复杂工业系统运行控制由两个层次完成， 即回路控制层和运行控制层。前者完成沿生产线方向各生产单元的回路控制，而后者完成各回路控制的设定值优化，通过使被控变量跟踪其设定值来优化生产性能指标（如产品质量和能耗）。本文给出一种新的分析运行优化控制品质的方法，该方法在回路跟踪误差较小时可以定量描述回路跟踪误差对优化品质的影响，并证明了优化指标的恶化和回路跟踪误差的平方成正比的现象，进而获得了关于回路控制对运行优化品质影响的《平方影响度》原理。此外，也证明了生产结构对优化指标的影响。根据这一原理，提出了运行优化控制品质分析的平滑鲁棒性定义和如何定量修正回路设定值的方法，以改善实际优化效果。
摘 要：对于多变量系统，回路间的关联分析和变量配对是控制系统设计的第一步。前人在针对稳态相对增益阵（RGA）只考虑了系统的稳态特性而没有考虑动态过程中各回路的影响的基础上提出了各种改进的动态相对增益阵。本文在多变量状态反馈预测控制(SFPC)的基础上提出了一种新的变量配对标准，能比较充分的反映控制过程的动态和稳态信息。通过对预测时域P的优化选择确定被控过程的相关性指数矩阵μ,并将μ与稳态信息阵K相结合得出最终的配对矩阵Λ。最后通过实例研究与其他配对方法比较，表明本文提出的方法能得出比较好的变量配对结果。
为进一步提高电力系统在各种不同大小扰动下的静态稳定性和暂态稳定性，提出了一种模糊神经网络参数在线自校正稳定器的控制策略。该方案是在原有常规模糊稳定器的基础上，增加了一个模糊神经网络参数在线调整器。该调整器将定性的知识表达和定量的数值运算相结合，把模糊推理规则存储于神经元中，充分利用了神经网络联想记忆和大规模并行处理的功能，在线、快速、动态地调整常规模糊稳定器的量化因子和比例因子等参数。通过实验证明，与IEEE PSS2B和常规模糊稳定器相比，提出的控制策略能有效地增加电力系统的阻尼，加强系统承受各类不同大小扰动的能力，具有较强适应性和鲁棒性，较大地提高了电力系统的静态稳定性和暂态稳定性。该控制方法具有较为广阔的工业应用前景。
摘 要：针对智能移动机器人环境感知和自身状态信息获取的需求，提出了一个嵌入式多功能数据采集系统的设计与实现方案，该数据采集系统采用了PC/104总线与外部进行数据交互，包含了4个超声波测距通道，6路4-20mA电流信号与0-5V电压信号可选的采集电路，8路数字信号输入和8路数字信号输出电路。详细介绍了数据采集系统硬件电路组成，对总线接口电路，超声波检测电路，数字信号输入输出电路，模拟信号检测电路进行了详细设计与实现。该系统结构简单，实用性强，在智能移动机器人环境感知和自身状态信息获取中得到了很好的应用。
针对一类含未知时变参数的满足线性增长条件的离散非线性系统，提出一种有限时间区间的轨迹跟踪参数自适应迭代学习控制(Iterative learning control，ILC)方案，讨论了该算法的收敛性以及利用遗忘因子提高收敛速度的问题。该方法利用离散时间自适应控制中的遗忘因子最小二乘法，在迭代域上构造新的参数自适应更新律和控制律，同时利用类Lyapunov函数证明跟踪误差在时间域上的逐点收敛、迭代域上的渐近收敛。给出两个仿真例子说明本文提出的参数自适应律与控制方法的有效性。
针对Hough变换无法校正无边框车牌和Radon变换计算量大的问题，提出一种融合Hough变换与Radon变换的车牌倾斜校正方法。通过设置车牌的有效检测区域，利用自适应Kirsch算子提取水平边缘，融合Hough与Radon变换的车牌倾斜校正算法可以对有边框和无边框的车牌图像更快速地进行处理。实验选用200张人工倾斜车牌图片用于检验由算法获得的倾斜角度的准确性，选用400张自然倾斜车牌图片，用于对比Hough变换法、Radon变换法和融合算法三种算法的速度和校正正确率。该算法在Matlab平台下，角度在[-20°,20°]范围内的平均执行速度为0.38s，校正正确率达到90%以上。实验证明，该算法计算量小，正确率高，鲁棒性好。
在分析直驱永磁同步风力发电机数学模型的基础上，提出了基于滑模观测器进行转子位置和速度估测的矢量控制方法，并对传统滑模观测器性能进行了改进：利用饱和函数替换不连续的开关函数，以削弱滑模观测器固有的抖振缺陷；另外，针对传统方法选用低通滤波器提取连续信号造成相位延迟的问题，构建出反电势观测器取代低通滤波器直接提取反电势信号，省略了相位补偿环节，改善了估测精度。通过对比仿真分析，证明该系统能准确估算转子位置和转速，有效削弱了抖振的影响，具有良好的动、静态性能。并进一步在实验室7.5kw模拟实验平台上对此方案的可行性和有效性进行了验证，研究结果为直驱永磁风电系统无速度传感器的工程应用提供了有一定理论指导价值的参考。
针对传统直接转矩控制系统(Direct Torque Control)采用的Bang-Bang控制在误差偏大与偏小时选择相同的空间电压矢量的问题，提出用模糊控制器替换传统直接转矩控制系统中的滞环比较器和开关矢量表的策略，以实现提高转矩动态响应速度，减小磁链和转矩的脉动。引入模糊逻辑，将转矩误差、定子磁链误差和磁链角进行模糊分级，以便根据误差大小合理地选择空间电压矢量。对模糊变量进行模糊逻辑运算，得到合适的空间电压矢量对感应电动机进行控制。详细介绍了模糊控制器的设计。给出了模糊直接转矩控制系统的硬件和软件设计。仿真结果表明，系统在起动与转速突变时响应变快，转矩和磁链脉动减小，动、静态性能得到改善，应用在对转矩动态响应要求较快的场合有良好的效果。
针对多包描述的约束LPV系统，当系统状态不可观测时，给出一种离线状态观测器的设计方法，通过证明由观测器误差构成的自治系统是鲁棒稳定的，保证了观测器输出将最终收敛于系统状态真实值。基于状态观测器，对于系统的观测状态引入参数Lyapunov函数，通过求解无穷时域min-max优化问题给出鲁棒输出反馈预测控制律，并证明了算法的可行性和系统的闭环稳定性。与传统观测器设计方法相比，离线状态观测器设计方法有效的降低了在线计算量，同时采用参数Lyapunov函数的设计算法，在满足系统约束的情况下及稳定性的条件下减少了设计的保守性，并对不确定参数有更好的鲁棒性。仿真结果验证了算法的有效性。
为了实现全自动X射线角分类机测量的高速度与高精度，介绍了一种基于DSP的高速数据采集器的构成及技术实现，包括X射线衍射信号调理，数据高速采集处理以及USB高速通信三部分，信号调理板对X光衍射信号进行放大和滤波处理，DSP主板负责对调理后的模拟信号进行高速数据采集和处理，对光电编码器信号进行采集，以及将采集数据通过USB接口实时传输给上位计算机。设计了数据采集器软件，在DSP主板中嵌入了离散FIR算法对采集数据进行数字滤波，提高了整个系统的测量精度。实验测试结果表明，该高速数据采集器结构灵活，性价比高，抗干扰能力强，数据采集、处理与通信能力等各项指标均已达到了设计时的要求，具有广泛的实用性。
针对非线性系统控制的复杂性，提出了一种基于扰动观测器的非线性系统的前馈控制方法。首先选择一个具有期望特性的线性定常目标模型；然后将系统中的非线性特性等效为目标模型的一个输入扰动，并将其扩充为目标模型的状态变量，以得到线性定常替代模型；再对该替代模型设计扰动观测器以得到扰动估值；最后由前馈控制抵消等效扰动对被控对象的影响。该方法的设计过程完全在线性理论框架下完成，且不依赖被控对象的模型，只要求被控对象的线性替代模型存在即可。证明了被控对象可逆时其线性替代模型的存在性定理；针对同一离散时间被控对象，与基于支持向量机?阶逆系统方法的非线性内模控制方法进行了对比仿真研究。仿真结果表明该方法在线性化、抗扰动、及系统鲁棒性三个方面都表现出更好的性能。
聚丙烯生产过程受内部放热反应及入料温度等影响，具有时滞、大惯性和动态不确定的特点，本文基于离散自抗扰控制技术，通过参数整定跟踪微分器和扩张状态观测器，合理安排过渡过程并估计扰动，利用误差信号设计非线性反馈控制律，以实现聚丙烯反应釜的温度控制。最后借助MPCE实验装置，采用SIMATIC PCS 7控制器进行温度控制及干扰和变负荷实验，不同工况下的实验结果表明该方法具有很好的适应性和鲁棒性，且同等工况下的动态性能优于传统PID控制方法。
为了提高移动机器人的自主导航能力，提出一种基于视觉的用于城市环境中移动机器人姿态估计的优化方法。该方法利用单视图中的竖直消失点以及两视图中匹配的水平消失点完成估计。为了准确地提取消失点，设计了一种误差识别的消失点估计方法以获得具有最小方差的估计结果。通过分析消失点估计过程中的误差传递，将消失点的最小方差估计问题转化为一个凸优化问题。然后，利用垂直判据检查所有提取的候选水平消失点，并对两视图中的水平消失点进行匹配。物理实验表明，该算法能够快速、准确地估计出移动机器人的姿态。
针对含有建模误差和不确定干扰的关节机器人轨迹快速跟踪控制，本文提出了一种改进神经网络PID控制器的设计方法。该方法采用了双控制器鲁棒控制，神经网络通过学习PID的输入输出特性，快速补偿关节机器人系统的建模误差和不确定干扰，而利用最小二乘法和收敛后的神经网络输入输出特性优化PID控制参数，能够削弱建模误差对控制效果的干扰。控制器在李雅普诺夫意义下是稳定的。文中以两关节机械臂为被控对象进行了仿真实验，实验结果表明改进控制器的优越性。
为解决逆控制方法较依赖系统精确模型及易受逆误差影响等问题，提出了一类非线性系统基于支持向量回归的鲁棒自适应控制方法，该方法通过支持向量回归辨识得到被控对象的逆模型，并构建自适应逆误差补偿环节，在线修正由于逆模型误差、外界干扰等不确定因素对控制系统性能的不良影响，使得系统能够快速、准确的跟踪参考模型输出。导出了支持向量回归的权值自适应调整率，并利用Lyapunov稳定性理论证明了系统闭环渐近稳定。通过对典型非线性模型的仿真研究，证明了此控制方案在解决一类非线性问题上的可行性，且鲁棒性较好。
研究随机环境下带有私人信息的单机能力分配问题，其中各部门的单位产品收益、需求信息及加工设备各时段的能力为私人信息，各部门的需求为随机变量。根据信息的分布情况，将问题分解为设备方问题与各部门问题，并给出相应的随机规划模型。采用设备方与各部门协商的方法对问题进行求解。首先通过引入置信水平将随机规划模型转化为清晰的参数规划模型，然后利用拉格朗日松弛和泰勒级数展开方法进行协商参数设计，接着给出基于偏转次梯度方法的分布式拉格朗日乘子更新法则和求解考虑随机需求和私人信息的单机能力分配问题的算法。最后，通过数值算例分析了重要参数对能力分配结果的影响，验证了算法的有效性。
由于分数阶微积分具有“无限记忆”的特点，采用分数阶微分方程能够更全面准确的描述系统的动态特性。目前对于由分数阶传递函数所描述的分数阶系统的分析仿真主要是在MATLAB 的工作空间中完成的，而不能如对整数阶系统的仿真分析可在SIMULINK环境下进行。基于分数阶微积分基本理论和SIMULINK模块封装技术，设计了一个可在SIMULINK环境下对分数阶传递函数进行显示、对分数阶系统进行分析的模块。该模块的调用与SIMULINK中整数阶传递函数模块的调用类似，具有便捷、直观的特点。通过工程实例验证，所设计的模块对分数阶系统的分析、设计可获得较好的效果。
动车组是自带动力、固定编组、可双向开行的旅客列车，具有安全可靠、运行快捷等特点，是高效率、大密度的旅客运载工具。牵引电机作为高速动车组牵引传动系统的重要组成部分，给动车组提供了最直接的动力。永磁同步电机具有体积小、重量轻，功率因数高的特点，适应实际高速列车运行的需要，是新一代高速列车牵引电机研发的重点方向。本文引入直接转矩控制策略，研究了永磁同步电机在列车牵引、恒速和制动模式下的控制技术，并在列车网络控制系统的框架下，基于Rt－Lab系统进行了实时仿真研究，该系统根据动车组的运行特性曲线，能够实时的获得不同工况下的运行结果，结果表明本文方法具有转矩响应快，控制精度高的特点，具有实际应用的潜力。
非最小相位系统广泛存在于电力、航天等工程领域，由于该类系统传递函数右半复平面零点、极点或延迟环节的存在，采用传统的控制方法难以取得令人满意的控制效果。为了解决这个问题，提出将灰色去余控制理论应用于非最小相位系统控制器的设计。通过设计一个性能良好的预期系统，与原系统比较找出多余部分，然后施加去余反馈。该反馈能够改变系统传递函数，抵消或削弱使系统性能恶化的多余部分的作用，从而改善系统性能。分别针对右半复平面存在零点、极点和延迟环节的非最小相位系统设计灰色去余控制器并与经典PID控制器进行仿真对比研究，结果表明灰色去余控制器对于改善系统的动态性能具有良好的作用，可以解决非最小相位系统较难控制的问题。
基于自适应噪声对消原理的谐波电流检测方法，得到了广泛研究并且已被验证是可行的。针对传统定步长最小均方自适应算法无法解决收敛速度和稳态误差这一矛盾，本文在研究最小均方算法基础上，提出一种引入动量项的变步长自适应谐波检测算法，采用动量项加快权值收敛，并且采用当前误差信号和上一次误差信号的自相关估算来调整步长迭代，使得谐波检测在实时性和精度上有显著提高。该算法计算量比较小，易于实现，具有良好的工程应用前景。仿真结果验证了该算法的有效性。
混合量测下电力系统动态状态估计算法，目前主要假设量测信息在同一时间获得,且很少考虑量测异常值对状态估计的影响。针对以上不足，充分利用混合量测的特性，在分析监控及数据采集系统（SCADA）数据取用时间窗口的基础上，提出了混合量测下序贯抗差状态估计算法。该算法首先序贯入同一时间断面上的同步相量测量单元（PMU）量测值，然后依次序贯入陆续到来的SCADA量测值。初步融合完成后计算融合代价函数，如果超过设定阀值，则增广量测矩阵形成混合量测集，通过扩展卡尔曼滤波（EKF）进行抗差状态估计。该算法能够提高估计中心的利用率以及状态估计的实时性和精度，降低量测异常值对状态估计的影响。文章最后在IEEE14节点系统上进行了仿真，验证了该算法的有效性和优越性。
为达到节能减排目的，提高摩托车发动机的燃油利用率，增强摩托车的防盗能力，本文设计了一种由数字点火器、远程数据收发模块与被动无钥门禁模块等组成的智能型摩托车控制器。对摩托车最佳点火时间、最佳点火提前角与发动机转速精确匹配方法进行研究，通过数字点火器来对点火提前角进行精确控制，达到发动机最大功率与最小油耗的最佳配比，有效地降低摩托车油耗，减少氮氧化物排量。采用被动无钥门禁模块来对摩托车使用者的身份进行校验，利用GPS技术对摩托车进行远程定位，通过中文名称搜索算法获得当前中文位置，多种位置查询方法使用户对摩托车的监控与管理更加灵活。测试结果表明，摩托车的定位精度高，监控效果稳定，实时性强，防盗装置有效。
随着可再生能源发电和电动汽车的接入，随机激励对电力系统稳定性的影响日渐突出，随机稳定性已成为一个重要研究课题。要直接分析随机系统的稳定性比较困难，本文提出根据确定性的截尾系统的稳定性，来分析原随机系统的弱随机渐近稳定性。首先给出了弱随机渐近稳定性定理的依概率证明，其次给出功率随机激励下单机无穷大系统的随机微分方程模型，然后利用单机无穷大系统的Lyapunov函数，验证了单机无穷大系统的局部弱随机渐近稳定性,最后给出相应的结论。
为了解决互联网中的拥塞现象，提出了一种滑模主动队列管理算法。考虑到互联网中存在的各种不确定和时变时滞因素的影响，基于互联网拥塞控制模型，利用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面，有效地克服了这些时变因素的不利影响。基于趋近律的方法设计了控制器，该控制器能够有效地抑制路由器中队列长度的振荡。仿真对比表明，该算法具有更好的稳定性和鲁棒性，能够适应时变的互联网环境。最后给出了滑模主动队列管理算法在大型电力企业远程监控网络中的应用效果。
