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综合考虑冷轧厚度计型AGC(automatic gauge control)控制对象模型的渐变性以及在低速轧制时大时延引起的厚度反馈较大时滞,提出一种冷轧厚度计型AGC控制的改进方法来减弱这些系统不确定性和厚度反馈时滞带来的不利影响.推导出针对任意阶对象的增益自适应调节律,并给出了在保证系统鲁棒稳定条件下的控制器和滤波器参数选取原则.仿真结果证明这一新方法可有效地抑制干扰,而且在对象参数摄动时系统具有鲁棒稳定性

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

针对复杂的动态系统,提出了一种基于遗传算法的模糊模型辨识方法,给出了学习模糊规则的新算法,探讨模糊推理方法和遗传学习算法用于非线性系统建模的问题.仿真结果证明了该算法的有效性

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

•极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析

6.1 神经网络概念与特性 6.2 神经网络模型辨识中常用结构 6.3 辨识中常用网络训练算法 6.4 改进的BP网络训练算法 6.5 神经网络辨识MATLAB仿真举例 6.6 基于改进遗传算法的神经网络及其应用 6.7 模糊神经网络及其应用 6.8 小结

10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化

针对冷连轧机采用基于工作点的线性化模型进行动态规格变换控制时系统误差和张力波动较大的问题,提出了一种基于递推分段线性化模型的PID解耦控制方案。通过对五机架冷连轧机进行动态规格变换仿真表明,该方案可保证系统的控制精度,满足动态规格变换的控制要求