一类带死区输入的非线性不确定系统滑模自适应控制

研究一类参数不确定和带有未知死区的非线性系统滑模自适应控制问题.将死区分解为两部分,被控系统中有两类不确定性的系统参数,一类是常值的未知系统参数;另一类是时变的未知系统参数和部分未知的死区.采用滑模控制和自适应控制相结合的方式,第一类不确定性可以由自适应控制来处理,而第二类不确定性可以由滑模控制来处理,即滑模自适应控制器.为了消除滑模控制所带来的抖振,引入边界层[1-2].采用Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真实验表明方法的可行性.     

一类不确定时滞系统的自适应控制

设计基于观测器的自适应控制器，利用Lyapunov稳定性理论分析系统的稳定性，得到利用线性矩阵不等式表示的闭环系统稳定的充分条件，观测增益矩阵和反馈增益矩阵可以通过求解线性矩阵不等式得到。通过一个实例验证所给结论的有效性。     

分布时滞不确定广义系统的滑模控制

研究了一类具有分布时滞和非匹配不确定性的广义系统的滑模控制问题.基于线性矩阵不等式方法,结合不等式技巧,通过构造适当的Lyapunov泛函,分析了闭环系统的渐近稳定性.利用虚拟状态反馈控制和极点配置方法,将系统的稳定性条件转换为线性矩阵不等式的形式,方便利用Matlab中的LMI工具箱求解.通过具体算例验证了该方法的有效性.     

一类非线性不确定中立延迟系统的鲁棒自适应滑模控制

针对一类非线性不确定中立型时变时滞系统的鲁棒镇定问题,利用Lyapunov稳定性理论,提出了一种能渐近稳定系统的自适应无记忆滑模控制器.基于滑模控制技术,确保了该控制器能驱赶系统状态达到事先指定的滑动超平面,从而获得预期的动态性能.一旦系统动态达到滑动运动阶段,系统对不确定是不敏感的.自适应技术的应用克服了不确定的未知上界,使可达条件能被满足.最后,仿真例子证明了该无记忆自适应滑模控制器的有效性,从而保证了闭环系统的全局渐近稳定性.     

一类时滞不确定系统的自适应鲁棒镇定

讨论了一类具有不匹配扰动的时滞不确定系统的鲁棒镇定问题．在扰动有界但上界值未知的情形下．给出了获得自适应鲁棒控制器使系统鲁棒稳定的充分条件．通过估计不确定性的上界．基于估计值设计了控制器．保证了闭环系统一致有界意义下的鲁棒稳定性．     

控制存在多个时滞的不确定系统变结构控制

本文研究控制存在多个时滞的不确定系统的变结构控制问题,考虑不确定项及多个时滞的影响,通过变换间接地得到了要研究系统的变结构控制,并且证明了在该控制作用下,系统在有限时间到达滑模面及滑动模态渐近稳定.     

一类参数不确定广义时滞系统的H∞保性能鲁棒控制

针对一类状态时滞的参数不确定性广义系统,讨论了它的保性能控制问题.目的是对状态时滞的参数不确定广义系统,提出它的时滞无关保性能鲁棒控制器的一个设计方法.首先给出了广义时滞系统正则、脉冲自由且稳定的严格线性矩阵不等式表示的时滞无关充分条件;然后采用线性矩阵不等式方法,给出参数不确定性广义时滞系统的时滞无关保性能控制问题可解的一个严格线性矩阵不等式表示的充分条件,在此条件可解时,给出了时滞无关保性能鲁棒控制器表达式,以及相应的可保性能指标.最后给出了所提出方法的应用.

Abstract：

The guaranteed cost control problem is studied for singular systems with time-delay and parameter uncertainty in order to design a delay-independent guaranteed cost controller for singular systems with time-delay and parameter uncertainty. First, a delay-independent sufficient condition is derived, which is expressed by strict linear matrix in-equality (LMI) for singular systems with time-delay to be regular, impulse free and stable. Then, the delay-independent sufficient condition for the existence of guaranteed cost controller is given in terms of strict linear matrix inequalities via LMI approach. When these LMI are feasible, an explicit expression of delay-independent robust guaranteed cost controllers and the corresponding guaranteed cost of the systems are obtained. Finally, a numerical example is provided to demonstrate the application of the proposed method.     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模，然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器，解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题，克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明，自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力，在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制，具有良好的控制品质，特别是当对象特性发生变化时，还具有良好的适应性。     

时变不确定奇异时滞系统的时滞相关H∞控制

研究一类含有时变时滞的不确定奇异系统的H∞控制问题,采用Lyapunov 泛函方法和线性矩阵不等式(LMI)工具,给出闭环系统正则、渐近稳定且具有范数界的时滞相关充分条件;通过求解相应的线性矩阵不等式,得到奇异系统的H∞控制律.与已有结论相比,该方法无需模型变换.数值算例说明该方法的有效性.     

一类不确定广义时滞系统的保性能控制

研究同时具有状态时滞和控制输入时滞的一类不确定广义系统的保性能控制问题。对于给定的性能指标及所容许的不确定和时滞，设计一个无记忆状态反馈控制律，使得闭环系统是渐近稳定的，闭环系统的性能函数值不大于给定的一个数。利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式工具，得到广义系统的状态反馈保性能鲁棒控制器存在的充分条件和设计方法，并给出相应性能指标上界。仿真示例表明该方法的有效性。     

不确定性时变离散大系统的鲁棒关联稳定性

本文研究不确定性时变离散大系统的鲁棒关联稳定性问题。应用向量李雅普诺夫函数法与比较原理，得到了相应的鲁棒关联稳定性判据。     

基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

延时神经网络在模拟电路软故障诊断中的应用

利用延时神经网络对不同空间曲线的分类原理,延时神经网络可以检查出软故障造成的响应信号之间的细微区别,并正确分类元件容差范围内的电路响应信号,具有诊断模拟电路软故障的能力.     

具非整数滞后的不确定性线性定常离散控制系统的鲁棒镇定

应用频率等价法研究了一类非整数滞后不确定性线性定常离散控制系统的鲁棒镇定问题，给出了该系统鲁棒镇定的估计公式．     

关于林业股份制模式的思考

股份制改革正在全国广泛开展，作为重点基础产业之一的林业部门，如何实行股份制？根据林业生产的特点，结合林业股份制改革试点的实践，对林业股份制的基本模式进行了探索和分析。     

变电站综合自动化系统的模式与发展

变电站综合自动化是在计算机技术和网络通信技术的基础上发展起来的新兴技术，本文根据我国电力系统变电站综合自动化系统的现状，总结了当今变电站自动化系统的结构模式及其特点，综述了国内变电站综合自动化技术的发展方向。     

自适应模糊控制在物位测控系统中的应用

文中介绍了采用自适应模糊控制物位高度的研究方法,给出了控制器的设计,并对控制规则的修正作了改进.该控制器根据现场采集的数据及给定的性能指标实时自动调整模型规则.仿真结果表明该控制器与传统PID控制相比,有较强的自适应性和鲁棒性.     

森林生态系统健康评估模式分析与构建

为了提高判断森林生态系统所处状态的准确性,对森林健康评价进行了研究。森林健康评价是森林生态系统管理的先决条件,前人进行了较多的研究。在总结前人研究的基础上,设想以评估模式的方式来程式化森林健康评估步骤,提出森林健康评估参照模式,用以指导森林健康评估准确、高效、高质量进行;以此为基础,进一步明确了我国森林健康评估的主要研究内容和侧重点。森林生态系统健康评估模式包括以下几方面内容：评估指导原则确定、评估的主要内容确定、评估标准确定、评估指标体系构建、评估方法选择、评估程序和评估结果分析。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值