仿射非线性系统的广义逐点最小范数控制

在Freeman的逐点最小范数控制器的基础上,提出了一种新的非线性控制器设计框架一广义逐点最小范数控制器,并证明了其连续性.通过一个引导函数,新的控制器可以和其他的控制器设计策略结合,从而大大提高了控制器设计的灵活性.另外,给出了新方法的两个应用:改善局部线性化控制器稳定域较小的缺陷;及和其它控制器设计方法结合,使之能够简单有效地处理具有输入约束的系统.     

Orthogonal Methods Based Ant Colony Search for Solving Continuous Optimization Problems

Research into ant colony algorithms for solving continuous optimization problems forms one of the most significant and promising areas in swarm computation. Although traditional ant algorithms are designed for combinatorial optimization, they have shown great potential in solving a wide range of optimization problems, including continuous optimization. Aimed at solving continuous problems effectively, this paper develops a novel ant algorithm termed ＂continuous orthogonal ant colony＂ （COAC）, whose pheromone deposit mechanisms would enable ants to search for solutions collaboratively and effectively. By using the orthogonal design method, ants in the feasible domain can explore their chosen regions rapidly and efficiently. By implementing an ＂adaptive regional radius＂ method, the proposed algorithm can reduce the probability of being trapped in local optima and therefore enhance the global search capability and accuracy. An elitist strategy is also employed to reserve the most valuable points. The performance of the COAC is compared with two other ant algorithms for continuous optimization -API and CACO by testing seventeen functions in the continuous domain. The results demonstrate that the proposed COAC algorithm outperforms the others.     

用二重互相关算法扩展涡街流量计测量下限

介绍了采用二重互相关算法对强噪声干扰下的涡街信号进行滤波的原理和具体实现方法。对涡街流量计在测量下限时的信号与噪声情况进行了分析,将二次互相关滤波算法引入涡街信号的数字滤波过程中。给出了具体计算方法和各主要参数的取值规则。在实际使用中取得了良好的效果。     

RBF神经网络在红外CO_2传感器压力补偿中的应用研究

在红外CO2传感器的测量过程中,环境总压是一个重要的影响因素。在环境总压变化的情况下做好压力补偿得出正确的CO2气体分压值,对提高传感器的测量精度有重要意义。提出一种基于聚类和梯度法的径向基函数(RBF)神经网络方法,利用它的局部逼近特性,建立起其在红外CO2传感器的非线性压力补偿中的网络模型。实验结果表明:该应用收到了良好的效果。     

基于能量感知的AODV路由协议

AODV协议是基于最小跳数的,而没有考虑节点的剩余能量,这就容易使某些节点过早的死亡。针对这一问题,结合能量有效路由,提出了一种基于能量感知的AODV协议(AODV-EA)。新考虑了节点的剩余能量,在路由建立过程中,中间节点转发路由请求RREQ时,延迟一个与能量成反比的时间,这就最大可能地选择了路径中节点能量大的路径。仿真结果表明:改进的协议与原协议相比,推迟了节点的死亡时间,降低了丢包率。     

测量用视觉传感器的自动聚焦

研究了一种新型测量用视觉传感器自动聚焦的实现,采用灰度变化率之和清晰度评价函数对被测物体进行大范围的粗聚焦,利用Roberts梯度函数实现在峰值附近的精确聚焦,并由计算机串口发控制命令驱动电机转动镜头至对焦清楚的位置。该系统具有简单实用、可靠等优点。仿真实验结果表明:自动聚焦的效果具有很好的准确度,能够满足系统的要求。     

可变材质的实时全局光照明绘制

现有的基于预计算的全局光照明绘制算法都假设场景中物体的材质固定不变,这样,从入射光照到出射的辐射亮度之间的传输变换就是线性变换.通过对这种线性变换的预计算,可以在动态光源下实现全局光照明的实时绘制.但是,当材质可以改变时,这种线性变换不再成立,因此,现有算法无法直接用于动态材质的场景.提出了一种方法:在修改场景中的物体材质时,可以实时得到场景在直接光照和间接光照下的绘制效果.将最终到达视点的辐射亮度根据其之前经过的反射次数及相应的反射材质分为多个部分,每个部分和先后反射的材质的乘积成正比,从而把该非线性问题转化为线性问题.又将所有可选的材质都表示为一组基的线性组合.将这组基作为材质赋予场景中的物体,就有各种不同的组合方式,预计算每种组合下所有部分的出射辐射亮度.在绘制时,根据各物体材质投影到基上的系数线性组合预计算的数据就能实时得到最终的全局光照明的绘制结果.该方法适用于几何场景、光照和视点都不发生变化的场景.使用双向反射分布函数来表示物体的材质,不考虑折射或者半透明的情况.该实现最多包含两次反射,并可以实时绘制得到一些很有趣的全局光照明效果,比如渗色、焦散等等.     

基于强化学习的JLQ模型的直接自适应最优控制

研究离散时间跳变线性二次(JLQ)模型的直接自适应最优控制问题.将强化学习的理论和方法应用于JLQ模型,设计基于Q函数的策略迭代算法,以优化系统性能.在系统参数以及模态跳变概率未知的情况下,Q函数对应的参数矩阵,可通过观察给定策略下系统行为,应用递归最小二乘算法在线估计.基于此参数矩阵,可构造出新的策略使得系统性能更优.该算法可收敛到最优策略.     

质量矩导弹变质心姿态控制规律研究

针对质量矩导弹变质心控制问题,提出一种基于模糊逻辑的姿态控制规律.首先建立了姿态运动模型;其次设计了滑块位置对应的模糊规则表,并通过分析角加速度和遍历隶属函数的关系,对滑块位置进行协调,同时利用遗传算法对控制参数进行校正;再次,通过分析滑块运动特性得到滑块可行的响应时间选取范围;最后讨论了系统的稳定性,对弹体相关参数进行约束,并对单通道扰动模型进行了分析.仿真结果表明,该控制律能有效实现导弹的姿态调整.     

基于满意优化的氧化铝生料浆调配方法

提出了基于多目标满意优化的生料浆调配智能优化方法.该方法以满意度函数反映决策者对性能指标的评价,以综合满意度函数反映决策者对多目标协调的要求,构建氧化铝生料浆调配的满意优化模型,并通过自适应调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法求解满意优化问题.所得优化结果更能反映决策者对实际工艺指标的评价,大幅度提高计算效率,减少生料浆质量指标的波动.基于工业运行数据的计算结果表明了该方法的有效性和实用性.