在线自适应测试系统的设计与实现*

针对目前计算机自适应测试系统在远程网络测试中存在的局限性,提出了基于XML的在线自适应测试系统模型.通过题目自反应理论建立计算机自适应测试模型,并提出了一种约束试卷生成的参数模型,利用增量学习算法设计了组卷策略,解决了远程网络自适应测试系统中计算量大、易造成网络交互阻塞瓶颈等技术问题.最后给出了系统的设计模型,并描述了该系统的实现过程.     

基于有界扰动分区的多模型自适应控制

对于含有界扰动的离散时间系统,将有界扰动变化范围分割成若干小区间,针对这些区间建立多个自适应模型,并针对每一个自适应模型建立相应的控制器.给定一个指标切换函数,基于多个自适应模型控制器和给定的指标切换函数构成多模型自适应控制器.可以证明多模型自适应控制器能够保证闭环系统是输入输出有界稳定的.仿真实例表明,当被控对象的有界扰动随时间变化的时候,采用单一模型自适应控制,系统输出很难跟踪设定值,而多模型自适应控制器却极大地改善了控制品质.     

多变量周期系统的多模型二阶段自适应控制

对于一类参数未知的多变量周期系统,传统自适应控制方法存在参数收敛慢的问题,导致系统暂态响应差、控制效果不理想.因此,本文针对多变量周期系统设计了多模型二阶段自适应控制器.首先根据先验知识,确定不确定区域范围,并在不确定区域内建立多个自适应模型.然后根据李雅普诺夫理论得到第一阶段辨识方程;在第二阶段中,充分考虑辨识误差并确定了权值自适应律,以此获取虚拟模型以提高参数的收敛速度.接着,利用得到的虚拟模型参数设计了二阶段自适应控制器,在保证了系统稳定性的基础上,提高了系统的暂态性能.最后,给出的仿真结果表明多模型二阶段自适应控制器提高了参数的收敛速度,改善了系统的暂态性能.     

基于模型的自适应方法综述

自适应为管理现代软件系统的复杂性提供了有效的解决方案,被设计为自适应系统的软件能够持续的演化以应对环境中的不确定性.在现有的研究工作中,基于模型的自适应方法是一类广泛使用的方法,它将模型驱动工程技术的应用从设计时扩展到运行时以支持自适应能力的实现.通过利用软件模型对运行时丰富和不确定的信息进行管理,这类方法避免了将自适应逻辑与程序语言交织带来的复杂性,从而简化了自适应系统的开发.本文对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结.首先,给出了六个研究问题,包括相关工作常用的需求模型、结构模型、行为模型、环境模型、模型与模型或模型与系统间的同步方式、自适应规划算法等;接着,依次总结了相关工作在这六个研究问题上的已有研究成果;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.     

基于PD增益的模型参考自适应同步控制

在保证自适应控制精度的前提下,找出快速收敛的参数,从而使被控系统和参考系统达到同步.针对传统的PI控制器无法获得参数波动的系统的较高的控制性能.基于模型参考自适应控制,利用PD控制器可以预料到系统误差的方向的优点,设计了一种自适应同步控制器.仿真结果表明,该自适应同步控制器能够使被控系统和参考系统达到同步,并能够较精确地控制被控系统的输出,使被控系统满足系统所要求的动态性能.这对研究组合自适应控制策略和开展多模型自适应控制器的研究提供了基础.     

电流型逆变器变频调速系统的模型参考自适应控制

本文提出电流型逆变器变频调速系统的模型参考自适应控制方案.文中分析了系统和参 考模型的结构,确定了适应机构的参数.实验表明,系统采用模型参考自适应后,提高了系统 的动态与静态性能,增大了稳定运行的变频范围和电机的负载能力.     

电流型逆变器变频调速系统的模型参考自适应控制

本文提出电流型逆变器变频调速系统的模型参考自适应控制方案.文中分析了系统和参考模型的结构,确定了适应机构的参数.实验表明,系统采用模型参考自适应后,提高了系统的动态与静态性能,增大了稳定运行的变频范围和电机的负载能力.     

基于T-S模型的稳定自适应FNN控制器的设计

对一类不确定非线性系统,提出一种基于T-S模型的自适应FNN控制器.首先用 权值固定的FNN作为非线性系统的近似模型,然后再应用自适应FNN逼近建模误差,并引 入滑模项增加控制器的鲁棒性.通过稳定性理论设计自适应律,保证了系统的全局稳定,跟 踪误差收敛到零.     

一类欧-拉系统的全系数自适应控制研究

对于动力学方程未知的全驱动多变量欧-拉系统,进行了基于特征模型的全系数自适应控制方法研究.根据全系数自适应控制思想,针对全驱动欧-拉系统提出了差分方程形式的特征模型,并得到该特征模型各系数的一些性质.基于建立的特征模型,提出多变量黄金分割控制律和相应的自适应控制策略,并对闭环系统的稳定性进行了分析.最后对两连杆的空间机器人进行了仿真,仿真结果表明了该自适应控制方法的优越性.     

扰动抑制无模型自适应控制的鲁棒性分析

针对一类存在测量扰动的SISO非线性离散时间系统,研究无模型自适应控制算法的扰动作用问题.首先给出了系统输出误差与测量扰动的关系,分析了测量扰动对控制性能的影响.然后提出了一种带有滤波器的改进无模型自适应控制算法,该算法较常规无模型自适应控制算法可有效抑制测量扰动的作用.仿真结果验证了理论分析的正确性.     

一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的直接自适应控制

提出一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的直接自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机构造自适应控制器,自适应控制器参数的在线调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并严格证明了闭环系统的渐近稳定性.仿真研究表明了此控制方案的可行性和有效性.     

一种结构自适应神经网络及其训练方法

针对神经网络建模效果对网络结构、训练方法过于敏感的缺陷,提出一种结构自适应神经网络模型及其训练方法.模型具有双网结构并以"提前终止法"训练,一定程度上降低了建模效果对网络结构的敏感性;模型结构根据建模数据的噪声方差、模型当前误差等信息自适应调整,进一步提高了模型的建模效果,同时具有较高的时间效率.仿真结果表明,该方法弥补了提前终止等传统方法的部分不足,具有较好的效果.     

一类非线性时滞系统的鲁棒模糊自适应控制

针对一类非线性时滞系统,给出一种鲁棒模糊自适应跟踪控制算法.该非线性系统包含不确定项,其控制增益部分也是不确定的.针对这种特殊的系统,通过对非线性部分的_在线逼近,给出了控制律和自适应律.Lyapunov稳定性分析表明,该闭环系统中的所有信号都是稳定的.仿真结果验证了控制器的有效性.     

具有输入齿隙的一类非线性不确定系统自适应鲁棒控制

针对一类具有未知输入齿隙、参数不确定以及未建模动态和干扰的非线性系统,设计了自适应鲁棒控制器.将齿隙非线性模型等价表示为具有有界建模误差的全局线性化模型,在此基础上设计了包含自适应模型补偿、反馈稳定和鲁棒反馈3部分的自适应鲁棒控制器,并给出了系统动态跟踪误差和稳态误差指标.理论分析证明,闭环控制系统信号有界且跟踪误差在任意期望的精度范围内,仿真研究验证了所提出方法的有效性.     

自适应和声粒子群搜索算法

针对现有改进和声搜索算法(IHS)的不足,提出一种自适应和声粒子群搜索算法(AHSPSO).首先对和声记忆库中每个变量用粒子群算法寻优,再利用自适应参数PAR和bw调节来提高对多维问题的搜索效率.利用5个标准的优化算法测试函数对AHSPSO算法进行测试,并与IHS,PSO和SA算法进行对比,仿真结果表明了AHSPSO算法具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力.     

基于改进粒子群算法的离子膜车间调度问题研究

针对某电化厂离子膜车间的调度问题,以产值最大化为目标函数,建立具有中间存储的连续和批处理过程相结合的多产品多批次调度模型.提出一种改进的粒子群算法(IPSO),加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性,并利用IPSO对建立的模型进行求解.仿真结果表明了模型和算法的有效性,在满足计划的前提下,获得了满意的日生产总值.     

一种基于多神经树集成的分类模型

针对数据挖掘领域分类问题的特点.提出了基于多神经树集成的分类模型(CMBNTE).该模型利用改进遗传规划算法和粒子群算法,实现单个神经树模型的优化;借鉴集成学习思想,将多个神经树模型组合成最终的分类模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,该模型能较好地解决分类问题,尤其适用于多分类属性的复杂分类问题.     

并行分布控制网络的实时信号时序流图分析

考虑并行分布控制网络中软件过程及物理过程作用和反作用的时间度量特性,定义带时间标签的信号模型,采用广义测度函数概念建立信号间的时间关序,由控制器接口组成网络节点的信号流图拓扑结构,确定信号作用时序的组合运算,从而分析软件设计和运行的确定性.     

托盘共用系统托盘回收随机规划模型研究

介绍了托盘共用系统的研究现状,并在现有托盘共用系统的基础上,提出一个改进的托盘共用系统.基于改进的托盘共用系统,建立了托盘共用系统托盘回收随机规划模型,模型中考虑了需求和运输能力不确定等因素,采用机会约束规划方法对模型进行了确定性等价转换.通过算例进行了数值求解和数值分析,验证了模型的有效性,得出了一些有意义的结论.     

一类MISO 最小相位系统的执行器故障自适应容错控制

针对一类具有执行器卡死或/和变执行器故障的多输入单输出(MISO)非线性最小相位系统,提出一种自适应容错跟踪控制方案.采用自适应算法估计系统的不确定性,利用神经网络逼近执行器未知故障函数,以完成执行器组合故障状态下的跟踪控制.所设计的控制律不仅保证了闭环系统稳定,而且所有状态均有界,跟踪误差一致最终有界.仿真结果表明了所提出方法的有效性.