面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

提出了一种带有负载观测功能的异步电动机广义预测控制算法,在对系统动态模型分析的基础上建立了调速系统的受控自回归积分滑动平均模型.该控制算法给出了能够使下一次采样时刻的实际转速以最优特性跟踪下一时刻参考转速的广义预测控制律,并采用负载转矩观测器的前馈功能增强速度控制的抗干扰能力.仿真和实验结果表明,通过合理选择控制器参数,具有转矩预测功能的直接转矩控制系统在转速跟踪和抗扰能力方面得到一定提高

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性

研究了δ算子和δ变换的一些性质以及对离散时间系统的描述方法,并比较了δ变换和传统的s变换和z变换之间的关系.最后介绍了δ算子在离散时间系统仿真和控制系统设计中的应用方法

研究了双层网络学习控制系统的带宽调度优化问题.为了合理分配子系统的带宽，引入了网络定价体系和动态带宽调度方法，建立了非合作博弈模型，从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题.在此基础上，采用粒子群优化算法得到此框架下的纳什均衡解，并进一步给出了网络控制系统的时间片调度方法.仿真结果表明了所提方法的有效性

针对同步电机磁场定向控制系统受负载扰动、电机参数变化影响问题,将自抗扰控制器(ADRC)应用于调速系统中.为解决传统磁链观测器存在的直流偏置和依赖电机参数的问题,提出了基于ADRC的磁链观测器.仿真结果表明:ADRC对负载扰动和参数变化具有较强的鲁棒性,并且响应速度快、超调小,具有优良的稳态和动态性能;改进后的磁链观测器能有效抑制直流偏置和参数变化带来的影响,提高磁链的观测精度

研究了一类具有时变时滞和变采样周期的网络控制系统的稳定性问题.网络控制系统被建模为等效的具有输入时滞的系统，通过构造一个新的具有不连续项的Lyapunov泛函，给出了线性矩阵不等式作为使得闭环系统指数稳定的充分条件.通过求解这些线性矩阵不等式，可以找到一个常数作为采样时刻和输入更新时刻之间的上界，保证闭环系统的稳定性.数值仿真算例表明，该方法有效且相比已有文献局限性更小

分析了直接转矩控制的基本原理。系统采用高低速均适用的磁链混合观测模型。提出一种改进的磁链和转矩控制器,同时给出了相应的电压矢量选择规则.还提出了开关频率自调整控制的思想。在此基础上,设计了8098单片机全数字控制系统,用它分别进行了数字仿真和实时控制,并给出实验结果

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性