提出了一种基于小波神经网络整定的PID 控制方法。由于小波变换具有良 好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规 范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧 支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,渗碳炉控制实 验结果表明,用该方法整定的PID 控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好

摘要: 温度测控在日常生活、工业生产工程各领域均具有广阔的应用前景。目前我国各类实际温度控制系统 中主要以传统控制方式为主，其控制效果不够理想。本课题将模糊控制与PID 控制结合，研制出一种具有较 好跟踪速度和鲁棒性的控制系统，为工业控制提供一种新的技术储备，具有较高的应用价值。 本文设计实现了一个多功能、适应多种环境的温度测控系统。为适应不同环境下温度控制要求，系统共 实现4 种温度控制方式：上位机高精度浮点PID 温度控制、上位机模糊控制、自定义功率控制、下位机独立 PI

一种新型的逆变器双环控制技术(提出了一种逆变器双环控制技术,该方案内环为单周期控制,外环采用K 系数法设计 的补偿器。仿真结果证明了该控制策略最显著的优点是:对输入电压的大扰动具有很好抑制 性、负载变化时具有鲁棒性以及带非线性负载时高品质的输出波形。)

数字水印的嵌入与提完善的数字水印系统，鲁棒性，不可感知性较好-Digital watermark embedding and mention complete digital watermarking system robustness, better imperceptibility