摘要：核电厂需要大量控制系统来实现系统有效控制与安全运行,其中核电站堆芯是放射性核燃料热源的关键部件,反应堆功率控制关系到核电厂运行的安全性与经济性。为解决传统PID控制器难以准确应对非线性、大功率范围的功率控制问题,本研究以某压水堆核电厂为对象推导并建立了反应堆堆芯模型,采用基于策略梯度的深度强化学习方法与PID控制器结合建立的自适应控制器进行功率控制仿真。仿真结果表明:相较于传统PID控制器,所设计的基于深度确定性策略梯度算法的自适应功率控制器,响应速度更快、控制精度与稳定性更高,同时具有较高的鲁棒性,可以准确快速地控制堆芯功率,跟踪负荷变化。

摘要：针对一类控制器无论是否具有可分离结构的非线性系统 ,利用内模控制的思想提出一种统一的神经网络模型参考自适应控制器设计方案 ,简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计。给出了统一的设计步骤 ,它适用于任意非线性系统 ,更接近于工程实际。

摘要：针对一类参数变化幅度大 ,过渡过程频繁的运动系统 ,提出了一种实用的自适应控制器方案 .基于这种结构简单 ,鲁棒性强 ,约束条件较少的方案 ,为一种自动仿型铣床设计了自适应速度控制器 .数字仿真表明 ,自适应调速系统的性能能够满足设计要求 .将仿真结果应用在某实际仿型铣床的控制器上 。

摘要：把块脉冲函数的递推辨识算法与极点配置控制策略有机地结合起来，提出了一种新的连续时间自适应控制器。由于块脉冲函数递推辨识算法是一种能保持受控对象最小相位特性的连续时间参数估计方法，而极点配置控制策略是一种鲁棒控制方法，因此，本自适应控制器具有更加广阔的工程应用前景。文中给出了这种控制器的工作原理和设计方法，讨论了它的性能和实现问题。理论分析和水电站调速系统的仿真实验结果证实了本设计方法的有效性。

摘要：针对一类未知非线性系统,设计了一种基于小波神经网络的自适应控制器,并提出了一种适合在线学习的参数混合训练算法。根据离线和在线学习系统的特性,得到小波神经网络控制器的初始参数,使用混合训练算法在线修正控制律,实现了自适应控制。仿真结果验证了该控制方案的有效性。

摘要：研究了线性定常型多自主体系统的双向符号趋同问题.由于系统的全局信息难以获取,仅利用自主体本身及其邻居的信息,为每个自主体设计了完全分布式的自适应控制器.然后,借助矩阵论、李雅普诺夫函数等工具,分析了闭环系统的性能,并且给出了系统基于自适应控制器实现双向符号趋同的充分条件.研究表明,如果自主体间的通讯拓扑图是结构平衡的且是强连通的,那么线性定常型多自主体系统在所设计的控制器下可以实现双向符号趋同.

摘要：主要介绍适用于船舶航线保持自动控制系统的自校正控制算法，由于选择了具有偏航距离加权约束的广义最小方差性能指标，使所设计的控制器不仅适合于航向保持自动操舵，而且适合于航线保持自动控制。实验表明，该控制器具有良好的性能。

摘要：主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法．利用神经网络激励函数的分段局部线性近似，将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题．利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估计．在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器．

摘要：新型冠状病毒的爆发,导致世界许多国家的医疗设备及个人防护设备短缺,为了满足患者拥有更方便、舒适的治疗环境。在传统PID控制算法的基础上增加变论域控制器和模糊控制器,能调节实际输出与目标设定值之间变化的参数。实验结果表明:使用变论域模糊自适应PID控制器在0-20cmH2O压力范围的三个呼吸层次下实时调节,最后发现所设计呼吸系统输出的潮气量偏差率均值为6.27%,低于正常偏差率10%,基本能满足患者的需求。

摘要：就对象相对阶大于 1时的变结构模型参考自适应控制 (VS MRAC)系统提出了一种低增益变结构控制方案 ,主要特点是 :1)系统变结构律在低增益状态下仍可保证所有辅助误差在有限时间内收敛到零 ,从而提高了系统跟踪精度 ;2 )进一步研究了平均值滤波器对系统稳定性的影响 .