大规模WSN的三层拓扑架构及其拓扑控制

针对多sink的大规模WSN,提出一种新的三层网络拓扑架构,以解决现有平面型和两层分簇型拓扑架构与大规模WSN环境不相适应的问题;在分析各层数据通信策略的基础上,重点研究了基于瓶颈sink节点的关键层拓扑控制算法,为核心层数据通信提供可靠性支持。仿真实验表明,所提出的大规模WSN三层拓扑控制结构和拓扑控制算法有助于平衡全局通信负载,控制关键通信层能量消耗,提高网络监测的鲁棒性。     

四腿机器人步态参数自动进化研究与实现

采用进化算法和基于自主视觉的适应度评估方法,实现了四腿机器人在RoboCup机器人足球比赛现场的行走步态在线自动进化．我们引入内推法作为交叉方法,利用PC基站进行进化算法计算和流程主控,并采用了一些学习时间缩减策略．实现了进化学习的连续性和可扩展性,使得学习过程可以在4060min内完成,这样就能在比赛现场对ERS-7四足机器人进行行走再学习,提高了行走控制的适应性．算法最终结果使ERS-7型四足机器人的行走速度从27cm/s提升到43cm/s．     

基于动态属性的域间使用控制模型研究

在分析多域交互主要特性的基础上,提出了一种多安全域下的动态使用控制模型(DAB-UCON).该模型以下一代访问控制UCON_(ABC)核心模型为基础,将属性、授权(A)、义务(B)、条件(C)等各个组件作为一个动态实体进行扩展.提出一种属性分类方法,即按照属性定义时间和应用范围分别进行模型描述.最后对模型进行讨论,引入属性谓词等来满足动态多域交互条件下的系统需求.扩展后的模型有助于访问控制中动态的策略构建和授权.     

基于扩充的GIX/M/1/N排队系统的主动队列管理算法性能评价模型

为了评价主动队列管理(AQM Active Queue Management)算法的性能,通过在标准的排队系统GIX/M/1/N中嵌入主动队列管理(AQM)算法的方法,建立了一个扩充的GIX/M/1/N排队系统。利用该扩充的GIX/M/1/N排队系统和Internet业务流量自相似性的特征,提出了一种评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法,并据此评价了TD,RED,GRED和Adaptive RED等4个经典的AQM算法。为了验证该分析方法的合理性,利用NS2进行了一系列的仿真实验。结果表明,该分析方法所得结果与仿真实验所得结果一致,因此该分析方法能用于评价AQM算法的性能。     

引入趋近律的功率因数校正滑模控制仿真研究

提出一种引入趋近律的滑模变结构控制(SMVSC)方法来实现有源功率因数校正(APFC),减少电流的谐波成分.SMVSC是一种解决非线性时变系统(如APFC系统)问题的良好办法,但是实际应用中SMVSC的"抖振"现象问题必须要解决好.引入趋近律来削弱APFC系统在滑模控制中的"抖振"现象,并且依此推导出了控制APFC系统中的功率开关的PWM占空比.采用Matlab平台进行仿真验证控制策略控制APFC电路几乎得到单位功率因数,同时超调减小、响应时间缩短.     

一种提高无线网络语音通话数量的方法

语音通话(Voice over IP)已经成为无线局域网中的一种重要的应用,并且近年来得到了越来越广泛的关注.分析了无线局域网所能支持的语音通话的最大数量,并在网络仿真器NS2上建立了IEEE 802.11语音通话的仿真模型根据仿真分析结果,提出一种自适应传输间隔接入控制方法,提高了IEEE 802.11无线局域网支持语音通话的数量.在自适应传输间隔接入控制方法中,基站(Base Station)通过监测网络冲突概率,自适应的改变网络中语音通话的传输间隔,使网络始终工作在非饱和状态.仿真实验结果表明,提出的白适应传输间隔接入控制方法不仅能够保证IEEE 802.11无线局域网中语音通话的质量,还可以增加网络所能支持语音通话的数量.     

基于双环控制的航空静止变流器的建模与仿真

针对航空静止变流器在非线性负载条件下输出电压谐波含量大以及逆变器动态响应过程十分缓慢的问题,采用电容电流内环电压外环的双环控制技术,给出了控制器参数基于极点配置的方法,建立了单相航空静止变流器的数学模型。通过Matlab/Simulink软件平台对模型仿真。结果表明:设计方法能真实反映系统的动、静态性能,同时也验证了采用双环控制技术解决航空静止变流器带非线性负载时输出波形畸变以及动态响应缓慢的问题是行之有效的。     

基于T-S模型的输出反馈滑模控制及应用

为了使系统满足品质要求并对不确定因素具有较强的鲁棒性,采用滑模控制方法。建立被控对象T-S模糊模型。针对系统状态不完全可测特点,采用迭代线性矩阵不等式方法,利用输出信息构造滑模面。根据系统品质要求,采用参数鲁棒设计方法,配置所需极点,确定相应在参数空间的映射关系。应用平行分布补偿算法,根据映射产生的参数样本训练T-S模糊控制器,实现等效控制律。在此基础上应用高增益方法设计切换控制律,保证系统对满足匹配条件的不确定因素具有较理想的自适应性。最后,直升机模型的仿真结果表明,方法具有很好的控制效果。     

基于主从粒子群的模糊小波神经网络交通控制

城市交通智能控制是ITS的重要组成部分,交叉口是决定道路通行顺畅的制的基础.为提高路口的通行能力,提出了主从结构的粒子群算法优化模糊小波神经网络参数,并将其应用于交通信号的控制.算法中,主级粒子进行全局搜索,从级粒子以主级粒子找到的最优解为中心进行局部搜索.仿真结果表明该算法能够有效减少交叉口车辆平均延误时间,提高道路通行能力.     

一种基于零空间的再分配伪逆算法

由于伪逆法不考虑执行器的位置和速率的限制,因此利用伪逆法设计出的分配器会产生操纵面过早进入饱和的现象,从而使分配器对转矩可达集的分配效率较低.在伪逆法的分配基础上利用控制效率矩阵零空间的特性对分配结果进行二次调节,使伪逆解重新落入执行器的控制子空间,从而避免了分配器过早进入饱和的现象.并提高了分配效率.利用某飞机的数据进行仿真验证,结果显示与伪逆法相比,控制性能有明显改善,提高了分配器的分配效率,且可以对转矩可达集内的转矩实施有效的分配.