多变量线性定常最优调节器的频域补偿器设计

本文用频域方法讨论了二次型性能指标下的多变量线性最优调节器的补偿器设计问题,得到了其解的频域形式。方法简单,求解方便。     

基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

粗糙集中连续属性离散化的一种新方法

提出一种新的间接离散化方法——超曲面法。首先给出了超曲面的定义，证明了超曲面为一个高阶的多项式，且给出了该多项式的总项数；同时证明了超曲面数与最大决策规则数之间的关系。然后提出了应用支持向量机来求取最优超曲面的方法。最后以空军低消耗器材的储存策略为例，说明了超曲面的求解过程。实例仿真结果表明，用支持向量机来求解超曲面，不仅方法简单，而且较容易寻得最优解。结果还表明，文中提出的超曲面间接离散方法能较好地区分决策表中的决策类别，从而获得更为简捷的决策规则。     

基于故障检测滤波器的歼击机结构故障检测

提出一种新的适用于多种故障类型的故障检测滤波器设计方法，该方法基于故障输出空间，通过配置在特征向量来设计检测增益阵以实现对系统参数的小范围变化，具有较好的鲁棒性，避免了采用多个检测滤波器对不同的故障进行检测。同时，研究了残差与控制输入和故障程度的关系，提出了自适应检测阈值设计方法，并将其应用于歼击机的结构故障检测。     

关联大系统鲁棒跟踪器的设计

针对关联大系统，采用一种处理大系统各子系统间关联项的新方法及内模原理，在时域中给出了Ｈ∞鲁棒跟踪器的设计方法。仿真结果表明，该方法设计出的跟踪器对外加扰动的鲁棒性较强。     

基于区域极点配置的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对一类不确定性不满足匹配条件的不确定线性系统．提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器的设计方法。在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,根据区域极点配置理论．给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信号的可靠跟踪控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠控制器的设计．从而使系统的输出信号不仅能稳定地跟踪参考输入信号．而且能满足要求的动态特性。最后,利用仿真实例验证了本文设计方法的可行性。     

一类基于神经网络的非线性时延系统的稳定性分析和控制

针对一类有参数摄动和时延的非线性不确定性系统．提出了一种稳定性分析方法。控制方案将鲁棒控制和神经网络控制结合起来．首先由线性矩阵不等式(LMI)设计了参考模型即系统线性部分的鲁棒控制器,然后用神经网络来消除系统建模不确定非线性部分。稳定性分析中综合了参数摄动、时延和神经网络权值．合理地选择Lyapunov函数证明了误差闭环系统的稳定性．     

非线性系统的在线鲁棒故障检测

提出了一种具有建模不确定性的非线性系统在线故障检测方法。故障被假定为状态变量和输入变量的函数，该系统仅是输入、输出可测量的。一种基于RBF神经网络的在线非线性估计器用来跟踪系统中的出现的故障，该估计器对有建模不确定性的非线性系统的故障检测具备良好的鲁棒性。文中所提出的方法的收敛性在理论上进行了较详细证明。仿真实例说明了该故障检测方法的有效性和实用性。     

奇异线性连续随机系统动态噪声统计特性未知时的最小阶滤波器

本文讨论了奇异线性定常连续随机系统最小阶滤波器的设计问题。在系统部分观测能量精确测量以及其有限导数存在的情况下,利用广义逆阵方法选择L矩阵,以消除动态噪声对降阶系统的影响,从而推导出动态噪声统计特性未知时的降阶线性最优滤波器,其阶数为n-m+r。当观测方程奇异假设条件成立及引理有解时,本文证明了最小阶滤波器必定存在。文中举例说明了这一降阶滤波方法的可行性。     

一种非线性状态估计器的算法实现与解耦简化

本文以机载火控系统中的目标状态估计器(TSE)为例,探讨了一类非线性状态估计器的算法及简化方法。文中给出了TSE的数学模型,分析了其特点,并作了形式上的变换;而后用最优卡尔曼滤波算法实现了状态估计。最后,利用其结构特点,作了算法解耦,故大大减少了计算量和计算机内存,获得了令人满意的估值精度。