基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性，提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法，将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型，从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线，由于径向基函数网络具有许多优点，该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义，参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于奇异值分解的模糊模型结构分析和精简

研究用矩阵奇异值分解方法分析一类模糊模型的结构、奇异值分布与模糊规则的关系,用模糊规则的累积贡献率指导规则的精简,以求模型的拟合精度和结构简单之间的平衡,从理论分析和仿真研究表明方法的可行性和实用性。     

基于带扰动项粒子群算法的软测量建模

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。     

基于非线性滤波的移动机器人位姿估计

研究了基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的移动机器人位姿估计。由于扩展卡尔曼滤波必须假定噪声服从高斯分布,若用于复杂非线性系统,其估计精度不甚理想。粒子滤波对噪声类型没有限制,正在成为非线性系统状态估计的有效近似方法。在不同噪声条件下,对基于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波的移动机器人位姿估计问题进行了比较研究。仿真结果表明:粒子滤波能明显地改善移动机器人位姿估计的鲁棒性和精度。     

一种新型的信号盲分离迭代算法

基于动态逼近的思想，提出了一种新型的信号盲分离迭代算法。通过构建一个动态过渡系统，设置相应的系统参数，可以获得满意的动态分离过程。从而使分离算法具有较高的效能，理论分析的结果出了算法收敛的充分条件和必要条件，最后，计算机仿真实验的结果表明了算法的高效性。     

广义正交多项式在卷积求解中的应用

本文定义了一类特殊矩阵——广义正交多项式(GOP)的分离矩阵。它应用分离矩阵的分割性质及其它GOP性质,得到了卷积求解的一类新方法。两个实例充分展示了此方法在自动控制领域中的实用价值。分离矩阵还可用在时滞系统的分析、参数估计及最优控制等方面。     

大系统优化控制中的非光滑函数优化问题

分析了大系统递阶-协调控制方法之一——关联预估方法中的协调级非光滑函数最优化问题,确定了相应的目标函数对协调变量的子梯度,从减少优化控制对系统干预次数的角度,提出了一种基于子梯度的最速下降的优化协调策略。数字仿真结果表明了本算法的优越性。     

非线性系统状态观测器的设计及其应用

研究一般的非线性多输入多输出系统状态观测器的设计问题,采用状态非线性变换讨论了这种观测器的设计方法及条件。将这种设计方法应用于某聚合反应釜的状态观测,表明这种观测器具有良好的收敛性,在参数变化10%时仍具有一定的鲁棒性。     

基于OPC数据存取规范的服务器研究与实现

介绍了OPC技术产生的背景以及OPC数据存取规范。针对LonWorks智能网络适配器开发了OPC数据存取服务器程序，给出了程序的总体设计结构，并介绍了各个部分的实现过程以及测试的结果。     

裂解炉传感器故障的检测和诊断

研究了综合运用非线性PLS和模糊逻辑的故障检测与诊断方法，并在此基础上，利用大型工业裂解炉现场数据构造了裂解炉传感器集成故障检测系统。应用结果表明，以此方法构成的传感器故障诊断系统可信度较高，且具有良好的实用性和鲁棒性。