气候环境实验室建模及温度控制系统仿真

气候环境实验室是一个复杂的热力系统,室内温度参数受多种因素的影响.通过分析气候环境实验室仓体、空调系统热交换器、温度传感器和调节阀的特性,推导出它们的传递函数,利用Matlab/Simu-link建立环境室温度控制系统的模型,根据临界比例度法整定PID参数,并对常规PID控制器和积分分离PID控制器的控制效果进行仿真比较.仿真结果表明该模型和温度控制系统在理论研究和工程实践中具有实际的指导意义和应用价值.     

两轮自平衡车运动姿态的测量和控制

两轮自平衡车姿态测量与控制是两轮自平衡车设计的关键环节.针对两轮自平衡车倾角的测量问题,采用了卡尔曼多传感融合算法.该算法融合了加速度传感器和陀螺仪传感器数据,实现了两轮自平衡车倾角实时在线估算.根据测量得到的倾角和角速度,采用了比例微分(PD)控制算法,实现了两轮自平衡车姿态的稳定控制.     

航空发动机离心叶轮叶片动特性试验研究

在离心压气机试验台对离心叶轮叶片动应力测量技术进行了试验研究,介绍了应用电阻应变计和高速滑环引电器成功录取了压气机台架试车转速至39500 r/min的离心叶片动应变数据,分析了测试过程中遇到的问题,提出了今后测试的改进措施,并对试验结果进行了初步的分析.通过研究获得离心压气机工作过程中,大小离心叶片动频和动应变随转速变化的规律以及叶片在特定气动力激励条件下的动态响应.     

一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法

组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.     

一种大数据环境中分布式辅助关联分类算法

在很多现实的分类应用中,新数据的类标需要由领域专家最终确定,而分类器的分类结果仅起辅助作用.另外,随着大数据所隐含价值越发被人们重视,分类器的训练会从面向单一数据集逐渐过渡到面向分布式空间数据集,大数据环境下辅助分类也将成为未来分类应用的重要分支.然而,现有的分类研究缺乏对此类应用的关注.大数据环境中的辅助分类面临以下3个问题:1) 训练集是分布式大数据集;2) 在空间上,训练集所包含的各局部数据源的类别分布不尽相同;3) 在时间上,训练集是动态变化的,会发生类别迁移现象.在考虑以上问题的基础上,提出一种大数据环境中分布式辅助关联分类方法.该方法首先给出一种大数据环境中分布式关联分类器构建算法,在该算法中,通过横向加权考虑分类数据集在空间上的类别分布差异,并给出"前件空间支持度-相关系数"的度量框架,改进关联分类算法面对不平衡数据的性能缺陷;然后,给出一种基于适应因子的辅助关联分类器动态调整方法,能够在分类器应用过程中充分利用领域专家实时反馈的结果对分类器进行动态调整,以提升其面向动态数据集的分类性能,减缓分类器的退化和重新训练的频率.实验结果表明,该方法能够面向分布式数据集较快地训练出有较高分类准确率的关联分类器,并在数据集不断扩充变化时提升分类性能,是一种有效的大数据环境中辅助分类应用方法.     

自适应动态重组多目标粒子群优化算法

提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.

     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

     

基于PNDSC 的欠驱动AUV编队控制器设计

针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于蚁群聚类的RBF NN海洋环境下武器效能评估

海洋环境复杂多变,武器装备作战效能影响要素众多并且机理复杂,效能评估问题难度加大。针对海洋环境影响下武器效能的评估问题,将蚁群聚类算法与RBF神经网络相结合,提出了基于蚁群聚类的RBF神经网络武器作战效能评估方法并建立评估模型。通过蚁群聚类算法确定RBF神经网络隐含层神经元的中心值,并且为了得到最优聚类结果,在蚁群聚类中加入了局部搜索。最后,利用样本数据对该模型进行训练,并对特定条件下武器作战效能进行评估,实验证明此评估模型具有一定的可行性和有效性。     

基于多特征的PSO-MSVM动态过程质量异常模式识别

为了提高动态过程质量异常模式识别效率,将动态过程质量模式的均值特征与小波包分解特征作为分类特征,并构建两层多支持向量机识别模型进行分类.利用均值特征,在第一层MSVM中把动态过程变化趋势划分为正常与周期、上升与向上阶跃、下降与向下阶跃三大类别;采用小波包分解特征,在第二层MSVM中对这三大类别进行再分类.仿真结果表明提出的识别模型的识别精度相比采用单一特征的识别模型有明显提高.