免疫算法和数据融合在结构损伤识别中的应用

大型结构由于传感器数量庞大、种类众多,使得对结构进行损伤识别时的速度和准确性不高。针对该问题,设计一种改进型免疫算法。将算法的抗体种群划分为多个子种群并行搜索,减小种群的搜索空间;采用阶段式阈值方式选取算法中的记忆库抗体,使得记忆库随着抗体性能不断调整;利用改进后的算法对各类传感器数据分别进行损伤识别;采用D-S证据理论将位移、应力、加速度多类传感器的识别结果进行数据融合,消除多传感器数据间的不确定因素。实验结果表明,改进型免疫算法能够以较少的迭代次数寻找到最优解,从而提高识别速度,D-S证据融合多类传感器的识别结果后准确度更高。     

基于新型滑模算法的双摆旋转起重机消摆跟踪控制

本文针对旋转起重机系统中旋臂定位和两级摆动抑制问题，提出一种含有非线性滑模面的滑模控制算法.不同于传统的线性滑模面，非线性滑模面可以使闭环系统的阻尼比从开始的较小值变化为最终的较大值.较小的阻尼比可以为系统提供较快的响应速度而较大的阻尼比则可减小超调量从而使得旋臂更加精确地跟踪给定轨迹.通过李雅普诺夫定理验证系统稳定性.比较仿真结果表明，该方法在实现摆角抑制的同时，起伏角和旋转角的跟踪误差分别降低了大约40%和52%.     

发酵液中甘油和丁醇含量的近红外快速检测方法

为了提高生物发酵过程的控制与优化水平,试对发酵底物甘油和目标产物丁醇的含量进行快速无损检测进行研究。首先对80份甘油与丁醇的单体系样本进行近红外扫描并进行光谱分析。为提高模型的预测能力,分别采用了偏最小二乘法、间隔偏最小二乘法、向前间隔偏最小二乘法、向后间隔偏最小二乘法和窗口移动最小二乘法5种定量校正方法建立甘油和丁醇含量的近红外检测模型并对模型进行分析与比较。结果表明,向后间隔偏最小二乘法建立的模型效果较好,甘油和丁醇的单组份溶液的检测模型相关系数分别达到0.99932(甘油)和0.98843(丁醇)。为测量真实的甘油发酵液中甘油和丁醇含量,搭建并建立了甘油和丁醇浓度监测平台,验证得相关系数分别达到0.99074(甘油)和0.99261(丁醇)。结果表明建立的近红外快速检测模型在检测的准确性和快速性上均有优异的性能,为发酵行业快速检测提供了新的检测手段。     

基于性能诊断的预测控制器参数整定策略

针对多变量模型预测控制系统在长期运行中出现设定值变化、模型失配、扰动特性变化后控制器参数不再匹配的问题,提出一种在得到性能诊断结果后基于改进粒子群算法的控制器参数整定方法.通过分析最优控制律与三项系统性能的关系,构造出对应的目标优化函数,对粒子群算法迭代过程中粒子的位置和惯性因子做出改进,弥补该算法易于陷入局部最优以及...