基于深度强化学习的Boost变换器控制策略

针对Boost变换器母线电压稳定控制存在模型不确定性和非线性的问题，提出了一种基于无模型深度强化学习的智能控制策略。结合强化学习DDQN(double DQN)算法与DDPG算法设计了Boost变换器控制器，包括了状态、动作空间、奖励函数以及神经网络的设计以提高控制器动态性能；基于ModelicaGym库开发工具包reinforment learning modelica(RLM)实现了Boost变换器模型与强化学习智能体的联合仿真。通过与双环PI控制器的对比仿真表明：强化学习控制器在三种工况下的母线电压稳定控制结果具有更好的动态性能。     

一种基于可传递置信模型的分布式决策方法

证据推理理论是研究在不确定情况下智能决策的有效方法之一。将证据推理引入到分布式决策系统，提出了一种基于可传递置信模型的分布式智能决策方法，从信息融合技术的角度构建了agent模型以及分布式决策系统的框架，并且分析了分布式决策系统的信息提取和合成算法以及决策制定算法。通过借鉴信息融合技术中证据推理的可传递置信模型和算法，使分布式决策的研究方法有进一步的发展。在仿真中采用机器人足球仿真比赛作为平台进行研究。     

免疫进化模型及其在优化计算中的应用

在深入研究免疫系统的智能进化机制和两种典型免疫计算模型的基础上，基于进化计算模型和免疫调节理论，结合免疫记忆机制提出了一种通用免疫进化算法(GIEA)的—般框架，论述了其运算机理，分析了其收敛性和收敛速度。针对多模态优化问题，按照该框架设计了一个具体的多模态免疫优化算法(MIOA)，并进行了仿真研究和计算复杂性分析。分析与仿真结果表明，该算法不仅比同类算法计算量小、具有更好的搜索性能，而且无须任何先验知识，实现了真正的自适应搜索。     

面向仿真优化的粒子群算法计算模型

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是群集智能的典型代表,其参数较少且操作简单,故一直是智能优化算法研究应用的热点。然而PSO有易早熟和搜索精度不高的缺陷,针对此弊病,在基于仿真的优化（Simulation Based Optimization,SBO）思恕体系下,融合人工生命、基于Agent的升算和计算智能,提曲面向SBO的PSO计算模型,茅籽PSO的系统研宄和算法改庭抽象力一含大规模纽合优化问题的求解。最后利用一系列benchmark函数进行了仿真优化实验,取得了较好的结果,从而论证了本思想方法的可行性与可信性。     

基于Agent理论的多无人地面平台协同控制仿真研究

为提升多无人地面平台协同控制能力,适应新形势下智能战争趋势,基于JADE和World Wind Java构建了多智能体地面平台协同控制仿真系统。运用多Agent理论建立无人地面平台仿真模型,基于JADE构建协同控制仿真平台,运用粒子群算法优化任务分配机制。仿真实验表明,构建的协同控制仿真平台具有良好的鲁棒性和灵活性,优化后的任务分配机制使得多无人地面平台群体执行任务效率明显提高,且可应用于其他海上、空中无人平台的仿真研究。     

云模型算法及在过热汽温控制中的仿真研究

为了实现非线性、大时滞系统的良好控制，提出了一种新型的云模型智能控制算法．该算法是基于云模型控制规则的不确定性推理，用期望值Ex、熵En和超熵He表征定性概念，将概念的模糊性和随机性集成在一起，实现知识库中定量与定性之间的相互转换。谊智能控制器采用模糊控制原理，同时为了消除稳态误差，加入了一堆云控制，故采用了一种基于混合维的云模型智能控制器，并对600Mw超临界机组直流锅炉的过热汽温进行了仿真研究。仿真结果表明，该控制器简易、直观、鲁棒性强，具有良好的控制性能和较好的应用价值。     

基于Ad Hoc网络的卫星通信系统建模与仿真

将Ad Hoc网络理论与卫星通信系统相结合，提出了基于Ad Hoc网络的卫星通信系统模型。并根据此模型，利用OPNET软件构建了系统仿真框架并进行仿真．同时对时延和吞吐率进行了分析，从而得出基于Ad Hoc网络的卫星通信系统所具有的利弊。     

基于多智能体仿真的新产品市场扩散研究

基于多智能体的仿真是一种基于微观个体行为的建模仿真方法,具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征.本文首先指出了多智能体仿真系统的优势,探讨了多智能体仿真的基本思路,然后构建了一个基于多智能体的新产品市场扩散仿真模型,最后应用多智能体仿真平台AgentSheets实现了该模型.     

基于多智能体强化学习的协同目标分配

针对传统方法难以适用于动态不确定环境下的大规模协同目标分配问题，提出一种基于多智能体强化学习的协同目标分配模型及训练方法。通过对相关概念和数学模型的描述，将协同目标分配转化为多智能体协作问题。聚焦于顶层分配策略的学习，构建了策略评分模型和策略推理模型，采用Advantage Actor-Critic算法进行策略优化。仿真实验结果表明，所提方法能够准确刻画作战单元之间的协同演化内因，有效地实现了大规模协同目标分配方案的动态生成。     

基于知识的分层事件调度混杂系统仿真策略

仿真策略是仿真学研究的核心问题之一。本文针对一类具有决策功能的混杂系统，提出一种基于知识的分层事件调度仿真策略。通过引入专家系统，建立了决策调度和事件调度的分层智能调度模型，克服了离散事件系统仿真策略缺少决策分析和事件处理缺乏层次的局限性。该策略算法设计简单，易于实现，并且已经在宝钢铁水运输仿真系统中得到实际应用，其有效性得到证明。     

城市固废焚烧过程的回路控制半实物仿真平台

为精确模拟和实现城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的多入多出(multiple input multiple output,MIMO)回路控制，面向实际工业过程开发了由真实设备层和虚拟对象层组成的分布式半实物仿真实验平台。结合对MSWI工艺流程机理模型的定性描述，建立了数据驱动的面向回路控制的虚拟过程对象模型，依据回路控制需求设计了该平台的各软件子系统，以及相互间的协同运行模式，搭建了平台硬件和开发了平台软件，并采用工业实际数据进行实验验证。结果表明：该平台为MSWI过程的智能建模与控制算法的进一步研究提供了可靠的工程化验证环境。     

复杂环境下多探测传感器协同定位优化布站建模仿真研究

针对复杂环境下多探测传感器网络难以准确协同定位的问题,提出了一种多传感器协同定位优化布站方法。基于后验克拉美罗下界构建了目标定位精度几何稀释因子评价指标,考虑复杂外界环境,分析了起伏地形、杂波干扰和光照对传感器探测定位能力的影响。建立了多传感器协同定位优化布站模型,并采用智能优化算法进行快速求解。仿真实验结果表明：所提方法能够有效提高多探测传感器网络的协同定位能力,对多传感器协同优化布站具有指导意义。      

某型飞机失速尾旋模拟训练系统关键技术研究

针对国内某型飞机失速尾旋模拟训练需求,研制了某型飞机失速尾旋模拟训练系统。系统由多通道球幕视景系统、半实物仿真座舱以及操纵力控制加载系统等组成,采用分布式仿真技术,构建了逼真的人在回路模拟训练环境。针对失速尾旋仿真,对多源气动数据进行了综合处理,构建了大迎角非定常气动力模型,采用大载荷数字电动控制加载技术进行失速尾旋交变力和抖振特性仿真,实现了人在回路的失速尾旋模拟训练。     

虚拟环境下的复杂变速箱交互式装配仿真平台

为解决虚拟装配存在人机交互度、行为仿真与用户设计效果不佳等问题。以大型拖拉机变速箱为对象,研究了多碰撞体的齿轮动力学运动与行为仿真方法,提出了基于轴和面约束的多零件模型在虚拟环境中的定位方法,开发了人机交互式的虚拟环境,每帧消耗的时间约为10 ms,实现了复杂变速运动行为及其仿真。同时虚拟装配模块里配置了AR接口,可通过手式进行主动式智能虚拟装配。试验表明,系统能按照用户需求进行主动式的虚拟装配、干涉检测、学习装配知识、方案设计、提示装配错误等,为复杂变速箱的虚拟制造与装配提供了仿真平台,平台具有可扩展性。     

电厂湿法烟气脱硫仿真系统设计与实现

在研制电厂湿法烟气脱硫仿真培训系统的过程中,针对复杂的化工过程,对于机理相对清楚部分,建立了系统的机理模型,对于模型机理复杂,存在不完备知识部分,结合系统的定性专家知识和系统在工作点处的小样本数据,利用模糊聚类建模方法建立系统的模糊TS定性仿真模型,从而实现系统的定量与定性混合仿真;在仿真系统的体系结构上采取模型机和DistributedControlSystems(DCS分散控制系统)的client-server结构,在模型机中实现基于matlab/simulink的仿真模型的原型系统的开发,在电厂主流的OvationDCS系统平台上实现监视和控制;基于OLEforprocesscontrol(OPC)技术实现client-server的通讯,从而实现模型机与DCS的集成,实现了硬件在回路的仿真。     

基于Wiener模型的风力发电系统变桨距控制

风力发电系统具有非线性强和波动性大的特点，如何在风速随机变化的工况下，快速地将风电机组输出功率控制在额定范围内是风电系统控制面临的重大难题。针对5 MW风电机组的变桨距控制问题，提出一种基于Wiener模型的风力发电系统变桨距控制方案。根据Wiener模型线性和非线性环节可分离的特殊结构，通过计算非线性环节的逆，构造具有线性性质的广义风电系统被控对象，将风电系统非线性变桨距控制问题简化为线性模型控制问题。采用独立可分离信号分步辨识风电机组Wiener模型，可以更加精准地预测风电机组输出功率。仿真实例表明：该控制方法有效地提高了变桨距系统的控制效果。     

多重约束下智慧仓储机器人配置仿真优化研究

针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。     

基于多维层级的表演平行仿真及应用

提出了一种面向现代化表演的平行仿真方法。该方法通过自顶向下分解表演过程，在时空限制下辅助创意者实现传统表演中难以实现的舞台设计和控制。通过构建多层级约束结构，将平行仿真应用于表演领域。利用虚拟舞台和物理舞台之间的数据循环，不断优化表演流程。将舞台空间平行仿真方法连续应用于某数字电视舞台10年。实验表明：基于多维层级的表演平行仿真可以有效地辅助表演全流程，提高表演效率。     

可交互式相控阵雷达DOA估计仿真系统设计

针对相控阵雷达波达方向（direction of arrival,DOA）估计的仿真、验证和评估等问题,论述了相控阵雷达DOA估计的建模与评估,设计了一个采用交互式操作的实时仿真系统。该仿真系统能进行可交互目标环境、相控阵列和目标探测效能评估模型的建模与仿真,模拟出对实时飞行的目标进行探测时,信号发射、空间传播、回波信号采集以及信号处理等过程,并能对DOA估计结果进行评估,仿真结果验证了该仿真系统的实用性和有效性。该仿真系统的设计为现代战争环境下相控阵雷达的系统设计、目标探测效能评估、装备性能展示、测试与验证奠定了基础。