纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制

针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制

针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

面向可重构控制器实时中间件的设计与实现

可重构控制器的出现要求系统软件模块不但要满足性能和精度要求,还应具有模块化、可集成、可重用等特性.如果将实时中间件引入到控制器的设计中,由中间件管理模块间的交互,可实现控制器的可重构.建立基于RTLinux和实时CORBA的实时中间件平台,需要将CORBA引入RTLinux实时内核空间.该文给出了RTLinux实时内核中的实时CORBA和minimum CORBA实现RTCK的设计,并基于RTLinux MBuff共享内存驱动和实时FIFO设计和实现了GIOP通信协议,最后给出了RTCK与TAO的延迟抖动测试结果并做了相关的分析.     

基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制及应用

针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有界;采用神经网络非线性自适应PID控制器可改善系统性能;通过引入合理的切换机制,能够在保证闭环系统稳定的同时,提高系统性能。理论分析表明,该方法能够保证闭环系统所有信号有界,如果适当地选择神经网络的结构和参数,系统的跟踪误差将收敛于任意给定的紧集。将所提出的方法应用于连续搅拌反应釜,仿真结果验证了所提出方法的有效性。由于该方法基于增量式数字PID控制器,在工业过程中有着广阔的应用前景。     

工业过程虚拟对象软件平台的设计与开发

针对复杂工业过程的对象难以在实验室建立及其仿真系统不能方便快捷开发的现状,提出采用组态软件及仿真软件混合编程开发工业过程虚拟对象软件平台。该平台采用前台界面层、中间通讯层、后台模型层3层结构,以多种可控数据交换方式实现前台界面与后台模型的无缝链接,制定二次开发规则,以平台程序为基础,可实现针对某一工业过程对象仿真软件的快速开发。最后以钢球磨煤机制粉系统的虚拟对象验证了平台的有效性。