摘要:

论述了变域传热发汗控制理论的发展历史和研究现状.对变域传热发汗控制理论的产生背景及其空气动力学机理和变域传热发汗理论的特点进行分析.提出和建立了快烧蚀、结构温度控制和发汗的理论构架,总结了已取得的研究成果.析了在发汗控制理论和技术研究中有待解决的几个问题,出了发汗冷却控制技术的应用前景.

摘要:

采用一种适用于噪声环境的广义整体最小二乘算法,准确地辨识飞机的颤振模态参数.该算法结合有理传递函数模型,将带噪系统的辨识问题转化为广义整体最小二乘问题.利用线性的广义奇异值分解求解模型系数, 避免了非线性优化的复杂计算.通过迭代法更新加权项, 获得了接近于极大似然估计的辨识效果.最后利用试飞试验数据辨识飞机的模态参数,验证了该方法的有效性.

摘要:

针对可重构制造这一新的制造模式, 研究一类非周期可重构流水作业的建模与优化问题.非周期可重构流水作业由析取图模型表示,基于析取图模型, 选取完成所有作业的最大时间Cmax作为优化的目标,建立相应的混合整数规划求解置换、一般和无缓冲区3种情况下非周期可重构流水作业的最优配置和最优调度.

摘要:

针对一类线性不确定切换系统, 在控制器增益存在加性摄动的情况下, 给出了非脆弱状态反馈控制器的两
种设计方案: 方案 1 是利用多L yapunov 函数方法, 通过子系统之间的切换, 使系统对所有可允许的不确定性保持渐
近稳定; 方案 2 是基于平均驻留时间方法, 给出了非脆弱状态反馈控制器存在的一个充分条件. 相应的结果都是以线
性矩阵不等式的形式给出. 最后以一个数值例子说明了上述两种方法的有效性

摘要:

研究含有多面体参数摄动Delta算子系统的鲁棒H∞滤波问题,基于Delta算子系统有界实引理, 提出了新的参数依赖型鲁棒H∞性能准则.利用该性能准则, 采用线性矩阵不等式技术推导了此类系统全阶鲁棒H∞滤波器存在的充分条件, 并通过求解一个凸优化问题来设计滤波器.与基于二次稳定的滤波方案相比, 该方法具有较小的保守性.最后以数值示例验证了所提出方法的可行性.

摘要:

基于混合概率主元分析(MPPCA)的监控方法,存在要求各子模型中主元个数相同、 监控指标不一致、 监控表格过多等缺陷.为此对MPPCA算法进行改进,分两步建立模型;首先求出混合高斯模型(GMM),然后利用概率主元分析)(PPCA) 建立每个子模型的主元模型.改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释率及其变化趋势,并引进基于PPCA的监控方法,保证了监控指标的一致性H 减少了过程监控图.

摘要:

针对柔性机械手的动力学方程具有非最小相位的特点,运用重新定义的柔性机械手系统的输出,通过输入输出线性化, 将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统.考虑到柔性机械手系统存在的不确定性, 设计终端滑模控制器, 使输入输出子系统在有限时间内收敛到零.最优组合输出系数采用混沌遗传算法优化,以保证零动态子系统在平衡点附近渐近稳定,从而保证整个系统渐近稳定.仿真结果证明了设计方法的有效性.

摘要:

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法.先对源图像进行小波分解,在小波金字塔最顶层的低频近似子图像上进行角点检测,过仿射变换模型得到初始配准参数;然后将这一参数逐层进行迭代精炼,至达到金字塔最底层,得到最终精确的配准参数.这些不同配准方法结合起来,可以克服单独使用任一方法存在的不足.论分析和实验结果表明,这种混杂图像配准算法精度较高.

摘要:

考虑一类单输入线性切换系统的可镇定性问题, 利用变结构控制对系统进行降维.通过对系统滑动模态的研究,得出了系统一致可镇定的充分条件和系统存在容许镇定策略的充分条件.给出了具体的容许镇定策略集合, 并对二阶切换系统给出了详细的容许镇定策略.仿真实例验证了所提出结论的有效性.

摘要:

有关蚁群优化算法收敛性分析的研究还很少,不利于进一步改进其算法.为此, 较详细地分析了用蚁群优化算法求解TSP问题的收敛性,证明了当0

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提出一种基于最大熵估计的支持向量机概率建模方法.针对传统的支持向量机方法不能提供后验概率的输出问题, 从信息熵的角度采用最大熵估计方法,直接对支持向量机输出进行后验概率建模.实验结果表明, 与同类算法相比, 所提出的基于最大熵估计的概率建模方法具有优良的性能.

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提出一种基于动态突触的离散型Hopfield神经网络(DSDNN) 模型,给出了DSDNN的连接权值的动态演化模型及其神经元的状态更新模型.证明了DSDNN的平衡点与常规离散型Hopfield神经网络的平衡点具有一一对应的关系, 分析了平衡点的稳定性.最后通过仿真分析了DSDNN的动态演化特性与其参数的关系.

摘要:

在需求函数为均匀分布且预测偏差随提前期变化的条件下, 分析了提前期压缩对供应链成员收益的影响,以及如何实现供应链成员收益的Parero改进.研究结果表明:通过引入线性补偿策略,在提前期压缩的前提下,可以实现供应链成员收益的Parero改进, 使供应链成员达到双赢.

摘要:

针对多UCAV协同作战任务分配问题,建立了多目标整数规划模型, 提出了基于整数编码的混合遗传算法.将约束分为全局约束和局部约束, 根据局部约束将决策变量分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量进行编码,减少了染色体变化要素.设计了交叉算子和变异算子, 以提高个体的约束满足率.以UCAV的SEAD 任务为想定进行仿真,实验结果表明, 该混合遗传算法可有效解决大规模整数规划问题,在求解效率和约束满足率上比标准遗传算法有显著提高.

摘要:

在不完备信息系统中, 利用描述子来表达决策规则.引入描述子简化和约简的概念, 给出描述子的区分函数, 利用布尔推理理论求取描述子的约简, 并由此获取信息系统的优化决策规则.从保持原系统决策信息的角度出发, 定义信息系统的GS-约简和DS-约简,G-约简和D-约简.通过对这几种约简及其关系的讨论, 从不同角度考察了信息系统中属性的重要性.以上结果对于完备信息系统同样有效.

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研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题.对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、早熟收敛等现象,了遗传算法的参数调节问题.出一种自适应交叉概率和变异概率,考虑了进化代数对算法的影响,考虑到每代不同个体适应度的作用,出一种改进的实数自适应遗传算法.利用3个测试函数对算法进行验证,数的最终值、平均运行代数、 收敛概率几方面都取得了较好的结果.

摘要:

研究具有状态时滞离散马尔可夫跳跃系统的鲁棒故障检测问题.基于依赖于系统模态的滤波器构造残差产生系统, 利用H∞ 控制理论将故障检测滤波器的设计归结为H∞滤波问题, 应用线性矩阵不等式技术得到了此类系统的故障检测滤波器存在的充分条件.数值仿真表明所提方法是可行的.

摘要:

提出了基于粗粒度空间和垂直分解结构的控制体系结构, 用于解决实时多足球机器人的对抗问题.总结了智能机器人的控制体系结构, 提出了控制体系结构设计中的几个重要原则.提出了粗粒度行为的概念, 寻求决策精度与系统智能和实时性的平衡, 并设计了基于这种思想的控制体系结构.实现了基于这种结构的策略程序, 实战证明了该方法的正确性.

摘要:

针对当前相似重复记录检测方法中存在的问题,提出一种改进方法.该方法根据关系表的决定属性值划分记录集,并在每个决定属性值类中检测相似重复记录.在决定属性值聚类时,提出了动态优先队列聚类算法和合并逆序算法,尽可能使相似重复的属性值聚为同一类;在记录聚类时提出了类调整算法,以提高类的代表记录的代表性.通过大量的实验分析,验证了该方法的有效性.

摘要:

研究一类状态矩阵、控制矩阵及关联矩阵中存在数值界不确定性关联大系统的分散鲁棒H∞输出反馈控制器设计方法.基于有界实引理,将控制器的存在条件归结为一个非线性矩阵不等式,采用同伦迭代方法求解控制器,使闭环大系统鲁棒稳定,并且满足给定的H∞性能指标.最后通过仿真验证了该方法的有效性.

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研究将粒子群优化算法与BP神经网络相结合, 建立新的钢水终点温度预报模型.确定加热功率、初始温度R精炼时间等8 个影响钢水终点温度的主要因素作为神经网络的输入量.用粒子群优化算法优化神经网络参数, 改善神经网络温度预测模型的收敛性能.实验结果表明, 该算法可以提高预测速度和精度, 预测结果误差不大于±5度的炉次大于90%.

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许多实际复杂网络具有局域世界特性,为此研究病毒在局域世界复杂演化网络中的传播现象.考察了在局域世界演化网络中, 初始感染节点选择对传播行为的影响, 传播临界值与局域世界之间的关系,并比较了随机免疫和目标免疫两种策略对局域世界复杂网络的有效性.

摘要:

提出一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络模型,该模型不仅具有明确的生物意义和物理意义, 而且简化了拓扑结构, 减少了运算量和成本.实际应用结果表明,这种粗糙RBF 神经网络在油水层识别中效果显著, 其学习训练速度和拟合精度远优于传统的RBF 网络算法.

摘要:

建立了具有气动力/直接侧向力混合控制的导弹动力学模型,设计了常规气动力控制和模糊逻辑侧向力控制的导弹复合控制系统.根据控制系统跟踪性能要求和直接力控制原则, 采用进化策略对常规气动力控制器参数和模糊直接力控制规则进行优化设计.仿真结果表明, 导弹复合控制系统具有良好的快速大机动跟踪能力, 可实现导弹气动力和直接侧向力之间合理的控制分配.

摘要:

提出基于单值预估离散滑模控制算法的离散变结构控制系统设计新思路.根据不确定系统的名义模型设计理想滑模面, 以名义模型作为预测模型, 利用当前及过去时刻的滑模信息预测未来时刻的滑模动态,并将滚动优化和反馈校正引入离散滑模控制系统的设计.该方法不仅较好地消除了抖振现象, 而且能保证闭环系统的鲁棒稳定性.将该算法应用于船舶航向控制器的设计,试验结果表明了它的有效性.

摘要:

为实现感应电机的位置渐近跟踪, 基于反步法并取转矩和磁链控制信号作为虚拟控制, 设计了感应电机位置控制系统.采用多层前馈神经网络估计转子磁链, 以Levenberg-Marquardt算法训练网络并调整权值.最后基于Lyapunov 稳定性理论证明了系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的神经网络磁链观测器具有良好的估计效果,位置跟踪误差迅速收敛, 具有较优的伺服跟踪特性.

摘要:

提出一种用于支持向量回归的网络优化策略.学习策略分为两个阶段:首先训练支持向量机, 得到支持向量回归的初始结构和参数,构造一个无阈值的支持向量回归网络;然后通过带有遗忘因子的递归最小二乘算法, 优化计算支持向量回归网络的权值, 以达到更好的函数拟合精度.与支持向量回归相比, 这种策略可以得到最优的权值和阈值.仿真结果表明, 该网络性能优良, 具有在线应用的潜力.