不确定非线性系统的鲁棒自适应控制器

在ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ程序中，把非线性自适应控制和鲁棒控制连接起来，为参数化的严格反馈系统在不确定性存在的情况下，建立了一种鲁棒自适应控制方案．非线性自适应控制被用来处理系统的线性参数化部分，而鲁棒控制通过引进非线性阻尼项被用来处理不确定性部分．与现有的方案不同，作者给出了非线性阻尼项的无限种选择，而不是仅仅一种选择．通过使用一种合适的选择，能够设计一个鲁棒自适应控制器．它不仅能够保证对不确定性的鲁棒性，而且能够使输出误差任意小，以及用较小的控制努力取得较好的性能．     

一种基于演化算法的车间调度问题

针对车间调度的问题,提出一种改进的演化算法.在算法中,首先引入个体之间距离和邻域的定义,从而根据距离来确定个体的相似性,并且根据个体的相似性对种群进行分级,以此得到新解产生的邻域.此外,为了提高算法的收敛速度,对较好的个体加入加速因子—列队竞争算子.最后,通过数值仿真检验,验证了算法的有效性和优越性.     

基于模糊神经网络的自适应PID控制器

提出了一种应用于自适应PID控制器的神经网络与模糊控制相结合的算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象的数学模型的缺点,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络整定的PID控制器具有较好的自学习和自适应性,具有较快的响应速度。     

一种适于自适应光学的旋转软刀口波面传感器的研究

利用傅里叶光学理论,证明了一种新型波面传感器——旋转软刀口波面传感器的概念.在经典刀口法的刀口区,以渐变透过率代替突变透过率函数,在光瞳象面上可获得反映光瞳面位置待测波面位相梯度及位相梯度方向的调制信号.文中给出了实验结果和讨论.     

Willis环状脑动脉瘤系统的自适应模糊控制

针对不确定非线性生物系统—W illis环状脑动脉瘤系统,利用高斯型模糊逻辑系统的逼近能力及新构造的Lyapunov函数,基于模糊建模提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案.该方案把逼近误差引入到控制器设计条件中用以改善系统的动态性能.不但设计简单还保证了控制方法的鲁棒性与稳定性.通过反向传播算法调整模糊基函数参数及递归最小二乘法调整参数向量,θ更新控制律,实现了理想跟踪.从理论上研究了脑动脉瘤内血流速度的非线性行为及控制,具有实际意义.仿真结果表明该控制方法的有效性.     

二维多介质欧拉自适应网格方法研究

要对聚能和流场的剧烈变化进行模拟，欧拉方法具有明显的优势。而在这些方面的研究中，所涉及的流场十分复杂，为达到所需的计算精度，必须采用很密的网格才能以较好的分辨率去模拟流场的剧烈变化部分和介质的界面，特别是大空间尺度流场局部细节的数值模拟，有些问题如果用统一网格计算，即使最快的计算机也不能提供足够的分辨率。所以目前计算机的内存和速度限制了整个计算区域的网格细分程度，对计算区域作局部的网格自适应细分、用大的动态空间分辨率划分流场是必要的和迫切的。     

机械结构因素对光电跟踪伺服系统性能的影响

为克服机械结构因素对光电跟踪伺服系统性能的不良影响,分析了转动惯量、结构谐振频率、摩擦力矩等伺服机械结构因素与伺服系统性能的关系,包括分析转动惯量与伺服系统性能的关系、结构谐振频率与伺服系统性能的关系、摩擦力矩与伺服系统性能的关系,探讨了消除或减小机械谐振的措施.该分析方法可应用于设计和制造响应速度快、跟踪精度高的光电跟踪伺服系统.     

弹塑性流体力学拉氏自适应网格和网格重分守恒重映数值模拟方法

拉氏自适应重分弹塑性流体力学有限元程序实现了网格完全自适应，具有良好、灵活的非结构自适应网格数据结构，实现了滑移界面两边(接触间断)网格动态调整，网格的细分和合并处理灵活，网格重分和网格自适应模块兼容、守恒重映，网格重分中采用多种方法控制新网格的质量，爆轰计算可采用Lee-Tarver的化学反应率模式。初步数值计算结果表明，弹塑性流体力学拉氏自适应重分数值模拟方法合理，计算结果正确，基本反映了流场的物理结构。     

微加工薄膜变形镜特性分析

 借助测量微加工薄膜变形镜驱动器的面形影响函数，分析了驱动器的电压-位移函数和驱动器之间的线性叠加性;通过对连续面形变形镜拟合像差的理论分析和实验研究，建立了微加工薄膜变形镜电压解耦模型。分析了对前36阶Zernike模式的拟合残差和拟合能力，指出微加工薄膜变形镜仅可用来拟合低级像差并且有较大的拟合能力和较小的拟合残差，而不能拟合高级像差。     

耦合发电机系统的自适应控制与同步

讨论了耦合发电机系统的自适应控制和参数未知时的自适应同步问题.设计了自适应控制器，将耦合发电机系统的混沌轨道镇定到平衡点，并使得两个参数未知的耦合发电机系统达到了混沌同步.数值模拟验证了所设计的控制器的有效性. 关键词： 耦合发电机系统 自适应控制 平衡点 同步