具有任意相对度的系统多尺度直接学习控制

直接学习控制能够充分利用系统的先前控制经验，直接产生期望控制信号，不需要任何重复的学习过程。本文针对一类具有任意相对度的线性时不变系统，给出了多尺度直接学习控制方法，当目标轨迹发生变化时，即对于数值尺度和时间尺度与先前目标轨迹都不同的新轨迹，运用所给的直接学习控制方法，不需要重新学习，只需一步学习就能获得系统的期望控制信号。仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于回归模型的C4烯烃制备策略研究

针对不同的催化剂组合和反应温度,探讨C₄烯烃制备策略的优化问题。基于C₄烯烃制备的部分实验数据,首先利用Pearson相关系数和回归分析理论,建立相关性分析模型和多元回归分析模型;然后根据所建立的相关性分析模型对7种主要影响因素进行分析,得到各因素与目标数据的相关程度;最后通过SPSS软件对多元回归分析模型的参数进行求解并进行优化,建立了以C₄烯烃收率最高为目标的回归模型。结果表明所建立的模型是有效的。     

嫦娥三号软着陆轨道与最优控制器设计

以软着陆于地形较为复杂的月球预定区域为背景,研究了高速运行嫦娥三号的着陆轨道与控制策略的设计问题。以燃料消耗最省为设计指标,根据Pontryagin极大值原理,给出了耗损燃料的最优推力方案,设计了相应的着陆轨道和六个阶段的最优控制器,结合迭代法进行各个阶段的模拟仿真,最后对误差和敏感性进行详细的分析。