时变系统带δ-修正算法的直接自适应控制

考虑连续时变系统的直接自适应控制问题。研究带有δ－修正算法的自适应律，并导出这种自适应律中信号有界的充分条件；证明了δ－修正自适应算法适用于时变系统的模型参考自适应控制，并且控制系统是稳定的。仿真实例表明δ－修正算法是有效的。

时变系统自适应控制中的δ-修正算法

考虑连续时变系统的自适应控制问题 .主要研究应用 δ 修正算法的自适应律 ,不象σ- 修正算法 ,δ 修正算法不需要被估计参数的先验信息 ;导出应用δ 修正的自适应律中信号有界的充分条件 ,从而可指导设计参数的选取 .最后给出仿真例子说明δ 修正算法适用于时变系统的自适应控制 .

区间集决策表不确定性度量的修正δ-区间决策条件熵方法

为克服区间集决策表现有不确定性度量方法的不足,首先提出δ-区间改进近似粗糙度,然后将其变形与δ-条件信息熵求和,提出一种修正的δ-区间决策条件熵方法.与现有的方法相比,它同时考虑了由上、下近似集和粒化结构引起的不确定性,从理论上证明了集成后的不确定性度量值大于单个影响因素产生的不确定性度量值.最后采用区间集决策表实例进行有效验证,结果表明所提度量优于现有不确定性度量,是一种更为合理的度量方法.

基于神经网络的非线性系统的观测器设计

非线性系统的观测器设计无论在理论上还是在实际应用中 ,一直都是控制界研究的重要课题之一。针对一类非线性系统 ,论文用前馈神经网络的函数逼近能力 ,提出了基于神经网络的观测器设计方法 ,建立了 L yapunov函数 ,并给出了网络权系数矩阵的在线学习规则为δ-修正。证明了网络权矩阵是最终一致有界的。最后针对单臂机器手实例 ,给出了仿真实验。