基于自适应模糊神经网络的摩擦力分部补偿算法

针对液压位置跟踪系统中的非线性摩擦力,提出对摩擦力模型的不同分量分别进行补偿的分部补偿算法,以解决用模糊神经网络(FNN)对摩擦力整体进行补偿时,因摩擦力非光滑特性引起较大逼近误差的问题．实验结果表明,分部补偿算法能对摩擦力非线性进行有效补偿,使系统表现出良好的稳态跟踪性能。     

基于模糊神经网络的深海集矿机路径规划

探讨了深海多金属结核集矿机在作业过程中的实时局部路径规划问题,旨在解决在深海复杂特殊环境下多金属结核集矿机的自适应实时路径规划问题。采用了能实现模糊控制规则的基于强化学习方法的自学习和自调整算法来实现深海集矿机的实时运动规划,并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法。设计了深海集矿机实时运动规划器结构、规划器操作过程以及相应的算法。集矿机试验样机池试试验表明该方法的有效性．可广泛应用于类似路径规划问题。     

锌电解过程实时专家控制系统的设计

将基于知识的规则模型和解析的数学模型有机结合,建立两级结构的实时专家系统。由具有专家自学习功能的实时专家系统以专家优化方式寻找电解液最佳酸锌含量比和最优温度。     

锌浸出过程的专家控制和故障诊断方法

针对锌浸出过程,提出一个专家控制和故障诊断方案,它涉及到决定和跟踪浸出溢流的最优pH值,以及确保过程的安全运行,这个方案的实际应用显示,它不仅提高了控制性能,而且也排除了故障。     

Node deployment strategy optimization for wireless sensor network with mobile base station

The optimization of network performance in a movement-assisted data gathering scheme was studied by analyzing the energy consumption of wireless sensor network with node uniform distribution. A theoretically analytical method for avoiding energy hole was proposed. It is proved that if the densities of sensor nodes working at the same time are alternate between dormancy and work with non-uniform node distribution. The efficiency of network can increase by several times and the residual energy of network is nearly zero when the network lifetime ends.     

基于线性反馈控制器的时变时滞动态网络中的同步

主要研究具有时变时滞的动态复杂网络中的同步问题. 考虑两种时变时滞的情况—时滞连续一致有界和时滞可微且导数一致有界. 这里假设耦合结构矩阵非对称并且可约. 提出一些新的时滞相关的同步准则并且利用线性状态反馈控制器得到一些同步控制的结果, 其中控制器可以由Matlab软件求得. 最后给出一些数值仿真例子以说明同步准则的有效性.     

基于电感变化的永磁同步电机新型启动方法

通过分析内埋式永磁同步电机(IPMsM)磁饱和特性,建立永磁同步电机数学模型.根据在施加不通电压矢量时电流瞬间特行不同,采用无位置传感技术,提出了一种检测永磁同步电机在停止状态时转子位置的方法.在此基础上,通过设定直轴电流值为零、交轴电流为常数,设计了一种控制定子交直轴电流的新型永磁同步电机变频启动方法.最后,在以ST...     

PSO-BP神经网络的分级过程建模

分级条件直接影响分级效率和精矿品位,为建立分级效率与分级条件之间的关系,首先通过机理分析建立分级效率模型结构,再采用BP神经网络建立模型结构参数与分级条件之间的关系。在网络训练中,考虑到基于梯度的优化方法易陷入局部极小的缺陷,采用PSO算法优化网络权值和阈值。实验表明,与基于梯度的动量BP算法相比,PSO算法训练和测试网络的精度和稳定性均优于前者。最后,将训练好的网络用于实际分级效率模型进行分级效率预测,预测的结果为实际值与估计值的相对误差在7%以下,这表明预测精度能达到给定的工业指标。     

基于状态空间模型的网络化广义预测控制

针对网络化控制系统中存在的网络诱导时延和数据包丢失,考虑了基于状态空间模型的网络化广义预测控制问题,提出一种采用最小预测步长和预测控制向量分别补偿网络诱导时延和数据包丢失对系统性能影响的新方法.分别给出了存在数据包丢失、网络诱导时延以及两者同时存在情况下的控制器设计方法.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.     

一种混合核函数SVM建模方法及其应用

为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法.所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函数加权组合而成,克服了支持向量机模型中单个核函数的局限性.并利用量子粒子群算法(QPSO)对惩罚系数、核参数以及混合权重系数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高模型的精度.采用锌湿法冶炼净化过程现场数据对建模的方法进行了测试,结果表明,所提出的混合核函数支持向量机模型具有较好的泛化性能和预测精度,预测结果满足现场工艺生产的要求.