近几年来，自适应模糊backstepping 控制方法已经引起人们的广泛关注，并成为模糊控制领域中一个新的研究方向。笔者以三阶系统为例，介绍了单输入单输出非线性系统自适应模糊backstepping设计方法。给出了一个自适应模糊跟踪控制器的设计新方法，并用于控制倒立摆系统。仿真结果说明了所提出方法的有效性。

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为了提高信道在信噪比大范围变化环境下信道估计的精度，确保高速铁路通信系统的可靠性，提出高铁场景下一种基于信噪比判决的双模切换信道估计算法。该算法利用离散卡—洛基扩展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）及线性最小均方误差（linear minimum mean square error， LMMSE）算法进行信道建模和不同速度环境下的信道估计。仿真发现，当信噪比增大至某值时，基于ICI消除的二次信道估计算法性能劣于传统的DKL-BEM算法（出现交叉点），且交叉点值随速度的提高左移（小信噪比方向）。通过对参数分析和两种算法交叉点值的提取，给出交叉点随速度变化的移动轨迹，自适应地实现两种算法的切换，提高信道估计算法的适应性和有效性。

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利用智能体间的分布式通信，提出了一种基于多智能体一致性的自适应下垂控制策略，用于解决传统下垂控制中频率和电压偏差、系统稳定性和功率分配精度的问题。在传统下垂控制基础上，建立了有功功率分配、有功-频率和无功-电压的二阶动态模型。在考虑通信延迟的基础上，利用无领导的一致性控制分布式电源的有功出力满足传统下垂控制的要求；利用含虚拟领导者的一致性修正传统下垂控制中的频率和电压偏差；通过Lyapunov直接法验证了系统的渐进稳定性，故而解决了传统控制中有功下垂系数对系统稳定性的影响问题；分析了通信扰动对控制结果和稳定性的影响。通过仿真验证了所提策略的有效性。

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车辆视频测速中常常需要标定摄像机安装高度、视场角、倾斜角等参数，而其中倾斜角的确定与更新一般采用人工方式，限制了视频测速系统的应用。针对此问题，提出了一种自适应的摄像机倾斜角标定方法，利用连续观测图像序列建立超定线性方程组，并采用最小二乘法进行求解，最后经过闭环反馈调节，可以实时得出摄像机倾斜角。实验结果表明，该方法测量较为准确，避免了传统人工测量和维护的不便，具有较好的实用性。