针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

为减少冷轧带钢的非对称板形缺陷的产生,设计了工作辊非对称弯辊控制系统.应用影响函数法计算辊系变形,同时考虑辊缝中金属横向流动对带钢出口横向张力分布的影响,通过迭代法计算出工作辊两端施加不同弯辊力后的辊间压力分布、出口厚度横向分布以及出口横向张应力分布.理论分析结果表明,工作辊非对称弯辊可以在一定程度上改善辊间压力分布不均,减轻轧辊磨损和减少轧辊掉皮事故的发生,降低带钢边部的非对称板形缺陷.实际应用结果证明,当倾斜调整量小于10%时,应用工作辊非对称弯辊替代倾斜调整,可以获得更好的板形精度

研究了一类具有状态时滞的时变离散时间系统的最优预见控制问题.所用的方法仍然是通过引入差分算子构造扩大误差系统.首先克服了差分算子不是线性算子的困难,成功构造了扩大误差系统.然后通过提升技术,把系统转化为形式上没有时滞的普通控制系统.最后通过引入可预见的目标值信号信息,得到最终的扩大误差系统.从这个扩大误差系统出发,利用时变系统最优控制的有关结果,设计处理原系统的带有预见作用的控制器.利用矩阵分解,把需要求解的高阶Riccati方程转化成一个低阶的Riccati方程.仿真实例表明了该设计方法的有效性

针对电机驱动系统进行了基于有限时间控制器的结构/控制一体化设计.针对电机驱动系统跟踪控制问题，采用有限时间收敛方法设计了跟踪控制器.考虑系统状态信息不可测的情况，设计了有限时间滤波控制器，在估计系统速度信息的同时实现了有限时间跟踪控制.为进一步提升系统控制性能，考虑结构与控制之间存在的耦合问题，对电机驱动系统进行结构/控制一体化设计.首先针对电机驱动系统设计了同时考虑结构优化和控制器优化的一体化性能指标.所设计一体化性能指标能够在满足控制性能要求的同时，得到所能驱动的最大负载.同时优化系统的结构参数与控制器参数能够使控制系统达到全局最优，从而取得良好的控制效果.随后，采用嵌套优化策略对电机驱动系统的一体化设计问题进行简化，采用自适应步长的布谷鸟搜索算法对控制器参数优化问题进行求解，得到了一体化最优解.通过数值仿真验证了所提方法的有效性

为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统.鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性.仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信.外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

作为对经典自适应控制改进的控制方法，多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径，并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略，其被分为多种类型，本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法，离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器，在线加权融合各个局部控制器的控制输出，从而形成全局控制，是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状，然后给出相关研究的新进展和一些观点，包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等，最后指出未来的几个研究方向

MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青 睐。控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学 者在此基础上先后开发出一系列的相关工具箱(toolbox),如控制系统工具箱 (Control System Toolbox)、神经网络工具箱(Neural Network Toolbox系统辨识 工具箱(Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱(Optimization Toolbox)、鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的 面向结构图的系统分析平台 Simulink

本课程是自动化专业的学科大类基础课程，是一门必修课，是本专业主干课程。通过本课程的学习，使学生建立经典控制理论部分的基本概念，学习现代控制理论的基本内容，掌握反馈控制原理的应用以及分析和设计的一般规律，使其具有分析和设计自动控制系统的初步能力。同时，为专业基础课及专业课的学习打好基础，而且为以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。重点：线性系统的时域分析法、线性系统的根轨迹法、线性系统的频域分析法以及线性系统的状态空间分析与综合；难点：结构图等效变换、梅森公式的应用、扰动作用下减小或消除稳态误差的措施、高阶系统动态性能分析、广义根轨迹的分析与应用、复杂系统稳定裕度的确定、多环系统的开环幅相曲线、对数曲线的概略绘制及相应系统传递函数的确定、反馈校正方法及应用、矩阵指数的计算、状态方程的求解、系统能控性、能观测性问题以及稳定性概念的理解