反馈控制系统中调节器的优化设计

本文利用单纯形优化设计方法设计反馈控制系统的调节器.以可控硅双闭环直流宽调速系统为例,提出了优化设计中边长的选择及限幅非线性的处理方法.实例系统优化设计仿真结果与实测性能基本一致,其设计方法适用于带调节器的一般反馈控制系统.     

一种非线性鲁棒均值预测控制器

提出了一种有界随机动态控制系统输出均值的非线性鳍棒预测控制器。在采用B－样条神经网络的平方根模型表示随机动态系统的输出概率密度函数基础上，输出分布的均值控制转换成一个非线性优化问题。为了解决这一问题，采用了L－M修正梯度搜索方法，得到预测控制器。基于Lyapunov稳定分析，得到了闭环渐近稳定的充分条件和考虑系统建模误差时的鲁棒稳定充分条件。仿真例子表明此算法正确，并获得了很好的结果。     

一类非线性系统的稳定性

研究了一类非线性系统的输入输出稳定性问题，这类系统的特点是其模型为系统输出的线性拟函数。对非线性稳定性系统，利用稳定性的线性等价原理，提出了这一类非线性系统的稳定性判据；对非线性随机系统，给出了m阶均值意义下的稳定性定义，提出了一种二阶均值下的输入输出稳定性条件，给出了几个示例说明。     

一类非匹配不确定系统的滑模控制

研究了一类非匹配不确定系统的滑模控制问题,通过引入适当的状态变换,将系统分解成两个子系统,提出了一种基于二次稳定性的鲁棒滑模面的设计方法;根据滑模控制的到达条件,设计了整个系统的滑模控制器,使得从任意状态出发的不确定系统能在有限的时间内到达滑动面,确保了系统的全局渐近稳定性,仿真结果表明了该控制策略的有效性。     

三温区电加热炉的神经网络模型参考自适应控制

提出了一种基于神经网络非线性系统的模型参考自适应控制方法，通过在线训练获得反映对象动态持性的神经网络辨识器和神经网络控制器，对三温区电加热炉进行实时控制，仿真结果表明该方法的有效性及其优良性能。     

基于神经网络的PID参数自整定与实时控制

将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合，利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器，控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识，利用系统参数整定PID控制参数，作为神经网络权系数的初值，其结构简单，工作稳定，鲁棒性强，实时控制结果表明，这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制，使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。     

浴室噪声环境下小词汇量语音识别系统研究

根据实际应用的需求,设计了一种在浴室噪声环境中的小词汇量的语音识别系统.针对特定的浴室噪声进行分析,引入一种语音增强算法来降低噪声对识别的影响.使用基于人耳听力模型的mel频率倒谱特征参数作为语音特征参数,并结合其一阶差分参数描述语音信号特征的动态特性.针对小词汇量的实际应用需求,选用基于动态时间规整的模板匹配方法来识别.该方法可以用于其他相似的噪声环境中,通过实验验证了该方法的可行性.     

不确定切换系统的保性能控制

针对一类范数有界不确定切换系统,给出了状态反馈保性能控制的定义,利用公共李亚普诺夫函数导出了在任意切换下切换系统二次稳定化保性能控制律存在的充分条件,并将之表示为线性矩阵不等式解的可行性问题,在线性矩阵不等式有解的情况下,给出了保性能控制器的一个参数化表示;进一步以定理的形式给出了最优保性能控制律存在的充分条件.最后,仿真算例表明了所得结论的有效性.