描述交流励磁工频同步化调速电机的结构,对其矢量控制系统、循环变流器、交流励磁工频同步化调速电机进行了仿真数值分析.结果表明,变频侧定子力矩电流在突加负载时仅有微小变化,速度响应的超调量也比较小,电机工频侧定子磁链比较平滑,未受动态过程的影响,具有较强的鲁棒性.仿真分析与实验结果达到较好的吻合

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性

为实现酒精发酵变温控制，提出一种新的、具有专家调整策略的神经网络自组织模糊控制器.用神经网络代替传统模糊控制器的逻辑规则推理合成运算或查表，减少了工作量.采用一种对量化，比例因子进行专家调整的策略，使系统响应的上升时间减少，超调量降低，控制器的鲁棒性，稳定性均良好

针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法——多感官群集智能算法(multi-sense swarmintelli-gence algorithm,MSA).受鱼群算法(artificial fish-swarmalgorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动.仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高.最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求

实现了神经元在线参数自学习功能,利用神经元控制器及滞环比较器、智能功率模块实现了基于神经元控制器的交流伺服系统。由仿真和实验结果,可以看出神经元控制器具有较强的自适应性及鲁棒性

对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点,充分运用计算机丰富的逻辑判断和数值运算功能对控制系统进行设计,不仅可以实现模拟控制器的数字化,而且可以突破模拟控制器参数为定值的局限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则,同时对于各个不同的调节规律,采用不同的控制策略,使得系统具有更好的动、静态性能指标,更强的鲁棒性.最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性

针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度

针对大批量芯片生产中视觉检测难题,提出了一种基于多窗体结构的多目标匹配算法,实现了多窗体结构的自构建.结合螺旋形特征链对最多近似点距离(MCD)进行了改进,提高了算法速度和鲁棒性.通过实验证实:该算法较好地完成了大批量芯片识别任务;该算法除了具有高速度和高精确度的优点之外,还具有其他算法不具备的柔性

为了抑制机电振动,保证对干扰有良好的动态抑制作用且无静态扰动误差,针对轧机主传动系统,建立了基于模型匹配二自由度系统的状态空间模型,并将轧机主传动系统机电振动控制设计问题归结为标准的H∞控制问题；用线性矩阵不等式法得到输出反馈H∞控制器,以保证系统的鲁棒性．仿真研究结果表明,该方法有效改善了轧机主传动系统的跟踪性能,抑制了系统的机电振动现象,同时减小了轧制负荷扰动引起的动态速降．

研究了一类具有未知扇区非线性输入且含有未知不确定性和外部干扰的主从混沌系统的投影同步问题.首先选择了一个合适的滑模面,然后基于Lyapunov稳定性理论设计滑模控制器和自适应更新规则.所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性.通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的仿真研究,验证了所设计控制器的有效性