一、解耦控制 二、推断控制 三、自适应控制 四、预测控制 五、模糊控制 六、神经元网络控制 七、智能控制与专家系统 八、故障检测与故障诊断

以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法．该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标．计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪．实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标．

借助李雅普诺夫稳定性理论提出了一种自适应混沌同步控制方法.该方法通过构造适当的控制函数,从理论上保证了混沌同步控制的稳定性.MATLAB仿真实现了Lorenz系统和Chen系统的混沌同步以及广义Lorenz系统和广义Chen系统的混沌同步控制

为了提高热连轧带钢成材率和宽度精度,在精轧末机架后一般配置了测宽仪,利用机架间张力对宽度动态控制,达到调整带钢宽度目的;由于精轧末机架中心线到测宽仪的距离较远,使得系统具有大滞后性及时变性等特点,很难建立精确的数学模型.采用对模型要求宽松的广义预测控制方法,基于广义误差估计值对控制器参数进行自适应调整,直接辨识控制律参数,省略Diophantine方程的求解、矩阵的求逆,缩短在线计算的时间,适用于快速的轧钢过程.仿真结果表明,该方法对精轧宽度这一大时滞、不确定性系统有较好的控制效果

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究

对模型未知的系统采用Kautz函数逼近得到系统的近似模型.基于所得到的Kautz模型设计了一种预测函数控制器.对该算法进行了稳定性分析,依据Lyapunov稳定性定理得到了保证闭环控制系统稳定的充分条件.仿真实验证明,该算法能够准确逼近真实系统模型,实现自适应控制,得到满意的控制效果

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制

3.1 概述 3.2 线性差分方程模型 3.3 线性差分方程模型的最小二乘法 3.4 递推最小二乘估计 3.5 慢时变参数的实时递推估计