网络控制系统随机延迟的预测控制

针对网络控制系统随机时延、时变等特性造成控制效果不理想的问题,提出一种改进的广义预测控制与递推最小二乘法相结合的预测控制策略.上述控制策略将传统的预测控制运用于网络控制系统中,针对网络随机时延的特性,采用改进的广义预测控制算法对随机时延进行补偿.结合分段可变遗忘因子递推最小二乘法对被控对象模型参数进行在线辨识,可以减少网络控制系统参数突变对系统造成的不利影响.仿真结果表明,所提出的预测控制策略可以有效解决网络控制系统随机时延问题,并且在参数突变的情况下也能够获得良好的控制效果.     

基于正交试验的加工过程伺服系统参数优选

针对加工过程伺服系统参数优选问题,提出一种基于正交试验的伺服系统参数优选方法。在分析、建立加工过程模型的基础上,选取伺服系统参数优选正交试验的因素与水平、指标,进而搭建伺服系统仿真平台并进行仿真试验,通过数据分析、参数优选得到伺服系统的最优参数,以改善系统动态性能和稳定性能。结果表明:对于n=600 r/min、Kn=1 mm/(V·s)、Ks=1670 N/mm2、Ke=2 mm、p=1的加工系统,其伺服系统的最优参数是指数m=0.6、阻尼系数ζ=0.8、自然频率ωn=30 rad/s。     

复合材料电磁传播特性及应用分析

分析了复合材料微波检测中电磁参量、电磁波频率和介质薄片厚度的计算方法。基于复合材料媒质间的电磁传播特性，提出了微波无损检测技术应用于复合材料检测时的局限性和不足。给出了由于脱粘空气层引入后，透射波振幅减小和相位延迟的解决方法。推导了层间脱粘将会改变总的传输系数的结果，对今后复合材料微波检测工作的方向进行了探讨。     

铝合金支架间接挤压铸造的研究

基于有限差分法，对大型铝合金支架间接挤压铸造充型和凝固过程进行了数值模拟。通过对模拟结果的分析，确定了浇注温度为700℃，压射速度为0．03m／s，完成了模具结构和工艺设计，并制作了模具，进行了支架挤压铸造的试制。分析了试制过程铸件缺陷产生的原因，发现气孔和氧化夹渣等是主要缺陷，通过调整脱模剂的配方，适当减少脱模剂的喷涂，缩短挤压铸造循环时间等，获得了品质和性能良好的支架铸件。     

改进的遗传算法对电液伺服系统PID调节器参数优化方法的研究

遗传算法是一种模拟自然界进化而形成的简单、高效的全局优化算法。本文研究了用改进的遗传算法对某机器人电液位置伺服系统的优化，着重将这种改进后的算法用于PID调节器的参数优化，编制了进化程序，并进行了仿真试验。结果表明用该方法可以有效地解决该电液位置伺服系统PID调节器参数的优化问题。     

一种新型湿型砂质量综合评定系统的研究

为了同时快速获得表征湿型砂质量的主要性能和组分参数，研制了一种多工位湿型砂质晕测试系统，该系统主要由自动制样与测试机构、气动控制回路、单片机测控单元及PC机等四大部分构成幽测试的型砂质基参数包括紧实率、透气性、温度、综合强度、含水量及有效粘土含量。文中主要介绍了系统机械结构设计。单片机测控单元软硬件设计及PC机管理软件设计方法，并给出了应用该系统的实测结果。     

小数据集条件下的多态系统贝叶斯网络参数学习

针对贝叶斯网络中多父节点条件概率分布参数学习问题,提出了一种适用于多态节点、模型不精确、样本信息不充分情形的参数学习方法.该方法利用因果机制独立假设,分解条件概率分布,使条件概率表的规模表现为父节点个数和状态数的线性形式;利用Leaky Noisy-MAX模型量化了多态系统模型未含因素对参数学习的影响;从小样本数据集中获取模型参数并合成条件概率表.结果表明,该方法能提高参数学习效率与精度.     

蝙蝠算法优化神经网络的网络入侵检测

研究网络入侵安全问题,网络入侵具有隐蔽性、随机性和突发性等复杂变化特点,传统方法无法描述变化规律,导致入侵检测正确率低。为了提高网络入侵检测效果,针对BP神经网络参数优化问题,提出一种蝙蝠算法优化BP神经网络的权网络入侵检测模型(BA-BPNN)。首先将BP神经网络参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为个体适应度函数,然后通过模拟蝙蝠飞行过程找到BP神经网络最优参数,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。在Matlab 2012平台采用KDD CUP 99数据集仿真测试,结果表明,BA-BPNN解决了传统神经网络模型存在的难题,提高网络入侵检测正确率。     

Variable Structure Control with chattering elimination and guaranteed stability for a generalized T-S model

In this paper, a fuzzy based Variable Structure Control (VSC) with guaranteed stability is presented. The main objective is to obtain an improved performance of highly non-linear unstable systems. The main contribution of this work is that, firstly, new functions for chattering reduction and error convergence without sacrificing invariant properties are proposed, which is considered the main drawback of the VSC control. Secondly, the global stability of the controlled system is guaranteed.The well known weighting parameters approach, is used in this paper to optimize local and global approximation and modeling capability of T-S fuzzy model.A one link robot is chosen as a nonlinear unstable system to evaluate the robustness, effectiveness and remarkable performance of optimization approach and the high accuracy obtained in approximating nonlinear systems in comparison with the original T-S model. Simulation results indicate the potential and generality of the algorithm. The application of the proposed FLC-VSC shows that both alleviation of chattering and robust performance are achieved with the proposed FLC-VSC controller. The effectiveness of the proposed controller is proven infront of disturbances and noise effects.