曼算法均不适用。本文导出了一种适用于这种情况的复值多路快速卡尔曼算法。理论分析和计算机模拟结果均表明了这种算法的可行性。     

改进的广义预报控制算法

对Clarke(1984)的广义预报控制算法引入了三点重要改进: (1)以逐次单步预报方式取代递推求解丢番方程作法,对受控对象的输出实现多步预报,使计算量大为减少, (2)按采样周期较小条件下所得离散模型参数的理论近似值及参数总和趋一定理设定参数估计初值,使启动初期的估计和控制质量得以明显改进; (3)采用最优滑动平均滤波器抑制阶跃武或正弦式等确定性干扰,而又不致过度放大随机噪声, 改进后的算法仍然保留原广义预报控制的所有鲁棒性。     

一种新的自校正控制方法的研究

本文提出一种由自校正调节器—最小方差控制器(以下简记为STR—MV)的双模控制和在线修正不辨识参数所构成的新的自校正控制方法。该方法已应用到直流电动机的调速上,并取得了满意的效果。     

输入含有时滞的线性对象的模型参考自适应控制系统的大域稳定性

本文阐述了输入含有时滞的线性对象的模型参考自适应控制系统的大域稳定性,给出了自适应控制系统的设计以及大域稳定性的证明。     

镍顺丁硫化胶氧化断裂行为的解析——(Ⅲ)普通硫化体系的氧化断裂行为

在热氧老化过程中,普通硫化体系的镍顺丁胶是主链断裂、交联键断裂和交换链反应同时存在的复杂行为,可认为在初期阶段交联键断裂与交换链反应比主链断裂优先。连续与间歇化学松弛曲线表明断裂过程伴随交联反应产生,而且在应力作用下多硫交联键断裂并发生重排后,交联反应速度加快。     

Microstructure and texture of hydrated cement-based materials: A proton field cycling relaxometry approach

We show how the measurement of proton nuclear magnetic spin-lattice relaxation as a function of magnetic field strength (and hence nuclear Larmor frequency) can provide reliable information on the microstructure (specific surface area and pore size distribution) throughout the progressive hydration of cement-based materials. We present in details the experimental and theoretical characteristic features of the relaxation dispersion to support an interpretation in terms of coupled solid-liquid relaxation at pore interfaces, surface diffusion, and nuclear paramagnetic relaxation. The measurement does not require any drying temperature modification and is sufficiently fast to be applied continuously during the progressive hydration of the material. Coupling this method with the standard proton nuclear spin relaxation and high resolution NMR allows us to follow the development of micro-scale texture within the material.     

水泥回转窑的智能控制

文章介绍了PIT Navigator对水泥熟料生产自动化控制的实现,基于神经网络的自学习、自适应控制元件,将相关的过程数据记录下来,随后借助数据关联性进行分析,在预测和自学习过程模型(模型预测控制)中处理这些数据,并计算过程参数的实时预测,使用这些工具,可以实现更稳定的窑况,同时提高产量和降低能耗。