摘要：研究了一类带有不确定控制系数和不可测零动态的高阶非线性系统的自适应实际输出追踪控制问题.与现有文献相比较,所研究的系统更一般化,并且零动态的约束条件得到进一步放宽.通过运用增加幂次积分方法和自适应技术,设计了连续的自适应追踪控制器.最后,给出一个仿真算例验证控制设计方案的有效性.

摘要：为了提高网络控制系统性能,解决网络控制系统中信息和任务相互约束的问题,设计了同时调度网络控制系统中任务与信息的算法.采用遗传算法优化调度序列,减小系统采样周期和端端延时,优化了系统整体性能.最终形成同步异构系统一个周期内的调度表,确定了系统每个子任务的执行时间和占用资源,解决了不同控制回路资源冲突问题和相同控制回路任务与信息执行顺序的约束问题,并且保证了每个子任务的实时性.仿真表明该算法是有效的.

摘要：采用0．18μm CMOS工艺成功设计并实现了一个10Gbit／s突发模式激光驱动器芯片，该芯片可应用于IEEE802．3av标准所定义的对等速率万兆以太网无源光网络系统。此设计对突发模式调制和偏置电路进行了改进，减少了突发开启／关断的转换时间；片内集成了峰／谷值采样保持电路，降低了激光器自动功率控制的成本和复杂度。测试表明：芯片可工作在10．3125Gbit／s速率上；突发开启／关断转换时间均小于0．5ns，满足802．3av标准中时序参数的规定；在125μs的保持周期内，采样保持电路输出电压跌落小于0．5mV。芯片面积为675μm×875μm。

摘要：本文对多指标的连续预测控制系统设计进行讨论 .在设计时除保留连续系统预测控制基本特点外 ,同时考虑干扰、未建模动态等对系统的影响 。

摘要：设计了一种能提供真实感的、基于物理意义的温度触觉复现设备.首先研究了人体与各种不同材质物体之间接触过程的传热过程,据此设计了一个可通过控制珀尔贴表面温度的变化来模拟这一过程的装置.该装置复现部分是由4个15 mm×15 mm的珀尔贴构成的4个独立热源,在温度控制部分增加了反馈和接触检测电路.系统能实现较高的升降温速率,通过对表面温度实时精确控制,可复现各种不同的温度变化曲线.在此基础上提出了一种创新的、基于温度补偿曲线的方法来模拟人手指触摸不同材质时的感觉.多热源复现装置小巧灵活,将来可方便地集成于机器人灵巧手上.最后,通过一系列的温度触觉复现实验,证明了本装置的有效性.

摘要：为解决离散事件系统模块监控中的阻塞问题 ,提出了一种新的监控器设计思想 .在监控器之间建立通信的基础上 ,运用传统的模块监控器设计方法 ,基于估计状态独立设计各个监控器 ;在各监控器间的协调中 ,利用基于优先权函数的优先权模块控制 (MCP)机制 ,使整个系统的动态行为满足期望指标并达到消除或减少阻塞的目的 .利用这种方法设计的监控器非阻塞的充分条件是系统每个事件有一个监控器能观 .最后给出一个应用实例 。

摘要：基于离散系统，本文研究被控对象含有未知输入干扰的状态估计问题，提出了一种新的能够消除未知输入干扰影响的全维状态估计器，给出了新型状态估计器存在的条件．最后给出了仿真示例，证明了本文的结果．

摘要：变结构控制对参数不确定性,外部干扰和未建模动态具有鲁棒性,并被应用到鲁棒模型参考自适应系统.其缺点是易产生抖振.本文设计一种带有前置滤波器的变结构控制器,改善系统动态性能并消除了抖振.前置滤波器使带有符号函数的控制切换产生连续可测信号,实际控制律是光滑的.控制器设计和不确定性估计中引入辅助信号和带有记忆功能的正规化信号,适当选取控制器参数,所设计的控制器保证了闭环系统稳定性和任意小的跟踪误差.仿真结果表明该算法是有效的.

摘要：针对一类具有对象不确定和外部干扰的MIMO(多输入多输出)非线性系统提出了自适应鲁棒输出跟踪控制方案.使用了高斯径向基神经网络自适应补偿对象非线性,高增益观测器被用来估计不能直接测量的输出导数.此方法所设计的控制器不仅保证闭环系统稳定,而且所有状态有界以及跟踪误差一致终值有界.仿真结果充分表明了该方案的有效性和可行性.

摘要：We propose a new method for robust adaptive backstepping control of nonlinear systems with parametric uncertainties and disturbances in the strict feedback form. The method is called dynamic surface control. Traditional backstepping algorithms require repeated differentiations of the modelled nonlinearities. The addition of n first order low pass filters allows the algorithm to be implemented without differentiating any model nonlinearities, thus ending the complexity arising due to the 'explosion of terms' that makes other methods difficult to implement in practice. The combined robust adaptive backstepping/first order filter system is proved to be semiglobally asymptotically stable for sufficiently fast filters by a singular perturbation approach. The simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the controller designed by the method.