高速列车的自适应容错跟踪控制

针对执行器故障下高速列车的速度和位移跟踪控制问题,考虑模型参数的不确定性,引入自适应控制技术,设计了列车的自适应容错跟踪控制器.该控制器不依赖于列车模型参数的先验知识,不需要故障检测与诊断设备,可以有效克服列车模型参数未知以及执行器故障的影响,实现执行器故障下高速列车对目标速度和位移曲线的精确跟踪.基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果说明该控制器具有良好的容错跟踪控制能力.     

非线性系统的智能容错控制

本文提出一种针对非线性系统问题的智能容错控制方案,该方案基于自适应模糊逻辑系统的学习方法,论述了控制器作为一个扩充的体系,集成了自适应模糊控制器、检测控制器及调节控制器三者的功能。仿真表明,所提出的控制方案能够有效的鉴别和适应非线性未知错误,且被控系统在不确定及产生错误时具有很好的稳定性和鲁棒性。     

线性定常系统的一种容错控制新方法

当控制系统的参数发生跳变故障时，系统的性能往往会恶化，甚至会引起系统不稳定。本文讨论了当线性定常系统出现参数跳变故障时的一种容错控制方法。故障检测采用神经网络实现，而容错控制器则采用控制器重构方式设计。仿真结果表明该方法是有效的。     

半主动悬架系统控制仿真

基于李雅普诺夫稳定性理论，设计了汽车半主动悬架的模型参考自适应控制器．自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器．推导了自适应控制律与约束条件．结果表明：该控制器具有很好的鲁棒性和抗干扰性，对系统非线性和模型参数的不确定性具有广泛的适应性．仿真证实了控制器设计的有效性．     

一种新的容错控制方法

本文提出了一种新的容错控制方法，故障检测由神经网络构成，而容错控制器则采用模糊逻辑进行设计。该方法对难于精确建模的对象和过程特别适用，且也能在一定程度上适用于非线性对象，仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于神经元智能PID控制器的研究

用神经元的自学习功能构成了智能ＰＩＤ控制器。该控制器将神经网络和ＰＩＤ控制规律融为一体，既具有常规ＰＩＤ控制器结构简单、参数物理意义明确的优点，又具有神经网络自学习、自适应的能力。     

半主动悬架系统控制仿真

基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了汽车半主动悬架的模型参考自适应控制器.自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器.推导了自适应控制律与约束条件.结果表明:该控制器具有很好的鲁棒性和抗干扰性,对系统非线性和模型参数的不确定性具有广泛的适应性.仿真证实了控制器设计的有效性.     

电控机械自动变速器的故障自诊断和容错控制

根据电控机械式自动变速器系统的特点，提出了系统故障自诊断和容错控制的设计原则，分析了系统中已发生和潜在的主要故障现象及原因，给出了系统的故障模型及故障诊断方法，并对一些关键故障进行了容错控制设计。汽车道路试验证明该方法是行之有效的且非常实用。     

神经网络在车辆半主动控制中的应用

针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性，研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用，设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器，对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明，采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性，采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。     

基于自适应动态面的航向跟踪控制器设计

针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器。由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整。以中远集装箱船COSCO Shanghai号为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的。     

基于模型参考自适应的自学习悬浮控制策略

针对电磁悬浮列车悬浮控制器因轨道不平顺所引发的未知非线性力和传递函数不确定问题，提出一种基于模型参考自适应的自学习控制方案，控制算法中可调参数根据系统状态、误差和时间调整，使悬浮间隙稳定在恒定数值；学习率根据目标间隙误差大小动态调节，避免可调参数调节过慢，同时保证在稳定悬浮时间隙波动更小；通过李雅普诺夫稳定性判据证明了模型参考自适应控制系统的稳定性；通过MATLAB/Simulink对所提出的控制方案进行仿真.研究结果表明：自学习模型参考自适应控制算法间隙的均方根误差为0.12，设定合适的可调参数初始值并对其限幅能够提升控制器的鲁棒性；在单悬浮架测试时，控制器获取到加速度信号，所提出算法的上升时间和调节时间分别为1.21 s和2.04 s，该方法学习率可动态调节，提升了控制器的适应能力.     

时变拓扑结构复杂动力学网络的同步

首先构造一类时变拓扑结构复杂动力学网络模型,其次设计自适应控制器对该网络进行控制,应用Lya-punov稳定性定理,证明该类动力学网络的同步中,这种自适应控制器的可行性.最后利用Matlab进行仿真,结果证实该控制器的有效性和这类网络的可控性.     

船舶运动控制研究

首先对船舶运动控制研究中存在的问题进行了分析，认为其研究中主要存在三方面的问题，即用于控制器设计的模型存在不确定性问题、控制器设计模型的非线性问题和执行机构的问题，针对这些问题，利用鲁棒控制和鲁棒自适应控制理论，提出了解决这三方面问题的控制策略，经仿真研究证实其控制效果是令人满意的。     

基于遗传算法的PID智能控制器设计

根据实际应用的需要,设计出一种基于遗传算法的PID控制器．该控制器首先采用遗传算法优化PID控制器的参数,得到一组参数的最优值,在实际控制过程中利用遗传算法不断优化PID参数,从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力．以确保系统的动态和稳态性能最优．根据设计结果采用Matlab对此进行仿真,仿真结果表明：与常规的PID控制器相比,这种基于遗传算法优化的PID控制器用于实际控制系统可达到良好的动、静态性能和自适应能力．     

神经元自适应PID控制

在神经非模型控制的基础上，结合PID控制的优点，提出了神经非模型自适应PID控制方法，确定了神经元网络的输入信号，并设计出自适应系数的在线修正算法，结合实例，给出了该控制器三个初始权系数的设定方法，仿真结果表明，该控制器不权算法非常简单，而且适应性和鲁棒性很强，控制系统具有良好的动态性和稳态性能。     

铣削加工功率约束神经网络自适应控制系统的研究

研究了铣削过程的神经网络自适应控制，介绍了一种基于ＢＰ神经网络进行系统在线辨识和控制器设计中的自适应控制策略，应用该策略对铣削过程切削功率约束适应控制进行了研究和探讨。     

双机架可逆冷轧机恒张力简单自适应控制

为保证双机架可逆冷轧机轧制中带钢恒张力，设计了恒张力简单自适应控制系统．该系统含有电流和速度2个内环，这2个内环均采取PI调节器控制；最外环为张力环，采用简单自适应控制器控制．仿真结果表明，简单自适应控制比传统PID控制具有更好的性能．该系统对带钢恒张力控制具有很强的鲁棒性，提高了带钢板厚和板形的精度．     

用LMI方法设计不确定关联时滞大系统H∞容错控制器

针对关联项具有N×N个任意未知常时滞的不确定线性连续大系统,在执行器失效的情况下,提出了一种分散的鲁棒H∞容错控制器的设计方法,通过假设可能失效执行器的输出信号为能量有界的干扰输入信号,不确定关联时滞大系统的容错控制问题转化为分散的鲁棒H∞控制问题.控制器可以通过解线性矩阵不等式给出,因而具有数值易解性.最后用一个数值例子验证了该设计方法的有效性.     

基于参数自调整模糊控制的交流伺服系统

设计了一种自调整模糊控制器。根据模糊控制器输入变量的大小调整模糊控制器的参数和输入变量的权重，从而自动地调整了模糊控制器规则。我们把这种自调整模糊控制器引入交流伺服系统中，作为系统速度的调节器。实验表明，这种方法不仅可以提高一般模糊控制的动、静态性能，而且具有四控制不可达到的强鲁捧性。     

用LMI方法设计不确定关联时滞大系统H∞容错控制器

针对关联项具有N×N个任意未知常时滞的不确定线性连续大系统,在执行器失效的情况下,提出了一种分散的鲁棒H∞容错控制器的设计方法,通过假设可能失效执行器的输出信号为能量有界的干扰输入信号,不确定关联时滞大系统的容错控制问题转化为分散的鲁棒H∞控制问题.控制器可以通过解线性矩阵不等式给出,因而具有数值易解性.最后用一个数值例子验证了该设计方法的有效性.