MIMO系统非线性模糊免疫PID的设计与优化

针对工业中常规控制器难以达到较好控制效果的控制难点,提出了免疫PID控制器,利用模糊控制可以无限逼近非线性的特性,构成非线性模糊免疫PID控制器,并基于正交函数将M1MO(多输入多输出)控制系统的非线性模糊免疫PID控制器的设计过程转化为由一个只含有代数方程的算法来实现,最后用具有自适应功能的遗传算法对其进行优化.仿真结果表明,所设计的控制器在控制性能上优于常规PID,并能快速得到最优参数.另方面对于多输入多输出控制系统,控制器的设计和优化显得更为简便和有效.     

电子商务中加密方法的理论和应用研究

文章通过对电子商务安全中普遍使用的加密方法DES、RSA 和最具有应用潜力的混沌加密方法的描述,进一步分析了这几种方法的原理和应用差异,并通过具体实例讨论了它们在实际中的应用.     

非线性时延对象的神经网络控制

用神经网络技术和预测技术设计非线性时延控制系统,有效地克服了非线性和时延性,并论述了设计参数p户与控制质量的关系.     

基于ARM的数字化电阻焊机控制系统实现

采用某一单独的控制芯片已不能实现数字化电阻焊机的数字控制及多任务,本文针对此问题提出了将ARM、DSP和CPLD相结合的电阻焊机主控制器设计方案,并在ARM开发板上构建Linux平台以支持焊机的多任务实现.然后在已建立的系统环境下,实现了焊机和PC机的网络通信,从而使互联网中任何一台PC机对焊机进行访问和控制成为可能.     

基于PI控制律的通用递阶模糊控制器

为解决常规模糊控制器存在的通用性和工程简便性问题,针对动态特性随操作条件变化对象建立自适应递阶模糊控制器,实现闭环模糊增益调度,并引入稳定监督控制使控制系统具有工程稳定性。     

非线性仿射控制系统的C0镇定性

通过Lyapunov函数设计反馈控制器使得非线性仿射控制系统全局渐进稳定是一种有效的方法. 为了使得反馈控制器具有连续性, Sontag提出控制Lyapunov函数应具有小控制性, 即要求在原点连续反馈控制器存在, 该条件在实际中无法应用. 针对这一问题本文提出了聚点条件来保证反馈控制器具有连续性, 该条件直接对选择的控制Lyapunov函数进行检验, 并且聚点条件还是必要的; 文章将控制Lyapunov函数的严格不等式放宽为非严格的不等式, 提出非严格控制Lyapunov函数, 利用LaSalle定理得到: 采用满足聚点条件的非严格控制Lyapunov函数来设计连续反馈控制器, 非线性仿射控制系统是全局渐进稳定, 扩大了控制Lyapunov函数的寻找范围; 最后通过对一种带摩擦的弹簧系统进行验证.     

采用GA的永磁同步电机直接转矩调速

永磁同步电机直接转矩控制受定子电阻变化影响,进而影响调速系统的精度。本文采用遗传算法动态调整直接转矩控制的调速系统控制器参数的策略,使控制器参数及转矩给定值随转速的波动而调整,克服电阻变化引起磁链控制器输出不准确,达到稳定输出转速的目的。该策略在定子电阻变化较大情况下,仍具有高控制精度。仿真结果验证了这一遗传算法永磁同步电机直接转矩控制调速系统控制策略的有效性。     

高速公路可变速度标志神经网络控制

针对高速公路可变速度控制是一个非线性时变系统,难于用数学模型准确建模这一特点,提出了神经网络控制方法.阐述了神经网络学习算法,设计了高速公路可变速度标志神经网络控制器,并对控制器进行了仿真研究.仿真结果表明,该方法切实可行,具有实用价值.     

应用于回归神经网络的基于梯度的典型算法的归纳与分析

首先给出了分层全回归神经网络的一个综合形式及其状态方程,然后归纳了几种典型的基于梯度的回归神经网络训练算法,描述了算法的具体步骤,并分析比较了算法特点及相互联系,最后指出对回归神经网络尤其是其训练算法研究存在的难点及研究重点。     

智能控制中的模糊控制,神经网络控制及遗传算法（下）

回顾了模糊技术、神经网络技术和遗传算法在控制领域的应用；探讨了神经模糊技术在控制领域的应用以及遗传算法优化模糊神经网络结构的实现。