发汗冷却系统的最优控制

讨论发汗冷却系统的成控制问题。选用发汗剂的流量作为控制变量,利用发展系的方法证明了系统的解在控制变量处沿任意方向上的方向导数存在,并由此给出了方向导数应满足的方程及系统达到最优控制应满足的必要条件,从而得到了系统具有可计算性的优化系。     

基于改进遗传算法的时间最优控制问题求解

对原有遗传算法的不足进行分析 ,提出改进的遗传算法。对于高维、高精度问题 ,改进算法相对原算法可节省大量存储空间和解码时间。提出的选择算子仅与父代的大小顺序有关 ,既可避免原算法对适应值必须为正的限制 ,又可避免算法过早收敛到局部解。证明了新算法的全局收敛性 ,并对新的选择算子进行了性能分析。将改进的遗传算法引入受约束时间最优控制问题的求解 ,获得了令人满意的结果     

最优控制理论在电力拖动系统中应用──电力拖动最优控制

本文介绍线性最优控制理论在电力拖动系统领域的应用，给出工程实用控制规律及实践的控制线路。     

二级倒立摆的鲁棒建模及其鲁棒H∞最优控制

针对倒立摆系统本身存在的大量不确定性因素，建立其不确定数学模型。苦于最优控制的思想，针对二级倒立摆的参数摄动及干扰，设计了鲁棒H∞最优控制器，并在二级倒立摆实验装置上进行控制。实验结果表明；用鲁棒H∞最优控制器的二级倒立摆系统，具有很强的鲁棒稳定性和抗干扰性。     

关于自动导向车最优控制的设计

本文从自动导向车的运动学特性出发，分析自导车运动时偏差与车轮速度的关系，在此基础上推导出自导车的动态特性结构图并将它化简，然后解黎卡提矩阵方程获得具有二次型最优性能指标的最优反馈控制系统数学模型。本文还介绍了该控制系统数学模型在激光导向自导车上实现的情况和试验结果。这种数学模型对于采用两个电机独立驱动的自导车，均具有普遍的适应性。     

一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制

通过对控制系统的过程模拟,提出一种模糊神经网络最优控制方案。离线化部分基于遗传算法,分三阶段实现模糊神经网络控制器结构和参数的优化。在线优化部分通过重构模糊神经网络控制器的去模糊化部分,进一步调整控制规则,实现在线去模糊优化。仿真结果表明该方案优于常模糊控制方案和基于专家经验的模糊神经网络控制方案。     

离散时间线性系统最优控制的遗传算法实现

本文提出了求解控制变量受区间约束情形的离散时间线性系统最优控制的遗传算法,在遗传算法框架下给出了离散时间线性系统最优控制问题可行解的编码及初始化方法,设计了选择、交叉、变异等遗传算子,并对初始化方法及各种遗传算子的可行性给出理论分析。     

现代控制技术的理论,应用与发展趋势

本文首先介绍了现代控制技术的基本理论，进而在入探讨当前应用最广泛的模糊控制。神经网络控制及 于知识的专家控制系统智能控制技术的基础上，指出信息技术虚拟现实及计算机集成控制技术将是现代控制技术在２１世纪新的发展趋势。     

基于模糊遗传算法的选矿破碎系统优化控制

矿石破碎是选矿工业流程中的关键环节,破碎过程要求机腔料位稳定,以提高破碎处理流程的工作效率.针对给料机及破碎机具有的惯性、滞后、非线性时变特点,提出了一种基于模糊遗传优化算法的碎矿系统给矿量优化控制策略,控制器采用模糊自适应PID控制算法,并利用遗传算法对控制器参数进行优化,以提高参数在线寻优能力.仿真结果验证了本文提出的优化控制策略的有效性,表明控制系统具有较好的动态品质和较强的抑制干扰能力.     

具有误差变化率校正的预测控制算法

提出了一种模型算法控制的改进算法。它在输出预测算式中增加了误差变化率校正项,使输出预测具有预测误差将来变化的能力,从而使MAC算法克服干扰的能力增强。仿真结果表明了该改进算法的优越性。     

约束非线性系统多变量最优控制研究

近年来,非线性规划算法在最优控制领域中正受到越来越多的关注。该文深人研究并实现了一种新的非线性规划算法——FSQP算法,该算法具有所有迭代点均处于可行域之内、收敛速度较快的特点。提出了一种基于FSQP算法的约束非线性系统最优控制方法。然后,运用该方法解决了带有约束的复杂非线性系统的多变量时间最优控制问题,并通过计算机仿真表明了该控制算法的可行性和良好的控制效果。     

基于遗传算法的灌区通用水资源整体优化配置模型

解决水资源的优化问题大多采用开源节流、加强管理等措施,而这只能是解决问题的外因。水资源的合理配置问题,最好由用水者的利益激励机制来解决,这样才能从根本上解决水资源的短缺和低效率应用问题。基于遗传算法,结合利益激励机制,对冯家山水资源优化配置方案进行探讨。为水资源分配和管理提供参考。     

同步发电机自适应最优励磁控制

本文针对线性最优励磁控制的缺陷,将自适应控制理论与最优控制理论相结合,通过多变量参数辨识、最优反馈系数计算和控制算法运算三个环节,实现了同步发电机励磁的自适应最优控制.数字仿真实验结果表明,该励磁控制系统能够自动跟踪系统运行工作状况,在线辨识不断变化的系统参数,使控制作用始终处于最优状态,从而改善了控制系统的动态品质,提高了系统的暂态稳定性.     

二进制编码遗传算法中的控制参数选取方法

遗传算法是一种模拟自然进化而提出的简单高效的优化组合方法,在火电厂热工系统的PID控制器参数优化问题中得以广泛应用,但是影响遗传算法性能的一些控制参数,没有确切的选择方法。文中以主汽温串级控制系统为仿真算例,在给定的目标函数和罚函数基础上,并通过大量的仿真,给出了诸如种群整体规模、尺度变换系数、交叉概率、变异概率、编码长度及其寻优变量区间等的选择方法,为遗传算法在实际工程的PID参数优化提供了有效依据。     

遗传算法的应用及研究分析

在介绍遗传算法的基本原理与方法的基础上,分析了遗传算法相对于其它算法的优越性和存在的问题以及遗传算法的主要应用和研究发展方向。     

轿车动力总成主动隔振最优控制研究

介绍压电作动器与被动悬置串联组成的轿车动力总成主动悬置系统,分析了隔振系统的数学模型,采用最优控制原理提出了实施方法。     

用并行遗传算法解列车控制问题

遗传算法是一种全局优化的数值计算方法,它存在自然并行性。给出一种解列车控制问题的并行遗传算法,并讨论算法中一些技术问题。     

控制能量约束条件下时滞系统最优控制与仿真

文中对时滞系统在控制能量存在约束时的最优控制问题进行了探讨.由控制器Youla参数化得到控制系统的敏感度函数和控制敏感度函数用来表示一个包含跟踪误差和控制能量在内的积分平方性能指标,针对不同类型的时滞过程运用谱分解的方法最小化该性能指标,从而导出相应控制器的设计方法,可使系统在控制能量约束条件下具有最优的控制性能.仿真研究进一步说明了所给设计方法的有效性.