基于脑模型联接控制器的车间布局多目标优化技术研究

该文根据车间物流费用和车间面积2个优化目标，建立车间设备布局多目标优化模型。并根据车间布局优化特点，设计了基于脑模型联接控制器的混合遗传算法对该模型进行求解。该算法具有自学习和自适应的特点。最后给出算例，通过对仿真结果的分析，证明该文所提算法能解决提出的问题。     

离散混沌系统参数估计的生物地理学优化算法（英文）

基于混沌控制的方法,建立了离散混沌系统参数估计问题的非线性方程组模型.将此方程组模型转化为多峰连续函数优化问题并设计相应的生物地理学优化算法进行求解.通过对两个典型的离散混沌系统进行仿真实验,数值结果表明该方法具有测量数据少、参数估计精度高的优点.     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

机组检修计划多目标的优化模型及仿真

针对国内现阶段发电机组检修计划优化目标单一的问题,提出并建立了一个多目标机组检修计划的优化模型.采用遗传算法进行优化求解,该优化模型可根据不同的情况和需要对发电机组检修计划进行优化调整,基于Matlab仿真平台并通过算例仿真分析,证明了该模型和算法的有效性和实用性.     

一种基于Wiener模型的非线性预测控制

提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法.通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化.仿真实验表明了该方法的有效性.     

矩阵变换器的AV算法与仿真分析

本文从数学分析的角度阐述了矩阵变换器AV算法的基本原理,建立了基于AV算法的矩阵变换器仿真模型。通过MATLAB软件,在理想的条件下,对该模型进行计算机仿真验证,并对仿真结果进行了分析,验证了该算法的正确性和有效性。     

吸收式制冷机组逆神经网络设定优化

针对吸收式制冷机组非线性、难以控制的特点,提出了一种基于逆神经网络模型的设定点优化方案。首先,以11.5kW单效溴化锂吸收式制冷机组为对象,使用人工神经网络方法建立了机组模型,通过对溴冷机制冷原理的分析,建立了系统结构为5-6-2的网络模型,该神经网络模型的相关系数大于0.99且方均根误差小于0.2%,与实验数据取得了良好的拟合效果;然后,利用该模型对溴冷机的各个输入参数进行灵敏度分析,并据此选择热水供水温度与冷却水流量作为优化方法的控制输入参数;最后,以冷冻水输出温度作为系统控制输出,对其进行优化计算,并采用改进的粒子群优化算法与逆神经网络相结合的方法,计算制冷机组的最优控制输入参数。通过实验与仿真分析,可知该算法的计算时间在30s以内,低于吸收式制冷机组的稳定时间;溴冷机的目标输出与仿真计算结果间的误差小于0.02%,表明该方案可以应用于吸收式制冷机组的在线控制。     

模糊模型PID优化控制在非线性系统中的应用

通过提出一种基于T-S模糊模型的非线性系统PID优化控制算法,将该算法应用于具有强非线性与不稳定性的填料塔热交换装置,为非线性控制系统的实际应用提供一种方案.在机理分析的基础上建立了分段非线性模型,设计了该装置的模糊模型PID优化控制器,对系统温度进行控制.实验结果与传统的PID控制结果对比表明,采用文中提出的模糊模型PID优化控制方法能够有效解决非线性控制问题.     

基于代理模型的汽车乘员约束系统性能优化

针对汽车碰撞乘员约束系统优化设计中多参数和非线性问题,提出了基于径向基函数代理模型的优化设计方法,通过LS-DYNA分析软件建立正面碰撞乘员约束系统的仿真模型并对其进行验证.基于该模型选取对响应影响较大的设计变量作为优化变量,在LS-OPT中选择径向基函数构建代理模型,采用空间填充试验方法进行试验设计,运用自适应模拟退火算法进行优化求解.优化结果表明:人体综合损伤WIC值相比初始设计值降低了28.2%,实现了对设计目标的优化.     

吸收式制冷机组逆神经网络设定优化

针对吸收式制冷机组非线性、难以控制的特点，提出了一种基于逆神经网络模型的设定点优化方案。首先，以11.5kW单效溴化锂吸收式制冷机组为对象，使用人工神经网络方法建立了机组模型，通过对溴冷机制冷原理的分析，建立了系统结构为5-6-2的网络模型，该神经网络模型的相关系数大于0.99且方均根误差小于0.2%，与实验数据取得了良好的拟合效果；然后，利用该模型对溴冷机的各个输入参数进行灵敏度分析，并据此选择热水供水温度与冷却水流量作为优化方法的控制输入参数；最后，以冷冻水输出温度作为系统控制输出，对其进行优化计算，并采用改进的粒子群优化算法与逆神经网络相结合的方法，计算制冷机组的最优控制输入参数。通过实验与仿真分析，可知该算法的计算时间在30 s以内，低于吸收式制冷机组的稳定时间；溴冷机的目标输出与仿真计算结果间的误差小于0.02%，表明该方案可以应用于吸收式制冷机组的在线控制。     

基于Hammerstein模型和GA的非线性广义预测控制

针对Hammerstein型的非线性系统,给出了一种基于GPC的预测控制方法.分析了使用近似法求解控制量的缺点,据此提出了基于遗传算法的控制量优化求解策略.以一个热交换器作为仿真实例,分别使用遗传算法和两种近似法求取控制量,并比较了3种情况下的控制效果.仿真结果表明基于遗传算法的预测控制器具有良好的性能.     

多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

用人工神经网络方法预测中国外债适度规模

研究了中国外债适度规模及相关政策。在中国宏观外债同步时间序列模型基础上 ,建立了用 BP网络替代随机方程的模型 ,并结合求解一般抽象非线性方程组 F(x,y) =0的算法 ,进行仿真研究。样本期模拟检验结果指出 ,有 92 %的变量相对误差小于 5 %。应用该模型对中国外债管理方式(计划管理方式和余额管理方式 )和期限结构进行仿真研究 ,研究结果表明 ,这种研究方法是可行的、有效的。结果指出 :当中长期外债采取计划管理方式时 ,年借入外债量以不超过2 5 0亿美元为宜 ,建议不超过 2 0 0亿美元     

基于动态BP网络误差修正的广义预测控制

针对建模误差对非线性系统预测控制鲁棒性的影响，提出了一种基于动态Bp网络的广义预测控制算法。该算法运用动态Bp网络对模型预测误差进行在线补偿，以提高预测精度。仿真结果证明了本文提出的广义预测控制算法对于非线性系统是有效的。     

立铣加工切削力和振动的计算机仿真与实验

在改进的非线性立铣加工铣削力数学模型和动力学方程基础上,采用变步长数值积分算法(四阶显式Runge-Kutta算法),建立动态铣削加工过程的计算机仿真模型.通过铣削加工动力学实验,对仿真模型输出的铣削力和铣削振动的时域特性预测精度进行验证,进一步对其频域特性进行分析.结果表明,该仿真模型作为高效低耗的研究平台,可较好地用于立铣加工铣削力与铣削振动的预估及其频域特性分析.     

基于多软件平台的二维重载精密转台的控制特性仿真分析及优化

为提高二维重载精密转台动态特性，基于AMEsim、ADAMS以及Simulink多软件机电一体化联合仿真对系统控制特性进行仿真分析.本文使用AMESim建立电机模型，Adams建立二维重载系统的动力学模型，使用Simulink工具箱建立PID控制模型，最终建立三软件联合仿真模型对系统阶跃响应进行仿真分析；针对系统存在时变性、非线性和负载干扰等因素的问题，采用自适应模糊PID控制算法对系统进行控制优化.仿真结果表明，模糊PID控制算法有着响应快、无超调，稳定误差较普通PID控制减小37%左右等优点.     

闪烁噪声下目标跟踪的容积粒子滤波算法

针对闪烁噪声下非线性非高斯系统的目标跟踪问题,首先建立了闪烁噪声的数学模型;然后分析了传统粒子滤波算法的优劣点,在此基础上,引入容积卡尔曼滤波算法,重新设计粒子滤波的重要性密度函数,提出用容积粒子滤波算法来跟踪目标。最后进行了仿真分析与对比。仿真结果表明,闪烁噪声条件下,容积粒子滤波算法的跟踪误差分别是传统粒子滤波算法和无迹粒子滤波算法的1/5和1/2,有更高的跟踪精度;而运行时间仅是无迹粒子滤波算法的1/2,且跟踪稳定性更好。     

一种基于机理模型的非线性预测控制改进算法

将基于微分-代数方程组的机理模型作为被控模型,利用联立法中的配置点法将预测控制中的滚动时域最优控制问题转化成求解非线性规划（NLP）问题.针对求解NLP问题过程中出现的由于方程维数过高而导致的求解速度过慢的现象,提出基于斐波那契数列的稀疏化策略,可以有效地减少计算量,加快求解速度.最后文中在强非线性对象连续搅拌反应釜上仿真,将该算法与标准NMPC算法和线性预测控制动态矩阵算法进行对比,体现出新算法的优越性.     

利用非线性最优化方法构建近似常Q黏弹模型

目前通常采用的黏弹模型在描述介质品质因子对频率的依赖关系方面存在不足。基于广义标准线性固体,利用黏声或黏弹介质的品质因子公式建立超定非线性方程组,采用属于非线性最优化方法的Levenberg-Marquarat算法求解方程组来拟合近似常Q模型,并模拟二维均匀模型的地震响应,简要考察黏弹性的影响。该方法不用任何近似或假设,所得结果更精确,而且可以求解病态问题。拟合及模拟结果表明:Levenberg-Marquarat方法可以较精确地构建近似常Q模型,采用两个组元就已足够;黏弹性对地震波的振幅和频谱有显著影响,实际应用中应当考虑。     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.