特种部队算法: 一种新的元启发式算法

根据现实环境中特种部队在执行任务时的情形,提出一种新的受启发于人的行为和基于群体的优化算法-----特种部队算法(SFA).特种部队算法为了有效模拟特种部队的特征,将现实中的不同战术行为和群体策略引入寻优思路,设计独特的搜索模式.特种部队会根据具体场景和任务要求,分别进行3种不同的任务:大规模搜索、突击搜捕、抓捕解救,通过结合不同策略,同时在算法中加入一些独特的机制,SFA可以模拟真实的动态行为以符合优化需求,SFA与其他几种成熟的算法进行比较,在包含单峰函数、多峰函数和固定维函数的15组基准函数测试中,验证了SFA的性能.实验结果表明,SFA展现出极具潜力和竞争力的结果,且能够在较好地平衡探索能力和开发能力的基础上,获得良好的搜索性能和寻优精度.     

智能助行器防跌倒柔顺控制研究

当用户使用助行器过程中有跌倒趋势时,需要使人体能快速恢复正常的站立体态并缓冲助行器紧急制动的惯性力。但是大部分柔顺控制运用机械臂模型较多,运用于助行器模型的防跌倒控制策略较为欠缺。针对此问题,文中提出了一种基于自适应滑模阻抗控制的新型防跌倒柔顺控制策略,并将其用于助行器模型,通过阵列式薄膜压力传感器与超声波传感器融合来达到提升助行器性能的目的。该策略能提高助行器的轨迹跟踪效果,实现对用户的安全防护。两种不同运行情况下的仿真和两种不同地形的模拟实验结果表明,人体可在4 s左右恢复正立,证明该策略能实现助行器运动的柔顺性。     

嵌入式双网数字传真机网络系统实现

本文论述应用三星S3C4510B开发板,基于uClinux操作系统实现非实时网络传真通信协议。重点讨论了双网数字传真机系统结构和嵌入式操作系统内核的裁剪与移植。给出了完整的嵌入式网络传真系统的实现方案。     

油气井二氧化碳腐蚀研究

随着含二氧化碳油气田的开发及注二氧化碳提高采收率技术的应用,二氧化碳腐蚀问题变得越来越突出.本文分析了温度、二氧化碳分压、pH值及流速对油气井二氧化碳腐蚀的影响,并通过电化学方法验证了这些因素的影响.实验结果表明,随温度升高、压力增大、流速提高,CO2腐蚀速率增大;但随着pH值增大,CO2腐蚀速率减小.     

基于频域分析的高阶加时滞模型辨识方法

工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,同时噪声会对控制器产生干扰,可能导致这些方法得不到满意的结果。针对这一问题,提出了一种高阶加时滞模型的频域辨识方法,通过对控制回路中过程对象的输入和输出信号进行频谱分析和拉普拉斯变换,得出过程对象在重要频率段上的频率响应特性,采用最小二乘法从幅值和相位两方面拟合成一个一阶或二阶加纯滞后传递函数,最终获得对象模型。通过MATLAB仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性。     

PCR仪器的IGWO-BP神经网络PID控制

聚合酶链式反应(polymerase chain reaction, PCR)仪温度控制存在时滞性、非线性、惯性大、时变等特点,通过传统的PID温度控制效果较差,远不能满足要求,而BP神经网络PID控制通过自适应学习较传统PID控制而言控制能力更强,其在聚合酶链式反应仪温度控制方面的应用基本还是空白,但BP神经网络的初始权重是随机选定的且沿着正方向不断进行调整,易导致多次训练结果不一致。针对这些问题,提出了一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimal, IGWO)的BP神经网络自调整PID参数的控制方法,利用改进灰狼算法良好的全局搜索能力将其寻找的最优位置作为BP神经网络的初始权值。最后仿真结果表明,该算法很好地满足了PCR仪温度控制的要求,与传统方法相比,在同一升降温速率下,温度控制系统超调量为0.2%,大幅度减小且无稳态误差,对于聚合酶链式反应仪温度调节具有更佳的效果。     

一种基于InTouch、Visual C++和Matlab的控制软件实现

提出了一种基于ＩｎＴｏｕｃｈ－ＶｉｓｕａｌＣ＋＋－Ｍａｔａｂ的计算机控制系统软件的编制方法。该方法以ＶｉｓｕａｌＣ＋＋应用程序作为系统的主控,用Ｍａｔｌａｂ完成复杂控制算法的计算任务,用ＩｎＴｏｕｃｈ工控软件实现复杂友好的图形界面。三者通过ＤＤＥ协议连接起来。实践证明了此方法的可行性。     

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定

目的 整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法 结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果 通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论 与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。     

基于深度学习的仿生集群运动智能控制

宽度学习系统(BLS)是一种基于RVFLN的高效增量学习系统,具有快速且精度高的特点.为了实现BLS对时间序列的精确预测,结合回声状态网络(ESN)的储备池结构,提出一种基于池计算的宽度学习系统(RCBLS).该系统通过在强化层引入简单环型储备池连接,以并行的储备池代替原系统中的前馈连接,使RCBLS具有一定的回声状态特性且方便设计.同时,应用增量学习保证了系统的实时性能.基于MSO时间序列预测问题,针对不同规模数据样本分别研究不同储备池结构RCBLS的性能.结果表明:多储备池结构的RCBLS大大提高了模型的泛化能力和稳定性.     

改进遗传算法的上位机过程设备维修优化系统研究

提出一种设计优化软件的新方法,针对过程设备基础管理薄弱,依靠经验、定性的方法确定设备检查、维护内容,省去以往单独设计优化软件而带来的不必要的成本,为设备维修决策提供科学支持;利用遗传算法在搜索优化的优势,同时在SCADA的基础上可以省去开发不同通信协议所带来的驱动问题,利用其内含的控件、结合其脚本语言编译环境,设计优化软件;并利用WinCC为平台设计遗传算法并实现,取得了很好的效果。