摘要：该文针对自适应控制课程中的主干教学内容(自校正控制),研发了面向工业过程的自校正控制教学实验平台。该平台基于工业环境的空气加热混合过程被控对象和PLC控制系统,研发了平台化的自校正控制教学实验软件,可以通过I/O变量配对灵活选择不同特性的单变量被控对象,灵活引入各种扰动,灵活选择各种算法,并可结合自校正控制教学中的关键知识点开展递推辨识实验、模型已知时的控制器设计实验、模型未知时的自校正控制实验等。

摘要：通过建立自校正控制起落架的非线性模型和系统的ARMAX模型,对控制器进行了设计,并结合参数辨识,实现了起落架的自校正控制。计算机仿真结果表明,此方案有效地改善了飞机起落架的缓冲性能。

摘要：以雷达寻的导弹的制导系统设计为应用背景,建立了天线罩寄生回路模型,采用无量纲方法分析了寄生回路对制导系统稳定性及制导性能参数的影响。基于极点配置自校正控制理论提出了一种天线罩寄生回路的在线补偿方法,并进行了仿真验证。研究结果表明,天线罩误差斜率的存在导致寄生回路的生成,从而削弱整个制导系统的稳定性,且随着剩余飞行时间的减小,制导系统稳定性恶化加剧,寄生回路会改变制导系统的有效制导时间常数和有效导航比,从而影响制导精度。所提补偿方法能够有效地完成对寄生回路的在线补偿,且具有良好的适应性和鲁棒性,从而达到了增强制导系统稳定性,改善制导系统性能的目的。

摘要：针对冷带轧机厚控系统被控对象参数在轧制过程中 ,尤其在不同道次轧制时的时变特性 ,本文在常规极点配置自校正控制器设计的基础上 ,利用内模原理 ,在原自校正控制器中加入积分因子 ,设计了厚控系统自校正控制器 ,从而有效地消除了系统的静差 .实验结果表明 ,所设计的自校正控制器确保了系统的控制精度 ,明显地提高了产品质量 .

摘要：针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.

摘要：针对加工过程模型的时变性与非最小相位的特点 ,研究了变切削深度铣削加工过程的极点配置自校正控制 ,提出了适应于非最小相位过程的自适应控制算法 ,试验结果表明了该算法的有效性。并指出了获得理想控制结果的控制器设计参数 ,包括观测器参数与期望的极点分布。

摘要：本文研究了车辆主动悬架自适应与自校正控制的策略与算法。控制器的设计仍采用随机线性最优控制(LQG)理论,但控制律参数可自适应于路面输入及车辆参数的变化,从而为系统提供当前条件下的最优输出。仿真结果表明了所提出的方法的可行性和有效性。

摘要：针对变负荷下的超(超)临界机组主蒸汽温度控制问题,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的自校正控制策略。采用GA辨识被控对象模型参数,并对种群初始化方法和遗传算子部分结构进行了改进;采用最小方差率构造控制器,并结合GA设计了自校正控制的运算流程。对某超临界直流锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明,所提自校正控制方法具有更快的响应速度和更强的抗干扰能力,能够满足变负荷下的主蒸汽温度控制需求。

摘要：输入输出采样周期相同,而且时间上同步的传统离散时间系统(即单率系统)最小方差控制方法,不适用于输入输出采样周期不相同的双率系统。提出了控制刷新频率是输出采样频率整数倍的未知参数双率系统最小方差自校正控制算法。其基本思想是,通过设计一个参数估计器来估计系统模型参数,设计一个损失输出估计器来计算系统的损失输出(即采样间输出),通过Diophantine方程和极小化最优预测误差方差导出了双率系统最小方差控制律,并提出了最小方差自校正控制算法。最后用仿真例子说明提出方法的有效性。

摘要：本文提出了一种新的广义预测自校正控制器,这种控制器是基于一种新结构的预测模型——σ^(-1)模型的基础上设计的,其适应能力得到极大加强.