基于改进DWA的多无人水面艇分布式避碰算法

针对多艘无人水面艇(USV)相遇自主避碰问题,考虑可能存在异常行驶的USV,基于改进动态窗口法(DWA)提出一种包含碰撞风险检测和行驶职责划分的分布式避碰算法.首先,引入障碍物预测轨迹和权重因子改进传统DWA的距离评价函数,提高USV躲避多个动态障碍物的能力,同时,结合国际海上避碰规则(COLREGS)引入新的规则评价函数约束USV的避让动作;然后,引入期望速度和航向改进现有碰撞风险检测算法,减少因碰撞风险变化导致的轨迹波动;接着,针对COLREGS仅规定两船相遇时的行驶职责划分问题,提出一种考虑异常USV的多USV职责划分方法;最后,基于Matlab实现多USV相遇自主避碰仿真.实验结果表明,即使存在异常USV,分布式避碰算法依旧保证正常USV能够作出符合COLREGS的安全避让动作.     

基于ALMBO算法的PEMFC分数阶时域子空间模型研究

针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）发电过程复杂难以建模的问题,考虑PEMFC系统的分数阶特性,提出一种基于优化的分数阶时域子空间辨识方法,并建立PEMFC的分数阶状态空间模型。首先,将分数阶微分理论与子空间时域辨识方法相结合,采用Poisson滤波器对输入输出信号进行滤波处理,并引入权重矩阵提高辨识的精度;其次,对Poisson滤波器以及辨识的分数阶阶次寻优,提出一种变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法（ALMBO）,在迁移算子中引入变异反向学习策略、并融入自适应权重来提高寻优的精度,防止陷入局部最优解。最后,通过仿真结果验证算法的有效性,所得的PEMFC辨识模型能准确描述PEMFC的动态过程。     

非线性动态自适应旋转角的量子菌群算法

量子菌群算法是将量子理论引入到细菌觅食算法中的一种相对较新的组合优化算法,虽然该算法在收敛速度上取得了一些重大的进步,但是依然存在寻优时间较长的问题.鉴于此,设计一种非线性动态自适应旋转角,并将其作用于细菌觅食算法的趋化操作,提出一种非线性自适应旋转角的量子菌群算法.基准函数的性能测试验证了该算法的正确性.将所提出算法用于分数阶伺服系统的PID参数整定,整定结果表明,所提出的算法能有效地对伺服系统的PID控制器参数进行整定.     

质子交换膜燃料电池的分数阶非线性状态空间模型研究

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电过程中的分数阶和非线性特性,本文提出了一种分数阶子空间辨识方法建立了PEMFC非线性状态空间模型.首先,为了降低建模复杂度,采用典型相关分析法和相关分析法确定了模型输入变量;其次,将分数阶微分理论与Hammerstein模型子空间辨识方法相结合,采用Poisson矩函数对输入输出数据进行预处理,构造了子空间辨识方法的输入输出矩阵,并引入分数阶短时记忆法减少辨识算法计算量;最后,选取多项式作为Hammerstein模型前端静态非线性环节,采用模糊遗传算法优化系统分数阶阶次和系数矩阵.仿真结果验证了算法的有效性,改进的辨识算法可以明显减小计算时间,所得PEMFC辨识模型能够准确地描述PEMFC的动态过程.     

基于一种混沌BP算法的神经模糊控制器的优化

在模糊控制器设计问题的研究中,结合神经网络和模糊控制的优点,设计了一种全网络化的模糊控制器,使模糊推理的实现过程网络化,清晰化.针对BP算法学习速度慢、易陷入局部最小的缺点,引入混沌思维,提出了基于混沌Logistic方程的BP混合学习算法(CBP),将用于神经模糊控制器参数的优化设计中,使设计的神经模糊控制器具有更优的性能.通过仿真对算法及控制器进行验证,仿真结果表明,上述算法能有效地优化神经模糊控制器的参数和结构,所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.     

未知环境下基于改进DWA的多机器人编队控制

针对多机器人系统在未知环境下难以有效避障和保持队形的问题,在改进动态窗口法(DWA)的基础上,提出一种领航-跟随法与行为法相结合的多机器人编队控制算法.首先,通过修正速度窗口和3个现有评价函数,并添加两个新的评价函数改进DWA算法,增加速度的采样范围,提高优秀轨迹的评分,并增强机器人朝目标导航和未知环境下的全局搜索能力;然后,对周围环境和编队状态实时检测,为各机器人设计不同的行为(包括导航,避障,跟踪和等待)及其选择方式,兼顾编队避障及队形保持;接着,基于改进DWA和社会力模型(SFM)设计行为控制策略,在未知环境下使领航者能够规划适合整体编队运行的路径,跟随者能够根据编队的不同状态自适应地切换跟随方式;最后,基于Matlab和V-REP进行一系列仿真,结果表明在未知环境下,所提出的改进DWA能够显著提高机器人的通行效率和全局搜索能力,编队控制算法能够实现队形稳定保持、灵活避障与变换.     

分数阶PD控制器在时滞伺服系统中的研究

分数阶微积分理论的发展推动了分数阶微积分在各个领域的广泛应用,分数阶控制算法的研究也成为近几年的研究热点.目前分数阶控制理论的研究主要集中在理论分析,对于目前所研究的这类工程性较强的控制对象,成熟的研究成果较少.针对实际工程中含有时滞的伺服系统模型,将Flat phase法和系统稳定性裕度条件相结合,设计了分数阶PD控制器.此PD控制器结构简单,对参数变化稳定性好,控制精度高.为了对比仿真实验,文章还设计了整数阶PID控制器.仿真结果表明,分数阶控制器比传统整数阶PID控制器的控制精度更高,鲁棒性更好.     

基于一种FGA–ANFIS技术的DMFC温度建模和控制

为了提高直接甲醇燃料电池(DMFC)的发电性能,采用自适应神经模糊推理技术(FGA-ANFIS)对电池的工作温度进行建模与控制.首先,基于实验的输入输出数据建立了DMFC电堆温度的自适应神经模糊辨识模型,避开了DMFC电堆的内部复杂性.然后,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整.最后,通过仿真.将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.     

基于改进BP神经网络辨识的DMFC建模研究

针对直接甲醇燃料电池（DMFC）系统过于复杂,难以建模的特点,该文试图绕开DMFC的内部复杂性,基于实验数据。利用神经网络逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到DMFC这种高度非线性系统的建模。以1000组电池电压、电流密度实验数据作为训练样本,采用基于LM算法的改进BP神经网络,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明这种方法是可行的,建立的模型精度较高,它使得设计DMFC的实时控制器成为可能。