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研究了一类不确定组合系统的状态反馈分散鲁棒镇定问题.利用Riccati矩阵不等式方法,给出其可分散反馈镇定的充分条件,并利用线性矩阵不等式方法给出了分散控制律的设计方案.最后用数值仿真证明了这种方法的有效性

本文阐述了基于渗碳专家系统的问题求解策略.为了避免系统的主观性和片面性,提出用多黑板作为问题的求解策略,使其非公认的渗碳领域问题通过多专家进行辩论择优选出最佳解.为此提出基于多元组命题性知识的辩论理论框架和辩论算法.对此进行了计算机仿真研究,结果证明此方法是可行的

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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

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

针对板带热连轧机活套的高度和张力系统,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立了对象的动态数学模型。采用基于BP神经网络整定的PID控制策略以减弱系统的耦合影响,并给出了其控制算法在FPGA上实现的方法,包括脉动阵列算法映射、数据表示及精度和运算部件设计。仿真结果验证了本算法的有效性和控制策略的适用性