柴油机主动隔振液压执行器线性化控制仿真研究

利用非线性自适应控制方法及其相应的非线性系统理论,对实际柴油机台架液压执行器的非线性系统进行线性化控制,以达到减小乃至消除整个系统非线性成分的目的.从实际台架出发进行理论分析,为柴油机双层主动隔振系统的次级通道建立确切的非线性系统模型,进而采用预补偿模型参考自适应逆控制策略(PCMRAIC),在Matlab平台下实现对整个非线性系统线性化控制的数字仿真.数字仿真结果表明,柴油机主动隔振系统次级通道存在着不可回避的非线性特性,采用预补偿模型参考自适应逆控制策略能够较理想地解决次级通道非线性特性.数字仿真对柴油机试验台架的实际研究有一定的指导意义.     

非线性结构自适应模型逆飞行控制律设计研究

文章结合自适应控制、模型参考控制和动态逆控制理论提出了结构自适应模型逆非线性控制系统,设计了飞行控制器.通过李亚普诺夫稳定性定理推导了自适应规律,保证了闭环系统的稳定性.仿真表明该方法对模型参数不准确和外界干扰具有很好的自适应能力,能够满足飞机在过失速机动条件下的控制指令跟踪,且系统具有良好的控制性能及鲁棒性.     

基于Wiener模型的非线性预测函数控制

针对传统的预测函数控制对非线性强、结构多变的实际对象控制效果不佳问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测函数控制(PFC)方法。通过引入支持向量机回归方法,建立Wiener模型中非线性部分的逆模型,在输出反馈和参考轨迹上分别添加一个Wiener模型中非线性部分的逆模型,将非线性预测函数控制转化为线性预测函数控制,用线性优化算法解决非线性预测函数控制问题,避免了复杂的非线性优化。pH中和过程的计算机仿真结果表明,该方法比PID控制效果更好,而且对模型失配具有很好的自适应性能。     

永磁同步电动机自适应逆控制系统设计

针对永磁同步电动机的非线性、多变量、强耦合的复杂系统,提出了一种改进自适应逆控制策略。该控制策略将改进的径向基函数神经网络与FIR滤波器并联作为非线性自适应滤波器,用于系统的建模辨识、扰动消除器和自适应逆控制器的设计。同时,采用改进的变步长LMS算法对非线性滤波器的参数进行在线优化,提高了非线性滤波器的收敛速度和精度,进而提高了自适应逆控制的性能。仿真对比分析和实验结果表明,采用提出的改进自适应逆控制策略的永磁同步电动机控制系统具有良好的动、静态特性和较强的鲁棒性。     

基于支持向量回归的自适应逆控制方法

将支持向量回归引入逆控制,提出了一种基于支持向量回归的自适应逆控制方法。采用支持向量回归在线辨识算法建立被控对象的逆模型,然后将逆模型作为控制器进行复制去驱动被控对象,从而完成一个自适应逆控制过程。由于支持向量回归是建立在小样本基础上的一种学习方法,因此较好地解决了对于线性系统自适应滤波算法存在的运算量大,权值失调及自适应过程时间长等问题。对于非线性系统,与现有的神经网络方法相比,该方法能提高收敛速度及逼近能力,而且具有更好的推广能力。仿真结果表明,应用该方法可以取得良好的控制效果,并具有较好的鲁棒性能。     

预测控制在中央空调净化系统中的应用

针对常规PID控制在非线性、大惯性系统中存在滞后、精度低等弱点,构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统.采用预控算法,充分利用预测控制的滚动优化和反馈校正的特性,采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型,实现了对大滞后系统的自适应控制,具有实时控制和预测性能,有效地提高了控制精度和可靠性,增强了稳定性.现场运行结果表明,在空气净化器系统中使用该方法效果良好,易于推广.     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。     

一种基于神经网络的自适应预测控制方法

强非线性系统预测控制问题当前仍有许多难点需要解决,而神经网络由于具有非线性逼近能力、自学习、容错性等特点,使它在自动控制理论中得到了广泛的应用.针对非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应预测控制方案,该方案结构简单,易于实现.对于一些难于用传统方法控制的复杂非线性对象提供了一种有效的方法.对非线性定常及时变对象,利用仿真表明了该控制策略的有效性.最后讨论了神经网络控制器发展方向与亟待解决的问题.     

基于神经网络的滚动时域优化控制

将神经网络逆模型控制方法与滚动时域优化控制技术相结合,提出了具有预测能力的基于神经网络的滚动时域优化控制方案。给出了控制器的结构设计及实现算法,并将其用于非线性不确定系统的控制,仿真实验表明,该控制器具有良好的非线性控制性能。     

航天器非线性神经元控制方法研究

针对航天器控制问题,提出了一种非线性动态逆与状态反馈控制相结合的神经元控制系统设计方案,并成功的将其应用于登月舱软着陆过程的控制问题.该方案包含两部分:①应用神经元网络通过学习建立被控系统的非线性动态逆模型,实现被控非线性系统的线性化;②在线性化模型的基础上构造系统的神经元最优状态反馈控制器.本文给出的仿真结果显示出神经计算学在航天器控制问题中所具有的潜在能力.     

无源光接入网网络整体可靠性定义与量化分析

提出了一种适用于点对多点结构无源光接入网(PON）的网络整体可靠性定义,用于全面准确
地量化衡量PON网络可靠性. 定义中引入故障影响因子,可以量化衡量包含网络完全正常工
作状态和不完全正常工作状态的PON网络整体可靠性. 对树形、带保护树形和环形PON网络整
体可靠性和网络建设成本进行量化分析比较,得出典型的光网络单元(ONU)集中分布和ONU分散分布情况下,无保护单级树形和主干保护树形PON网络分支器的最佳放置位置.     

网络安全中对抗机制的攻防分析

攻击和防御是网络安全对抗的两个基本方面。本文首先对信息网络的对抗机制进行了归纳,然后讨论了各种信息网络防御机制,分析了不同防御机制中所存在的脆弱性,并提出了相应的攻击机制。同时,对当前信息网络对抗机制间的攻防关系进行了总结。     

地市级教育和科研网规划方案

本文论述了地市级教育和科研网络的建设原则、主干网络通道和结构的选择、校园网络结构和操作系统的选择、校园网络的应用等问题。     

网络负载平衡技术应用

微软公司推出的Microsoft Windows2000增强了系统群集的功能,同时也增强了网络负载平衡技术.以SQL Srver为例说明了从负载平衡服务器应用程序访问数据库的应用以及网络负载平衡技术的原理.     

太原市公交网络的复杂网络特性分析

在交通资源有限的情况下, 对城市公交线网进行分析和优化是最大限度地提高现有交通资源的利用效率、缓解城市道路交通紧张状况的必然之路. 基于此, 运用复杂网络理论, 从不同角度对太原市公交网络进行了实证研究. 探索了大型城市公交网络模型的不同构造方法, 从宏观角度证实了太原市公交网络为无标度网络. 通过研究, 对太原市公交网络枢纽环境的优化和南北主干线的优化提出了对策.     

网络组织研究述评

网络组织的研究视角包括经济学视角、复杂性科学视角、神经网络学视角、商业生态学视角.网络组织已有研究领域包括网络组织的边界、形态和治理以及网络节点的声誉、学习、组织架构和权力关系等几个方面.     

西门子L2网与管理网互联的实现方法

用西门子５４１２驱动程序，ＳＴＦＤＤＥ，Ｇｅｉｎｅ软件，Ｎｏｖｅｌｌ网的ＩＰＸ协议，实现了将Ｌ２网与管理网的互联，基于这种方法的合钢三号高炉网络系统运行稳定可靠，这种方法对于其它网络系统互联问题有借鉴意义。     

生态工业共生网络成长的网络复杂性测度

根据网络复杂性测度理论,建立了生态工业共生网络成长的复杂性测度模型,以鲁北生态工业园为例,利用Matlab软件,对鲁北生态工业园的EISN在不同发展阶段的网络复杂性指标进行了仿真计算.研究结果表明,EISN在成长初期,较少的节点数抑制了网络复杂性的涌现,随着新的节点企业的加入,网络复杂性凸现,体现出小世界性和无标度特性,且核心节点具有较高的度分布特征,被连接的几率远高于其他节点.     

我国网络营销发展中存在的问题及对策

网络营销是适应网络技术发展与信息网络时代社会变革的新生事物 ,是 2 1世纪营销的新潮流。我国企业应积极利用这一新技术来变革经营理念、经营组织、经营方式 ,促使企业飞速发展。本文根据我国网络营销总体水平低这一现状 ,分析了其制约的主要因素 ,并从认识观念、体制变革、技术创新、政策、法律等方面提出发展我国网络营销的几点对策。     

复杂金融网络建模研究

以复杂网络理论为基础研究不同赋权意义下的金融网络。首先利用社会网络分析方法（SNA）进行初步复杂金融网络模型的构建与分析,然后通过进一步构造的转账频率金融网络图,研究网络中某两账户节点间的协作关系,以探悉其最可能的关联路径,为进一步研究金融网络提供一定的理论基础。