基于独立交叉口的自适应交通控制系统仿真研究

为实现城市道路资源优化配置,在LabVIEW软件平台上对基于独立交叉口的自适应交通控制系统进行了仿真研究。该系统以交通信号灯对车辆的行与停进行管制,同时根据各路段实时车流量与道路饱和率进行自适应变化,调整交通信号灯的运行周期,并修正各交通方向上绿信比,以提高交叉口单位时间通车率。测试结果表明,该仿真系统运行稳定,满足仿真研究的设计需求,可以为城市交通监测控制提供理论参考和城市交通组织管理提供决策依据。     

基于VISSIM的交叉口配时优化研究

交叉口通行效率是影响路段整体通行效率的最重要因素之一,交叉口配时方案的合理性往往决定着交叉口的通行效率.本文以成都市建设北路一段与红星路交叉口为例,利用仿真软件对交叉口配时方案进行优化调整与对比分析,给出了此交叉口的最优配时方案并针对此交叉口的设计提出了相关建议.     

基于神经网络的感应电机自适应逆控制

针对矢量控制系统存在对参数变化的敏感性使得实际系统难以保证完全解耦问题,提出了自适应逆控制的策略,并将神经网络引入逆控制。进行了方案的控制理论分析并在感应电机的控制中进行了Matlab的仿真。     

基于神经网络的感应电机自适应逆控制

针对矢量控制系统存在对参数变化的敏感性使得实际系统难以保证完全解耦问题,提出了自适应逆控制的策略,并将神经网络引入逆控制.进行了方案的控制理论分析并在感应电机的控制中进行了Matlab的仿真.     

基于神经网络的模型参考自适应控制

将神经网络应用于模型参考自适应控制系统中,组成模型参考神经网络自适应控制系统.利用神经网络自身的优点来克服传统模型参考自适应控制算法的不足,使系统具有更强的鲁棒性和容错性.仿真结果表明,该系统与传统的模型参考自适应控制系统比较,不仅能实现原系统的功能,而且该系统的稳定性和抗干扰性优于原系统.     

基于自适应变异粒子群优化算法的自适应滤波器设计

本文提出了设计一种基于自适应变异粒子群优化算法的振动信号的自适应滤波模型，然后重点研究了自适应数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现步骤。该滤波模型在计算机仿真测试中，获得了很高的效率和良好的结果。     

BP神经网络在道路交叉口多相位模糊控制中的应斥

公路交通控制是一个非线性时变系统,其抗干扰能力较差,尤其是道路交叉口的交通控制更是具有复杂的非线性时变特征,而实际应用表明,道路交叉口的交通控制是整个交通控制系统的控制重点。本文在研究BP神经网络算法的基础上,探讨该算法在道路交叉口多相位模糊控制中的应用。     

基于神经网络的自适应控制应用现状及发展

通过神经网络与自适应控制的结合，提出了两种基于神经网络的自适应控制系统（MRAC和STC),主要从应用角度出发，介绍了神经网络自适应控制的研究现状及今后的发展，并与常规自适应控制进行比较，指出了利用神经网络的自身特点，应用于控制系统中的优越性和可行性。     

城市信号交叉口公交优先及模糊控制策略

城市公共交通优先(公交优先)是公交优先发展的一个重要措施,对缓解交通压力及城市的可持续发展具有重大意义,公交优先信号控制的关键是信号交叉口的公交优先控制策略。概述了交叉口公交优先技术研究的现状,介绍了一种信号交叉口的公交优先模糊控制方法,引入相序优化器,并着重分析了基于相序优化的交叉口公交优先模糊控制策略。     

基于总线式、多处理器结构的交通路口控制系统设计

介绍了一种嵌入式综合的交通路口控制系统的设计。该路口控制系统采用总线式、多处理器结构，利用多个分布式处理器强大的处理能力，通过内部总线实现系统内部数据高速传递，最终能以一个综合的系统实现路口的全部控制要求。文中着重论述了系统模块化的总体结构设计，参考了工业控制计算机总线Compact PCI总线规范，采用了分布式多处理器结构设计，分析了系统采用这种设计的必要性、特点和优势。嵌入式路口控制系统能够实现单路口模糊控制、干线快速双向“绿波带”控制、区域控制等高级控制模式。     

基于Q学习的单路口交通信号智能控制方法

借助Watkins(1989)提出的Q学习算法,我们基于不同相位的动态最小时间需求,并以相位通行需求时间为研究对象,以动态相位时间差为状态转换控制目标,建立了单路口交通信号控制的一种动态智能控制方法。计算机模拟仿真表明这种控制方法的好的控制效果。     

自适应主动噪声控制系统的仿真研究

对主动噪声控制系统的前馈型、反馈型和混合型3种控制方式进行了比较,利用Simulink设计了实现FxLMS算法的模块,并进行仿真。结果表明,前馈型控制方式可降低与参考信号相关的噪声;反馈型控制方式可降低可预测的噪声;而混合型控制方式可同时降低这2种噪声。     

基于模糊自适应PID控制的速度调节器设计与仿真

针对异步电动机非线性的特点,考虑到传统PID控制难以对其进行有效的控制的问题。文中设计了一种模糊自适应PID控制器,并将这种控制器应用到系统的转速调节的环节中。利用Matlab的Simulink工具搭建了模糊自适应PID控制的异步电机的仿真模型。仿真实验结果证明了设计的优越性,模糊自适应PID控制下的系统超调变小,反应速度变快,与原先的PID控制方式相比提高了系统的稳定性、动态响应性能以及鲁棒性能。     

基于浸入与流形不变的制导炮弹非线性自适应控制

针对制导炮弹非线性模型且带有不确定气动参数的情况,研究采用反步法与I&I方法相结合的方式来设计控制器。首先建立了参数估计误差流形,再通过控制器输入及参数适应率确保该流形不变且吸引,让参数估计误差在这一流形上趋向于0,采用该方法设计的参数估计器不必遵循确定性——等价性原理,最后由Lyapunov 稳定性理论验证了炮弹闭环控制系统的稳定性。仿真结果表明,基于该方法设计的控制器在部分气动系数不确定的情况下仍能精确跟踪攻角。     

基于自适应光学技术的高速流场效应模拟方法

在高分辨率天文观测和空间测绘过程中,高速流场效应会造成目标光学波前畸变,影响探测器分辨率。从高速流场造成的光学效应对空间观测的影响入手,研究分析了自适应光学技术及其关键器件-光学变形镜的技术特点,提出了一种基于光波波面调制技术和光程差（OPD）数据的高速流场光学传输效应模拟方法,并完成了初步验证实验。其中,通过光线追迹法和物理光学方法计算高速流场光学传输效应而获得的体现目标光束波面畸变程度的光程差（OPD）数据,该数据用于光学变形镜的控制驱动。这种模拟方法可用于空间对地观测过程中流场环境造成的透射光斑抖动、偏移等光学波面畸变效应仿真,实现在实验室环境下对光学传感器性能和空间光学探测系统高速流场效应半实物仿真和高速流场扰动校正能力的测试评估。     

基于超稳定理论设计的控制系统及其仿真

本文针对一类实际工业受控对象的增益呈现缓时变的情况，采用了一种基于超稳定理论设计的自适应控制方案。通过对其在Matlab Simulink中进行仿真，结果表明此方案可有效地抑制缓时变对系统性能的影响。     

基于最优控制的神经网络自适应飞行控制

针对非线性动态逆控制鲁棒性差的缺点,综合最优控制和神经网络控制,提出一种自适应非线性控制策略。首先采用非线性动态逆进行基本控制律设计,然后对由于建模误差或舵面故障等因素导致的动态逆误差,利用神经网络进行在线补偿,根据最优控制理论得到神经网络权值的自适应律,并基于Lyapunov直接法证明该自适应律的稳定性和收敛性。针对某飞机的仿真结果表明,在存在较大逆误差的情况下,所设计的控制系统具有良好的鲁棒性。