分析了板材轧制过程中出口厚度变化的成因.将不确定扰动的影响归结为轧机刚度系数摄动和轧件塑性系数摄动,建立了双摄动厚度控制模型.综合考虑轧机系统的外部不确定扰动,针对轧制道次间的不确定性,在频域内将板厚信息转化为轧机系统边界性能指标,设计抑制前馈扰动的外部自激励定量反馈控制器.仿真实验表明,设计的控制器能有效抑制轧制过程中的外部扰动,具有良好的鲁棒性能,并能直观保证系统调整时的鲁棒稳定性,适于工业生产

介绍了针对楔横轧机采用液压压下进行辊缝调节基于Popov-Landau超稳定理论设计电液模型参考自适应控制系统.给出了算法，设计方法，理论分析及数字仿真结果，表明这种MRAC系统具有良好的静、动态性能，并具备一定的跟随性及抗干扰能力，控制器形式简单，易于现场应用

 参数化点坐标  使用设计变量  参数化运动方式  使用参数表达式  以参数化点坐标的方式进行参数化建模

静力学和动力学分析,是机器人操作机设计和动态性能分 析的基础。特别是动力学分析,它还是机器人控制器设计 动态仿真的基础。 机器人静力学研究机器人静止或缓慢运动式,作用在机器 人上的力和力矩问题。特别是当手端与环境接触时,各关节 力(矩)与接触力的关系

静力学和动力学分析,是机器人操作机设计和动态性能分 析的基础。特别是动力学分析,它还是机器人控制器设计、 动态仿真的基础。 机器人静力学研究机器人静止或缓慢运动式,作用在机器 人上的力和力矩问题。特别是当手端与环境接触时,各关节 力(矩)与接触力的关系

采用Matlab仿真的方式构建了一个简单的有躯干双足机器人模型,研究了该模型在斜坡上的被动行走,分析了模型步行的稳定性,并设计了一个全状态线性反馈步行稳定器.研究结果表明:无任何驱动器的有躯干双足机器人能够实现沿斜坡而下的被动行走,其步行方式有两种,但均不稳定;设计的全状态反馈稳定器能够较好地稳定模型的被动行走

4.1模糊控制的基本原理 4.2模糊控制系统分类 4.3模糊控制器的设计 4.4模糊控制器设计实例-洗衣机模糊控制 4.5 模糊自适应整定PID控制

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高

考虑一类标称系统存在统一Lyapunov函数的线性不确定切换系统的鲁棒镇定问题,在不确定项满足一定限定条件下,利用完备性条件和统一Lyapunov函数方法,设计出鲁棒状态反馈控制器,使闭环系统仍然具有统一Lyapunov函数,从而在任意的切换策略下,确保闭环系统在其平衡点处是渐近稳定的.仿真结果表明所设计的控制器是有效的

7.1 MATLAB在信号与系统中的应用 7.2 MATLAB在数字信号处理中的应用 7.3 MATLAB辅助神经网络分析与设计 7.4 MATLAB辅助模糊系统分析与设计