基于DSP自适应模糊控制的直流电源研究

针对传统采用模拟控制或与数字控制相结合的直流电源所存在的"不仅所用元器件比较多,而且硬件电路一旦设计完成,控制策略就随之不能改变,因而控制策略不够灵活"的问题,提出了一种基于自适应神经网络模糊控制理论的PID控制移相方法,并将该方法应用到移相式PWM直流电源中,直流电源主要采用DC/DC变换器来实现;建立了基于该控制策略的直流电源实验仿真模型。验证了该控制方法的合理性。研究结果表明:该方法能够弥补传统传动控制方法的不足,且具有超调量小、稳态精度高的优点,能够有效地解决复杂控制问题,可以动态地适应外界环境的变化,并且能够实现开关管的软开关环境,从而为直流电源提供稳定、可靠的工作环境,且适应于直流电源进一步高频化、智能化、模块化和小型化的发展趋势。     

基于神经网络的磁悬浮球自适应控制器

建立了磁悬浮球系统的数学模型,讨论了系统的刚度阻尼和控制系统之间的关系。利用神经网络的学习功能在传统比例积分微分（PID）控制器的基础上构建了一种自适应PID控制器。用于磁悬浮球控制系统。实验结果表明,控制器结构简单,易于工程实现,可以实现磁悬浮球的稳定悬浮,并且系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。     

一种工作流时间截止期限的动态验证方法

为了动态验证工作流中活动实例的截止期限,提出了一种基于关键路径进行动态验证的方法。该方法根据工作流图中选择分支和可跨越活动的选取情况,将工作流图分别描述成Ebf图、Ebs图、Ewf图和Ews图,并求得各图中的Ebf,Ebs,Ewf和Ews关键路径;根据当前时间和所得到的关键路径对后续活动的截止期限进行了动态验证。这种方法不必计算所有活动实例的截止期限,只需根据实际需要,针对指定的后续活动实例进行截止期限的动态验证,从而减少了计算量,提高了工作流的执行效率。     

主动隔振系统中的PID模型参考自适应控制技术

当主动隔振系统的被控参数为定常或变化较小时,采用一般常规反馈控制可以得到满意的控制效果,但当对象在运行过程中其结构与参数及环境有剧烈变化时,仅用常规的反馈控制技术无法满足控制要求.对某主动隔振系统从无控制、常规比例积分微分（PID）控制以及基于PID的模型参考自适应控制3种情况进行了研究,提出了在主动隔振系统中采用的控制方法.仿真结果表明,基于PID的模型参考自适应控制方法能够很好地跟踪参考模型的输出,具备较强的抗干扰能力.     

基于改进遗传算法的PID参数优化在闪蒸罐压力控制中的应用

由于在加氢裂化过程中闪蒸罐压力控制存在非线性、大滞后等问题,运用常规比例-积分-微分(Proportion-IntegralDerivative,PID)控制效果较差,虽然传统遗传算法可以优化PID参数,提高控制精度,但是收敛速度慢,整定时间长,限制了其在闪蒸罐压力控制中的应用。针对以上问题,提出了一种通过改进遗传算法优化PID参数的新型方法,该方法以传统遗传算法为基础,通过对适应度值的自适应缩放、交叉率和变异率分别按Sigmoid函数和高斯分布函数自适应调整等策略来提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度,从而实现对PID控制参数的优化。仿真结果表明,用改进遗传算法优化后的闪蒸罐压力PID控制具有更好的自适应性和鲁棒性,使系统调节时间减少到86 s,超调量减少到0. 141 8%,有效地改善了系统的动、静态特性。     

多轴运动控制器研制及其在机械手上的应用

针对数控机床、机械手等系统的发展需要,设计了基于DSP的开放式运动控制器.控制器通过PCI总线与上位机通信,采用DSP和CPLD完成了运动控制功能,实现了机械手关节运动的伺服控制.考虑机械手的动力学特性,设计了单神经元自适应PID控制器,在开放式控制平台上实现了机械手的精确轨迹跟踪.试验结果表明,该系统具有良好的开放性...     

基于时间关键路径的工作流模型优化方法

工作流模型在建模阶段不可能完全考虑到所有的情况,业务过程中深层的语义规则也不可能完全挖掘出来,工作流模型结构需要优化.执行时间是业务过程执行效率的一个重要度量,因此为了缩短工作流的平均执行时间,提出了一种对工作流平均执行时间最长的路径-关键路径的优化方法.通过分析关键路径上任务之间的依存关系,在模型建立阶段,尽可能地转换数据依存关系为控制依存关系,在工作流模型上增加选择和并行控制结构,并保证数据的一致性,最终达到优化工作流关键路径的目的.最后利用关键路径识别算法对结果进行对比分析,验证方法的有效性.     

基于Agent的分布式工作流控制模型研究

为了实现虚拟企业的业务过程管理,引入智能体,设计了一种新型工作流控制模型.该模型利用任务执行智能体的信息传递,实现分布式工作流的动态划分;利用评估工作流引擎,实现对工作流中任务前置条件的评价.任务执行智能体所实施的工作流执行与控制算法,分两个阶段评价工作流的依赖,避免了不必要的依赖评价和信息发送,从而有效完成虚拟企业的分布式工作流控制.     

含分布式电源的配电网自适应保护方法研究

分布式电源带有输配电损耗小、调峰好等优点,但接入配电网后会使系统运行方式复杂化,造成传统电流保护无法适应。结合分布式电源接入给配电网带来的影响,以原本继电保护装置为基础,根据分布式电源容量与配电网短路电流关系实现系统侧电源和分布式电源短路电流计算,能够对各保护装置保护值进行重新整定。从算例计算结果来看,利用分布式电源容量实现配电网保护整定值的自适应调整,能够使分布式电源接入给配电网带来的影响得到削弱,从而使配电网性能得到提升。     

气动比例位置系统优化模糊PID控制方法的研究

在建立气动比例位置控制系统数学模型和分析其特性的基础上,设计了常规比例-积分-微分(PID)控制器,引入优化设计理论,通过不断的仿真实验,获得一组优化的PID控制参数,以此作为初始值,设计模糊PID控制器.基于LabVIEW设计了系统实时控制程序,通过实验研究,不仅可以实现PID的在线自整定控制,而且实验结果证明所设计的控制器可行,具有较好的控制效果.     

优先约束的混合实时任务动态调度算法

为了对较大规模问题在短时间内给出满意的解并调度随机到达的非周期任务,提出了一种动态混合调度算法。在第一个截止期限错失时刻,通过分析系统的运行情况,推导出具有优先约束的实时任务可调度的充分条件。在系统运行前,判定周期任务的可调度性,预分配足够的处理机。当非周期任务到达系统时,在保证周期任务可调度的前提下重新给周期任务和非周期任务分配处理机。该算法具有多项式时间复杂性,适合解决较大规模的多处理机调度问题。实验结果表明,该算法有效提高了处理机的利用率和非周期任务的接收率。     

保护私有数据的云工作流调度方法

为解决云工作流中数据资源的私有性问题,提出一种保护私有数据的云工作流调度方法.针对云工作流中数据资源之间依赖关系和互斥关系并存的特点,提出扩展中国墙的云工作流私有性策略模型,对资源分配中的利益冲突问题进行精确描述;提出云工作流私有性策略描述语言,采用基于逻辑语言的分析方法,将策略形式化表达为一组逻辑规则集,通过对规则的逻辑推理可对策略的一致性进行分析和检验;基于上述策略模型和描述语言,提出保护私有资源的云工作流调度方法,并证明了该调度方法不会违背用户设定的数据资源私有性策略.     

一种非周期软实时系统的动态调度方法

本文介绍了一种针对非周期软实时系统的动态调度方法。该方法以DM调度算法为基本调度算法，把非周期软实时系统看作一个多优先级排队系统，根据不同优先级的任务的队列长度来动态调整系统的参数。该方法能在统计意义上确保系统的实时性，同时又能兼顾系统的QoS需求。实例表明该方法能提高系统的实际利用率和降低系统的时限错过率，是一种有效的载荷管理方法。     

基于批量处理策略的云工作流调度方法

为了进一步优化云计算环境下的工作流调度,提出一种基于批量处理策略的云工作流调度方法,该方法考虑了云环境中任务对廉价资源的激烈竞争,利用批量策略,在小范围取得最优的调度结果趋近全局最优调度结果。实例计算证明,该方法优于时间费用折中调度算法。     

面向服务的分布式工作流执行站点优化

针对现有模型分割方法在工作流执行效率、成本和可靠性等方面存在的不足,提出一种基于组织和资源服务约束的分布式工作流执行站点优化方法.通过扩展现有服务工作流网,增加协同组织服务、资源服务和角色三要素,以组合服务质量最优为目标,从全局和局部两个方面分别获得各局部流程最佳执行站点.最后,通过一个应用实例,验证了该方法的可用性,并对两种方法进行了对比.     

移动边缘计算环境下服务工作流容错调度算法

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO).该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服务工作流调度流程加入了混合容错策略,确保工作流在任务失败后能够继续执行;然后,采用粒子群算法...     

基于相对效费比的网格工作流调度算法

为解决计算网格中有向无环图表示的截止期约束下的工作流时间费用优化问题,提出了一个新的启发式优化算法——相对效费比算法。该算法首先根据调度系数得到初步方案,再逐步调整,当方案完工时间小于截止期时,用时间换成本,选择成本消减最快的节点进行调整,中选服务有最大的正相对效费比值;当方案完工时间超过截止期时,用成本换时间,调整成本增加最慢服务的节点,中选服务有最大的负相对效费比值,该方法在保证截止期约束的同时能有效降低总成本。通过大量模拟实验和与最小关键路径、正向分层费用优化算法、逆向分层费用优化算法的比较,证明了相对效费比的有效性。     

分布式工作流管理系统中的一种资源搜索策略

针对分布式工作流管理系统中的资源搜索问题,提出一种新的搜索策略。该方法利用聚类算法将网分簇管理,使得查找过程中的逻辑拓扑和物理拓扑相互匹配,在此基础上采用结合了兴趣度的蚁群算法提供查找线索。实验表明,该方法提高了工作流引擎服务的整体响应时间,在查找成功率、平均响应时间和平均消息数上较泛洪查找和传统蚁群算法都更具优势。     

求解分布式混合流水线调度问题的改进双层嵌套式遗传算法

针对分布式混合流水线生产的生产调度问题,模拟实际排产中的排产到线和排产到时的排产策略,提出了基于改进双层嵌套式遗传算法的两层优化模型。外层依据流水线分配平衡和准时交货等基本原则总体上解决生产订单在流水线之间的分配问题,内层以最小生产时间为主要目的求解流水线的生产订单生产次序问题。考虑到双层嵌套式遗传算法的时间复杂性,基于模糊逻辑理论设计了一种模糊控制器来动态调整遗传算子,并采用主动检测停止方法,提高算法效率。使用某空调工厂的实际生产数据验证了算法的可行性、计算结果的准确性及排产策略的有效性,为高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)中大规模复杂供应链调度问题提供了可借鉴的方法。