基于模糊学习方法的非线性系统智能容错控制

提出了一种基于自适应模糊逻辑学习方法的非线性系统智能容错控制方案.整个控制方案集自适应模糊控制器、监督控制器和调节控制器为一体,是一个功能强大的控制体系结构.仿真结果表明:提出的控制方案能有效地识别和调节非线性系统的未知错误,而且控制系统在不确定或错误的情况下具有稳定性和鲁棒性.     

基于PSO-PID的ABR流量控制

针对高速通信网络的拥塞问题,设计了智能PID控制器对ATM网络中的ABR速率进行实时、在线调节.引入了Smith预估补偿器来消除往返传播时延对控制造成的不利影响.采用改进的粒子群优化方法对PID控制器的参数进行调节,所设计的控制算法不依赖于网络的数学模型,克服了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响,并确保了带宽的公平分配及链路的充分利用.仿真结果表明,闭环系统具有良好的稳态性能及抗干扰能力,网络的服务质量得到了保证.     

网络控制系统中在线时延评估方法及其控制

为了解决网络控制系统中数据传输时延给控制品质带来不良影响的问题，从融合通信技术和控制技术的角度出发，提出一种新的控制方案．通过运用在线时延评估方法——平均时延窗口(ADW)法来在线估计出网络控制回路中的时延特性．在此基础上，根据得到的时延来确定LQG控制器中的控制参数．此控制方案克服了对网络时延离线的盲目假设，而且在具体实施中不需要网络同步时钟技术的支持，因此具有一定程度的实用性．通过在CAN总线实验平台的验证，其结果显示了此控制方案的有效性．     

应用动态解耦技术的ICPT系统输出功率调节方法

针对感应耦合电能传输系统输出功率实时和动态的调节问题,提出了一种基于动态解耦技术的新型功率调节方法。在无线电能传输系统的副边整流电路中加入2个全控型开关管,通过控制整流电路两侧开关管的导通与关断,即调节2个开关管的占空比使得负载侧与谐振网络的动态解耦,实现对谐振网络输出电压的不连续调节,进而达到调节输出功率大小的目的。通过对比调频、调幅、移相以及能量注入控制4种常用功率调节方法的工作原理和特征,该方法在快速性、复杂度、体积、成本等方面都具有其他调节方式不可比拟的优势。最后,通过仿真和实验验证了理论分析的正确性和方案的可行性。     

二级网调峰集中供热系统运行调节方案

二级网调峰集中供热系统能够很好地适应由室外气温变化引起的用户负荷变化.通过建立集中供热系统设计工况、调峰运行和非调峰运行工况的热平衡方程,研究该类系统的运行调节方案,推导得出运行调节水温的求解方法.对某供热系统进行模拟实例分析,确定了采用不同调节方案时系统的运行调节参数.同时确定了热力站换热器一级网侧设计进出口水温为130℃和80℃,二级网侧设计进出口水温为60℃和81℃.对比各方案的优缺点,得出运行调节的最优方案:一级网在调峰运行时采用量调节,非调峰运行时采用质调节;二级网采用分阶段改变流量质调节.     

不确定语言多属性决策的心态指标方法

研究了已知部分属性权重信息,方案属性值和偏好值均为不确定语言的多属性决策问题.首先,通过引入心态指标,将不确定语言决策矩阵和方案偏好值转化为带有心态指标的语言决策矩阵和偏好值.其次,通过最小化方案综合属性值与偏好值之间总偏差,建立并求解一个规划模型得到属性权重,然后利用方案综合属性值对方案进行排序和择优.当决策者处于不同心态时,可以通过调节其心态指标进行决策,因而使得决策更加符合实际.最后,给出了一个算例说明了该方法.     

基于椭圆曲线密码体制的通信认证

基于椭圆曲线密码体制,为增强移动通信的安全性设计了一个新的方案.新方案不需要使用数字证书作为系统公钥,VLR(访问网络)可在不需要HLR(归属网络)的支持下实现VLR和ME(移动用户设备)的双向认证,且新方案具有椭圆曲线的短密钥、高强度的优点,具有较高的安全性.实验结果证明,相比其他方案,新方案具有更少的通信时间和通信量.     

一种基于注意力机制的绝缘子状态反馈认知方法

针对已有绝缘子状态识别模型,以及细节识别深层网络开环认知模式和损失函数泛化能力不足的缺陷,模仿人工巡检模式,即实时评估认知结果可信度自寻优调节多尺度图像知识空间决策,提出一种基于注意力机制的绝缘子状态反馈认知方法。首先,针对预处理后的绝缘子图像,设计自适应尺度堆叠的卷积神经网络架构,使得网络输入由整体图像缩放至细节局部区域,每个尺度的网络共享相同的架构具有不同的参数,确保不同分辨率输入的可区分能力并为下一尺度生成一个细节注意区域。其次,随机配置网络面向多个尺度特征,建立具有强泛化能力的绝缘子状态分类准则。再次,构建类间分类和类内尺度间排序损失函数优化注意力网络,较前次预测生成更高置信度得分排名。最后,借鉴闭环控制思想,定义广义误差熵性能指标实时评测绝缘子不确定状态认知结果可信度,动态调节网络尺度等级,实现不确定认知结果约束下的特征空间自优化调节和分类准则重构,反馈再认知绝缘子状态。实验结果表明了本文方法与其他网络架构相比,增强了模型的泛化能力,提升了模型的认知精度。     

陕北供水网络方案的多方法综合评价

随着地区水资源供需矛盾的日益加剧,作为我国重要能源基地,陕北地区的供水网络建设及建设方案的综合评价成为缓解水资源短缺亟需解决的关键问题。本文通过层次分析法、熵权法和组合权重等多方法确定陕北供水网络方案评价指标的权重,采用层次分析法、灰色综合评价法和优势比较法开展供水方案的多方法综合评价研究,以陕北地区四种供水方案为例,验证了多种方法综合评价的优越性。结果表明:三种评价方法的评价结果一致,并结合实际情况推荐方案二为陕北供水网络的最优方案。研究成果为陕北供水网络评价指标权重确定及其综合评价模型建立了提供理论依据,对于陕北水资源优化配置方案的实施具有重要的现实意义和应用价值。     

含相似节点和不确定扰动的多重连接网络的渐近广义同步

利用分散自适应的方法，研究了一类具有不同维数相似节点和不确定扰动的多重连接网络的渐近广义同步控制问题。针对外部扰动不确定且其界也是未知的情况，设计了分散自适应控制器。利用Lyapunov稳定性理论和Barbalat’s引理，严格证明了网络渐近广义同步的自适应控制方案的有效性。最后，利用数值仿真实例验证了所提结果的有效性和正确性。     

一种基于主动网络的网络用量计费实现方案

现有的计算机网络计费一般采用单一价格或者按时间计费的方式,但它们都无法有效地调节用户对于计算机网络的使用行为．按用量计费是一种新的计费方式,它是根据用户对网络资源的使用情况进行计费,使得用户更加理性地选择自己的行为方式,从而避免网络拥塞的发生．从理论上对这种计费方式进行分析,首先从端用户的角度出发建立用户的行为模型,指出其本质上是一种非合作博弈的形式,然后根据有关网络博弈问题的结论,提出了一种基于主动网络的网络用量计费的实现方案．     

工程计划的时间—费用优化

本文讨论了工程建设项目计划的时间——费用优化问题。为了得到该工程项目最低的费用工期,本文应用网络计划技术,并采用计算机辅助逐步分析优化的方法,从网络图上找出影响该工程项目的关键工序,予以重点安排,通过不断地调整网络图来对该工程项目的网络计划进行时间——费用优化,找出最优方案。本文用这种方法对一个具有16个工序的工程计划进行了时间——费用优化,计算结果说明了本算法的有效性。     

机械制造企业的网络计划分层模型

由于机械制造网络计划庞大,因素众多,网络计划技术应用存在缺陷,交血以是一个较好的方法,已有的层次分解方法大多割裂了层次之间的复杂关系,提出了的方法较的解决了这个问题,并已成功运用到机械制造的具体实践中,获得了满意的结果。     

纸机传动数字控制系统的设计

纸厂自动化的发展方向是计算机集成控制，集成控制实现的基础是底层控制系统的设计，本文论述了ＤＣＳ系统的发展状况及其在纸厂自动化中的应用，提出了针对ＣＩＭＳ最底层的设计方案，分析了纸机拖动控制系统负荷分配的数字实现方法。     

设计前馈神经网络结构的一种新方法

提出了一种设计前馈神经网络结构的新方法,该方法对网络隐层节点的输出作奇异值分解,根据奇异值大小的分布情况来决定隐层节点的个数,优化网络结构。这种方法同样也适用于有多个隐含层前馈神经网络的设计。应用这种方法来设计一个前馈神经网络并对一复杂信号建模和进行预测,能取得令人满意的结果。     

地震电磁信号接收方法探讨

本文提出一套有效接收地震电磁信号的方案,并介绍根据这一方案研制的接收机的性能。     

用密切值法优选油田开发方案

为了对油田开发方案进行多因素分析,采用密切值法建立了油田开发方案优选的综合评价指标体系,并针对各影响因素的相对重要性赋予一定权值。实例分析表明,该方法计算简单,可靠。     

滤波器CAD中的自动设计方法

根据网络理论，提出了一种ＬＣ梯形滤波器ＣＡＤ中实现自动设计的方法，滤波器的拓扑结构由计算机根据给定的损耗极点自动确定，所设计的梯形网络的元件均为正值，电感数目最少，且具有较低的元件参数分布。     

AHP中正互反判断矩阵一致性调整的新方法

全面阐释了层次分析法（AHP）中一种针对正互反判断矩阵进行一致性调整的新方法．该方法的基本策略为综合专家给出的AHP判断矩阵中的直接判断信息和全部间接判断信息,以几何平均求值的手段导出对应的完全一致性矩阵;接着利用此完全一致性矩阵与原判断矩阵以几何比例调和的手段构造出新的调和矩阵;最后在保证一致性比率要求和预定精度要求的前提下改变调和因子取值使得到的调和矩阵不但具有满意一致性而且能够最大程度地代表专家决策意愿．给出的算例演示了本方法的实施过程同时表明该方法在实际决策中是行之有效的．     

基于神经网络的模糊控制

提出一种基于神经网络的模糊控制，其模糊化、模糊推理和模糊决策均由神经网络完成，并将用于模糊推理神经网络的输入节点由常规的２７个减少到１５个，减少了训练量。文末给出该模糊控制结构应用于典型环节的实时控制结果。