一类多时延异质多智能体系统的一致性

针对一类具有多变时延的一阶与二阶异构多智能体系统,研究了一致性问题。首先在异质系统中设计了一致性控制算法,通过将一阶、二阶系统重排和模型变换,使原系统分解成多个简单子系统;其次,利用李雅普洛夫稳定理论,分别在固定有向拓扑结构和切换有向拓扑结构下,以线性矩阵不等式的形式给出了系统达到平均一致的充分条件;再次,通过求解一组可行的线性矩阵不等式,得到了多时延的一个容许上界;然后讨论了时延导数和控制增益对时延容许上界的影响,得出了时延上界与时延导数和控制增益分别成正相关及反相关,时延导数未知时的时延上界相对较小的结论;最后的仿真结果表明了理论结果的有效性。     

基于混沌免疫遗传算法整定PID参数

针对传统免疫遗传算法PID参数整定速度慢的缺点,通过引入了混沌增殖思想和隔离小生境技术,结合免疫遗传算法的特点,设计了一种智能的PID参数整定方法。该方法利用混沌增殖对初值的敏感性以及随机性、遍历性、规律性,使免疫遗传算法能够更加有效地跳出局部收敛区域而以更快的速度向全局最优值收敛,进而较好地处理了通常遗传算法中遇到的“早熟”问题。通过隔离小生境技术的引入使得子种群的进化不仅同整个种群的进化密切相关,还有自身进化的独立性,这有利于种群个体多样性的保持。通过实际PID参数整定的例子,结果表明该算法能明显改善免疫遗传算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高。     

基于在线支持向量机的非线性内模控制

为了提高传统内模控制的鲁棒性和抗干扰能力,采用在线支持向量机回归（Online Support Vector Machine Regression,OSVMR ）理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器。首先简要介绍了OSVMR的原理和算法,然后将其应用于内模控制问题,并建立了OSVMR模型。其次,在控制过程可逆的条件下设计了OSVMR控制器,最后将该控制方法应用于可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题,仿真结果表明该方法与RBF神经网络IMC相比,具有较简单的模型和较好的控制性能。     

基于遗传算法和模糊粗糙集的知识约简

虽然粗糙集理论为处理离散属性提供了很好的工具,但它不能直接运用于具有连续变量的数据上面,而现实中的数据又包含着大量的连续变量.为了能够对连续属性集进行有效的知识约简,充分利用遗传算法的全局优化和并行计算的优点,结合模糊粗糙集的理论,对连续属性集进行知识约简,较粗糙集而言避开了连续属性的离散化过程,减少了信息损失,加快了约简速度,提高了决策支持度.首先利用一个仿真实例来验证该算法的有效性和快速性,然后把它运用于某一柴油机的故障数据集的约简,通过约简获得了影响输出故障模式的主要输入变量集,实现了数据的预处理,为进行柴油机的故障模式诊断提供了先决条件.     

基于生成图算法的混合WSNs的避障调度研究

为了解决存在障碍物的混合无线传感器网络(WSNs)的动态传感器调度问题,构建了基于生成图的调度算法和模型.利用基于网格的技术获得了障碍物的规整化图形;根据基于生成图的算法,使得最短路径的搜索空间限制在连通图中;在实现最短避障路径的基础上,获得了动态传感器的能量有效性的调度目标.通过仿真,验证了方法的有效性.     

基于RBF网络的模拟移动床PH传感器故障诊断

为了提高模拟移动床控制系统PH传感器的可靠性,提出了一种基于两级RBF神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用径向基(RBF)神经网络对传感器的输出序列建立预测模型,通过计算预测输出和实际输出的残差来检测故障的发生,然后对包含故障的残差信号利用小波变换进行特征提取,最后利用RBF诊断网络实现故障诊断。通过把这种方法应用到实际诊断测试中,可达到较准确的诊断结果。     

引力搜索算法在青霉素发酵模型参数估计中的应用

针对生物发酵过程难以精确估计模型参数的问题,提出一种利用引力搜索算法(GSA)对青霉素发酵非构造式动力学模型参数进行估计的方法。在分析发酵过程反应机理的基础上,选取合适的青霉素发酵非构造式动力学模型的状态方程式;然后利用GSA良好的全局搜索能力,对状态方程式的参数进行估计,从而得到精确的发酵模型。仿真结果表明：GSA实现了对青霉素发酵过程模型参数的准确估计,所得到的模型精度能够满足青霉素发酵过程的状态估计和控制需求。因此,GSA可有效地应用于模型参数估计。     

基于NSGA-Ⅱ的SVM参数优化方法研究

针对SVM的参数通常依靠经验试凑来确定,提出了将多目标寻优算法NSGA-Ⅱ运用到SVM的参数选取中。该算法利用SVM的三个参数（宽度系数δ,不敏感系数ε,惩罚系数C）作为决策变量,以SVM在实际运用中的寻优对象为目标,进行NSGA—Ⅱ寻优迭代,可获得SVM有效参数。通过有目标约束的参数优化过程,克服了SVM参数选取的随机性和经验性。给出了该方法应用于青霉素发酵过程建模的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于NSGA-Ⅱ和BP融合的青霉素发酵过程建模

针对BP(Back Propagation)网络对青霉素发酵过程建模时,会遇到陷入局部极小点、收敛速度慢等问题,提出将BP训练看成多目标寻优过程,以网络输出节点的误差最小作为并行搜索的多个目标,通过精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ,Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,给出了应用该方法的步骤.通过仿真验证,这种NSGA-Ⅱ&BP融合的算法对青霉素发酵过程建模,能克服BP网络训练的缺陷,且所需训练次数大大减少.     

一种有机溶剂新型回收控制系统的设计与实现

针对有机溶剂回收率低、回收成本较高的问题,在传统有机溶剂回收装置的原固定床独立吸附工艺上进行改进,设计一种吸附/脱附-再生-冷凝分离的溶剂回收工艺。新工艺不仅可以提高有机溶剂的回收率,而且还减少了有害废气的排放,并实现了冷凝水的重复使用。根据新的回收工艺流程,设计一种并联组合式吸附器结构的有机溶剂自动回收系统,并配置有触摸屏下位机。控制系统设计了上位机监控平台,实现对多台设备的分布式管理。该回收装置中的4个吸附器相互配合使用,提高了吸附效率,有效解决了传统有机溶剂回收装置中固定床独立工作,对有机溶剂回收率较低的问题。