基于线性矩阵不等式的Acrobot鲁棒镇定控制

针对欠驱动机器人Acrobot,提出一种基于线性矩阵不等式的鲁棒镇定控制方法。通过将Acrobot在垂直向上不稳定平衡点附近的第一杆角速度看作一种不确定性,得到Acrobot的不确定模型,在此基础上设计一种基于线性矩阵不等式的鲁棒镇定状态反馈控制律,实现Acrobot较大范围的平衡控制。仿真和对比结果验证了方法的有效性和优越性。     

具有多个执行机构Lurie系统的时滞相关稳定性

Lurie时滞控制系统是工程实践中经常遇到的一类重要的非线性控制系统。本文根据微分方程理论,提出了不确定性具有多个执行机构的Lurie时滞控制系统时滞相关稳定的充分性判据,并给出系统衰减速率的估计方法。该方法仅需假定时滞有界,因而其结论适用于变时滞的系统。给出两个应用实例,并与相关成果进行了比较,计算结果表明了本方法的有效性。     

未知环境下群机器人多目标搜索协同控制

未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍物两种情况,并根据情况向特定边界运动;目标位置估计的粒子群算法(TPEPSO)则利用获取的目标信号估计目标位置,结合粒子群算法到达目标附近,从而实现目标搜索.提出的方法与基于简化虚拟受力分析模型的循障避碰方法(SVF)及扩展粒子群算法(EPSO)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBA)仿真比较,搜索效率提高5.72%～21.58%,总能耗减少4.30%～19.11%.     

多功能车辆总线数据差错控制对策研究

通信系统的安全稳定性取决于它的数据差错的控制能力.为了总线传输过程稳定,错误几率小,研究了多功能车辆总线的数据差错控制策略.     

复杂环境下群机器人自组织协同多目标围捕

针对动态多目标围捕,提出了一种复杂环境下协同自组织多目标围捕方法.首先设计了多目标在复杂环境下的运动模型,然后通过对生物群体围捕行为的研究,构建了多目标简化虚拟受力模型.基于此受力模型和提出的动态多目标自组织任务分配算法,提出了群机器人协同自组织动态多目标围捕算法,这两个算法只需多目标和个体两最近邻位置信息以及个体面向多目标中心方向的两最近邻任务信息,计算简单高效,易于实现.接着获得了系统稳定时参数的设置范围.由仿真可知,所提的方法具有较好的灵活性、可扩展性和鲁棒性.最后给出了所提方法相较于其它方法的优势.     

网带式加热炉微机控制

网带式加热炉是工业过程中常用的加热设备。本文较详细地介绍了用微型计算机控制网带式加热炉温度的设计过程。给出了一些实用线路和方法。系统软件用Ｃ语言编写，采用模块化、结构化设计方法，通用性好。     

一种差分进化算法优化小波神经网络及其在弱信号检测中的应用

在混沌理论和相空间重构技术的基础上,提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络(NADE-WNN)的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高网络的学习精度和收敛速度。实验结果表明,与传统的RBF神经网络和小波神经网络预测混沌时间序列的性能相比,该算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度和收敛速度,能够较好地检测出混沌背景下的弱信号。     

PLC在粮食中转立筒库中的应用

介绍了以PLC为核心的粮食中转立筒库控制系统的设计 ,主要对系统的组成、远程I/O链通讯的设置以及程序的编写进行了阐述     

混沌系统的混合遗传神经网络控制

在小扰动控制技术基础上,将暂态误差预测方法和遗传算法结合起来,提出了一种混合遗传神经网络控制非线性混沌系统的新方法(简称HyGANN).通过增强学习训练,HyGANN可产生控制混沌状态的小扰动时间序列信号,Henon映射的计算机仿真结果表明,它不仅有效镇定混沌周期1,2等低周期轨道,还可成功将高周期混轨道变成期望周期行为.     

中心数据传输宽带网探析

分析了中心数据传输网现状及存在的问题，对比目前各种数据通信技术，结合中心实际情况，提出以ATM交换机作为交换节点，SDH系统作为骨干传输通道，以VB5（或V5）接口及数字复接设备等作为接入网的接口设备，建设中心数据传输宽带网。