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針對目前的控制實驗系統(tǒng)存在局限性，本項目小組設計并開發(fā)了一種新型的控制實驗系統(tǒng)，此系統(tǒng)彌補了現(xiàn)有控制實驗系統(tǒng)中，控制軟件開放程度不高、操作不夠人性化、網(wǎng)絡化實驗平臺的支持不足以及難于實現(xiàn)復雜控制算法實驗等問題，具有廣闊的應用前景和良好的社會效益。

在中國高等教育中，自動化專業(yè)是一個融合了控制理論與技術、機械設計、 電子設計、軟件工程為一體的綜合性學科。當今，社會需求的自動化專業(yè)的人才要求有扎實的理論基礎，較強的實際動手能力，這就要求學生在學校階段要有很好的理論設計和實際開發(fā)的訓練。目前，國內(nèi)外自動化專業(yè)的實驗系統(tǒng)雖然具有各自的特點，能夠滿足用戶的特定需求，但是目前對教學實驗系統(tǒng)的研究和開發(fā)仍然存在一些不盡如人意的地方，主要體現(xiàn)在：控制實驗系統(tǒng)缺乏一個環(huán)境開放、界面友好的軟件平臺；實驗系統(tǒng)無法支持遠程網(wǎng)絡化實驗形式；實驗系統(tǒng)控制對象結構復雜度不足，無法支持科研人員對于高級復雜算法的開發(fā)研究等。 針對控制實驗系統(tǒng)的需求，本項目完成的內(nèi)容如下： 1. 對基于MATLAB/Simulink的網(wǎng)絡化控制實驗系統(tǒng)進行總體架構設計； 2. 設計并研發(fā)了網(wǎng)絡化通用控制器、EasyControl控制軟件平臺及包括多功能過程控制實驗平臺和倒立擺機器人(Pendubot)實驗平臺在內(nèi)的控制實驗對象； 3. 利用上面開發(fā)的軟件、控制器和被控對象，搭建了網(wǎng)絡化的多功能過程控制實驗系統(tǒng)和倒立擺機器人(Pendubot)實驗系統(tǒng)，另外，連接第三方的被控對象，搭建了旋轉(zhuǎn)倒立擺和球桿實驗系統(tǒng)； 4. 在所搭建的實驗系統(tǒng)上進行了豐富的基礎實驗驗證，同時開展了研究性的復雜控制實驗，如雙容水箱的自適應解耦控制實驗、倒立擺機器人基于TS模糊的最優(yōu)控制實驗以及旋轉(zhuǎn)倒立擺的LQR最優(yōu)控制實驗和球桿控制實驗系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡補償控制實驗。 目前，本項目已經(jīng)取得了十分突出的研究成果，依托于本實驗平臺，項目組的成員以及老師已在多篇國際國內(nèi)權威期刊發(fā)表學術論文。并且憑借著本項目對于MATLAB/Simulink軟件的成功拓展與應用，其研究成果已經(jīng)作為典型案例被收錄于自動化專業(yè)MATLAB軟件的經(jīng)典教材之中。另外，在取得學術成績的同時也帶來了可觀的經(jīng)濟效益，并且得到了相關專家學者和行業(yè)權威人士的高度認可。

第十二屆“挑戰(zhàn)杯”作品 二等獎
項目組成員發(fā)表論文： 1.基于T-S模糊策略的欠驅(qū)動機械臂的平衡控制[J]. 控制工程.2012,01. 項目組指導教師基于本項目的產(chǎn)品發(fā)表論文： 1.Data based Virtual Un-modeled Dynamics Driven Multivariable Nonlinear Adaptive Switching Control[J]，IEEE Transactions on Neural Networks. （SCI & EI regular paper）, accepted. 2.基于未建模動態(tài)補償?shù)姆蔷€性自適應切換控制方法[J]，自動化學報.（長文，已錄用） 3.The Energy Swing-up Control of Pendubot System Based on Neural Network Compensation[J]. Neural Computing and Applications (SCI 源), submitted. 項目所開發(fā)系統(tǒng)以作為典型案例被權威教材收錄： 1.基于MATLAB/Simulink的系統(tǒng)仿真