一种改进的克隆选择算法在多峰值函数优化中的应用

为了解决deCastro2002年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱、训练时间长的问题,本文提出了一种改进的克隆选择算法。该算法运用新的克隆选择操作、克隆变异操作和最佳抗体停止进化操作,并且引入了抗体抑制操作,不仅可以动态调整种群大小,具有较强的全局和局部搜索能力,而且搜索时间较短。与Castro的克隆选
择算法相比,本文算法在较短的时间内可以搜索到全局最优解和更多的局部最优解。     

基于ANFIS的非线性系统辨识研究

系统辨识是控制系统设计的基础，对非线性系统进行辨识是当前的难点；文献[1]提出了用模糊建模方法，文献[2]提出了用神经网络方法，在总结上述方法不足的基础上，该文提出了用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对非线性系统进行辨识的方法，仿真结果表明，ANFIS进行非线性系统辨识是可行的，其辨识精度很高。     

车用汽油机怠速排放特性研究

对车用汽油机的怠速排放特性进行了试验研究,分析了汽油机怠速排放特性与怠速转速、点火正时和化油器怠速调整状况之间的关系,指出了影响化油器式汽油机怠速排放的主要因素,并提出了降低怠速排放的一些措施。     

汽车急转侧滑的预测控制原理

预测控制原理以ABS系统为基础,通过实时检测汽车行驶车速、车轮转动角速度和转向盘转角信号来预测汽车急转向时的状态,对汽车的个别车轮主动施加大小不同的制动力,以产生一个与横摆力矩相平衡的反作用力矩,防止汽车产生急转侧滑现象,同时提高汽车急转向时的操纵稳定性,对减少道路交通事故的发生具有十分重要的意义。     

甘蔗剥叶机机架模态试验研究

对甘蔗剥叶机机架进行了单点脉冲激振和多点拾振的试验研究，结果表明，该方法较准确地提示了影响甘蔗剥叶机机架动态性能的因数，从而为甘蔗叶机的模态分析，动力响应分析和动态优化提供了准确、可靠的试验参数。     

电机设备的现代故障诊断方法

分析了电机设备故障诊断的基本原理，以文献综述的形式系统的阐述了电机设备的现代故障诊断方法，并概括了已有的各种故障诊断方法的特点，指出了电机故障诊断方法的发展趋势。     

基于232总线的步进电机集散控制系统

以2台步进电机为控制对象,完成了一套集散控制系统的整体设计.该系统由上位机(PC机)和下位机(单片机控制系统)组成,通过Visual Basic的串行通信控件MSComm和RS-232总线完成两者之间的通信.上位机发出控制指令,通过串行口通信,由下位机完成两台步进电机的速度与方向控制,并在上位机上实现步进电机速度的实时显示.实时运行结果表明了该系统的实用性和可靠性.     

基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断研究

1前言 目前,旋转机械向着高转速、高功率、高可靠性、大型化、可测试性、不可接近性或不需接近性的趋势发展,这类系统一旦发生事故,就可能造成人员和财产的巨大损失。因此,切实保障现复杂系统的可靠性与安全性,具有十分重要的意义。发动机变速箱是整机进行减速增扭的部件,     

基于混沌求偶萤火虫算法的移动机器人路径规划

针对传统萤火虫算法应用于移动机器人路径规划中存在陷入局部最优和搜索精度低的问题,提出一种基于混沌求偶萤火虫算法的移动机器人路径规划方法。设计一种混沌求偶荧火虫算法,该算法采用混沌映射策略初始化种群,优化种群分布不均和搜索范围不足问题;利用求偶学习策略指导雄性萤火虫向雌性萤火虫学习,提高算法的收敛速度和求解精度。建立移动机器人路径规划的环境仿真模型,应用混沌求偶萤火虫算法进行移动机器人路径规划仿真。仿真结果表明：混沌求偶萤火虫算法比传统萤火虫算法和粒子群算法在路径长度上分别减少了3.075%和2.428%,拥有更高的搜索精度和跳出局部最优的能力。     

基于鲁棒迭代学习的灌浆压力自适应控制

为了提高非线性、不确定和时变性灌浆过程中压力的控制精度,在分析灌浆过程数学模型的基础上,提出了灌浆压力的PID控制器参数的自适应调节方法.由神经网络预测模型对灌浆系统进行非线性建模,然后基于神经网络学习误差迭代优化PID控制参数.为了确保控制器参数矩阵在调节时灌浆压力能收敛于灌浆设计压力,采用了李亚普洛夫误差增量迭代函数,使得对每次采样时刻系统误差PID调节向量能渐近收敛于最优值,从而使模型跟踪误差最小.通过迭代反馈调节方法的压力输出同手工控制方法对比研究,仿真结果表明,此方法有更好的自适应能力,较好地跟踪了灌浆设计压力曲线.