基于状态观测器的迟滞非线性系统输出反馈控制

利用Preisach模型与其边界线之间的映射关系建立了容易在线更新的迟滞模型．将模型和径向基网络相结合，针对一类动态多映射迟滞非线性系统设计了输出反馈控制器．应用LyaPunov定理得到系统控制律和神经网络权值更新律，从而保证了闭环系统的跟踪误差及网络权值偏差收敛到原点的某个有界邻域内．     

铅锌烧结过程智能集成优化控制技术

针对复杂的铅锌烧结过程。提出了基于神经网络和模糊专家规则模型的自学习模糊专家控制方法进行状态参数优化，基于神经网络模型的模糊C均值聚类搜索混沌遗传算法进行综合指标参数优化．智能集成优化控制技术具有高效性和实用性，有效地抑制了工况波动，提高了烧结矿产量和质量，取得了较好的工业控制效果．     

多回路网络化控制系统中优化采样频率的确定

在多回路网络化控制系统中，通讯资源的共享和网络传输的时延为系统分析和设计带来新的问题．运用非线性规划理论，分析和推导了多回路网络化控制系统中采样频率优化问题，并由推导过程归纳出易于计算机编程实现的工程化求解方法．通过仿真示例验证了所提出方法的有效性．     

基于小波逼近和尺度变换的非参数辨识方法

提出一种以非正交小波为基函数并应用小波多尺度分析的系统脉冲响应辨识方法，该方法以小波级数的形式逼近脉冲响应过程．从理论上证明了经小波尺度变换后系统随机噪声的方差值减小，即噪声得到有效的抑制，从而大大提高了辨识精度．应用实例验证了所得结果的正确性和算法的实用性．     

基于广义模糊双曲正切模型的自适应控制器

针对一类非线性函数未知的非线性离散系统，提出一种新的基于广义模糊双曲正切模型的参考模型自适应控制器设计方法，并利用Lyapunov稳定性理论证明了该控制器是全局渐近稳定的．仿真例子证明了该方法的有效性．     

病态线性系统的控制模型设计及其迭代算法

建立一种解决病态线性系统的控制模型，得到求解病态线性系统近似解的一种新算法．该算法为病态线性系统利用计算机迭代求解提供了直接的算法依据，同时也适合于常态线性系统近似解的计算．最后将新算法与传统的Gauss—Seidel算法进行比较．     

粗糙集理论的分层递阶约简算法及其信息理论基础

本文模拟人类认知的分层递阶原则,提出一种粗糙集理论的分层递阶约简算法.该算法首先将信息系统或决策系统的知识在由部分属性所构成的多种层次和多种粒度上表示出来,然后分别对各个属性层次进行递阶约简.因此,该算法具有较强的实用性和较好的动态特性,并且能并行运算.同时,本文从信息理论的角度证明了分层递阶约简的理论基础.文章的最后将该算法应用于某水泥窑炉控制决策的获取中,证实了其有效性.     

混沌Lorenz系统延迟反馈控制的机理分析

利用广义Hamilton系统理论的Melnikov方法,严格分析了延迟反馈方法控制混沌Lorenz系统到周期解的机理,揭示了延迟时间与控制混沌的关系.延迟反馈项实际上是一个作用明显的扰动项,通过选择合适的参数,使得系统的稳定流形与不稳定流形不再横截相交,Smale意义下的混沌受到抑制,将Lorenz混沌系统引导到各种不同的周期轨道;可见,延迟时间关系到控制扰动量的大小,但不必是混沌吸引子内嵌不稳定周期轨道的周期整数倍.另外,通过数值仿真,其结果与理论分析相符,从而表明了该分析方法的有效性.     

离散广义大系统的Lyapunov稳定性分析

广义大系统的稳定性是广义大系统理论的基本问题之一,对其稳定性的研究要比状态空间大系统复杂得多,因为广义大系统不仅需要考虑稳定性,而且还要考虑正则性和因果性(离散广义系统)及脉冲自由(连续广义系统).本文在所有孤立子系统都是正则的且具有因果关系的条件下,利用Lyapunov方程,应用Lyapunov函数方法,研究了广义离散线性大系统和广义离散非线性大系统的稳定性和不稳定性问题,给出了离散广义大系统稳定性和不稳定性判定定理,得到了离散广义大系统的关联稳定参数域和不稳定域.     

火电厂多代理控制系统

针对火电厂非线性、多变量和多控制目标的特点,设计了一个火电厂多代理控制系统(PPMACS).在PP MACS中,前馈控制代理(FFCAs)采用神经模糊系统进行决策,反馈控制代理(FBCAs)采用基于遗传算法的模糊系统进行决策.优化任务分解代理(OTDAs)通过一个优化代理和一个分解代理来进行多目标优化分解PPMACS的任务.协调代理根据运行条件协调PPMACS的各个代理.仿真结果显示了火电厂多代理控制系统能够实现火电单元机组的多目标运行和大范围负荷跟踪.神经网络、模糊逻辑和遗传算法是PPMACS中的智能代理进行决策的有效工具.