一种用MATLAB优化工具进行控制系统设计的方法

在控制系统常规设计方法基础上，为寻求目标的最优，把MATLAB优化工具箱中的优化函数与控制系统设计相结合，分析了几种控制系统参数的最优设计方法，以保证输出最优跟踪输入，并用一实例进行仿真分析。     

模糊免疫参数自整定PID控制系统设计及仿真

为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。该控制系统首先利用模糊规则,在线调整控制系统的kp,ki,kd,利用免疫机理修正非线性函数f,然后利用免疫修正环节进一步调整PID控制系统的参数。数字仿真结果表明,新的模糊免疫参数自整定PID控制系统具有稳定性好、响应速度快等特点,具有很高的应用价值。     

基于函数分解的可伸缩宏进算法

基于函数可分解性提出可伸缩的宏进化算法，宏进化算法以子函数的独立进化为竞争式进化内环，而以子函数间的协调进化为合作式进化外环，算法采用多父本杂交算子，从数学上初步分析了该算法收敛性与函数分解粒度数之间的指数级关系，指出宏观进化算法的效率高于传统进化算法，数值仿真与理论分析结果一致，表明宏进化算法的效率主要由函数的分解粒度决定，是一种可伸缩的进化算法，具有实际工程应用价值。     

基于加速进化编程的非线性模糊控制系统的优化设计

根据从对象中采集到的输入输出数据,采用加速进化编程算法优化模糊控制规则库中的各参数。该方法可以方便地调整模糊控制规则和隶属函数的参数。并提出了基于该算法的模糊控制系统的设计。用优化好的控制器去控制一个典型的非线性系统—球棒系统,仿真实验表明,控制效果和鲁棒性均达到了令人满意的效果。     

基于一种新混合群算法(MOHO-SA)的结构主动控制多目标优化研究

基于粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法提出了一种新的多目标混合群优化算法,对结构主动控制系统的作动器位置、数量与控制器参数进行同步优化.首先,分别采用PSO算法与DE算法进行对应种群的进化,使用庄家法则构造非支配解集,并引入边界点几何中心leader选择机制,同时利用模拟退火算法完成个体进化的二级局部搜索;以随机地震激励下反映结构振动控制效果和控制策略优劣的双指标作为优化目标函数.最后,针对ASCE 9层benchmark模型,采用本文提出的具有二级搜索功能的多目标混合群算法(MOHO-SA)对其主动控制系统进行优化设计,并分别与多目标差分进化算法(MODE)、多目标粒子群算法(MOPSO)、普通多目标混合群算法(MOHA)的优化结果进行对比分析,表明其Pareto解集具有更优的收敛曲线及分布性.     

基于函数分解的可伸缩宏进化算法

基于函数可分解性提出可伸缩的宏进化算法.宏进化算法以子函数的独立进化为竞争式进化内环,而以子函数间的协调进化为合作式进化外环,算法采用多父本杂交算子.从数学上初步分析了该算法收敛性与函数分解粒度数之间的指数级关系,指出宏进化算法的效率高于传统进化算法.数值仿真与理论分析结果一致,表明宏进化算法的效率主要由函数的分解粒度决定,是一种可伸缩的进化算法,具有实际工程应用价值.     

基于共同进化计算的分类规则算法

为提高分类挖掘的准确度，在分析ID3，C4.5和进化算法（EC）的基础上，设计了两个共同进化的种群分别表示选择的属性子集和分类规则子集，提出基于共同进化计算的分类规则算法（CRCEC），并构建CRCEC算法的适应度评价函数．用4个加利福尼亚大学Irvine分校的数据集对CRCEC，ID3，C4．5和EC算法进行测试比较，结果表明CRCEC算法分类准确度高，可以得到简洁的、可理解性强的规则．最后给出了CRCEC算法在公路车辆征费分类预测系统中的一个应用实例．     

递阶进化算法的小波网络在设备状态预测中的应用

为改善小波网络的学习和逼近性能 ,基于递阶结构染色体提出了递阶进化算法用以实现小波网络的设计和训练。该算法采用包含控制级基因和参数级基因的递阶结构的染色体 ,分别对网络结构和网络参数进行编码 ,并根据编码特点将遗传算法与进化规划结合进行进化操作 ,可实现同时对网络结构与网络参数进行进化设计和学习训练。该算法不仅克服了梯度下降算法中的局部极小和网络训练不收敛问题 ,也使网络结构更优 ,从而提高了网络训练效率和网络的工作性能。就函数逼近问题和水轮机组的状态预测问题进行了事例研究 ,验证了所提出的算法的优越性和可行性     

有限离散设计区域上失拟检验的最优设计

考虑具有有限个试验点的离散设计区域上对线性模型失拟检验的最优设计,利用平均最小偏差在最大最小化意义下建立设计准则函数,并给出构造局部最优精确设计的算法,实例结果显示所得到最优设计在设计域上具有一定程度的均匀性.     

改进遗传算法求解惠更斯问题的研究

将惠更斯函数作为目标函数,采用改进的实数编码遗传算法进行求解。通过系统地调整群体规模、变异率和杂交率三种进化控制参数值,设计并进行了分组实验,得到了一组满意的进化控制参数。运用这组参数进行计算得到的优化结果十分接近惠更斯问题的理论值,使惠更斯问题得到比传统算法更好的解决方法。     

超精密工作台自标定不确定度定量评价

为评价超精密工作台自标定过程中由随机测量误差引起的标定不确定度,提出了基于M on te C arlo模拟的自标定不确定度定量评价方法。该方法以自标定算法的最大不确定度放大倍数为评价指标,通过根据算法输入参数联合概率密度函数的大量随机抽样,以及对算法输出样本的统计来完成。仿真表明:该方法具有较好的通用性及可靠性,可在自标定方案设计阶段,有效地评价所使用算法的合理性,这对于超精密工作台自标定算法的设计及选择具有指导意义。     

基于遗传算法的双闭环系统模糊优化设计

提出一种基于遗传算法的直流双闭环调速系统参数优化设计方法,根据工程技术的要求,选用速度超调量和过渡时间作为参数优化性能指标,将该指标用模糊隶属度函数归一化,再加权平均形成系统优化模型的目标函数。采用计算机数值计算方法,通过仿真获得系统对应参数的动力响应曲线及其性能指标。最后以工程设计的参数为搜索范围,以速度调节器和电流调节器的参数为染色体中的基因,通过遗传算法在搜索范围中优化这些基因,获得优化解,     

基于DSP的晶闸管全数字控制器

利用DSP功能强、运行速度快的特点,将数字触发器与数字调节器相结合进行综合设计,构成一种基于TMS320F240的晶闸管全数字控制系统;讨论了高精度晶闸管电压线性数字触发的方法,解决了控制量与输出量电压之间非线性问题;用软件实现同步信号的检测与主回路电压相序判别,使外围硬件结构更简单;提出用GAL器件实现输出脉冲分配的方法,可节省DSP系统的I/O口;在数字PID调节器的基础上,采用自适应参数调整算法,实现智能控制;利用DSP的通信接口以实现与上位机通讯;利用主回路为三相桥式全控电路的晶闸管变流装置,进行电流闭环控制试验.研究结果表明,全数字控制器控制的整流波形具有良好的平稳度和对称度,并具有较高的控制精度.     

大时滞不确定对象的数字控制系统设计方法

提出一种新的控制算法－时滞并联自适应控制算法，简写为ＳＰＺ。理论分析和仿地具结果表明，在被控对象为任意阶、纯滞后时间为任意长的稳定的慢时变系统中，应用此算法设计系统，系统的阶跃响无振荡、无超调，无振铃、系统静着为零。这各 法进壬线参数辨识，运算时间不长，适用于实时控制，程序占用存贮空间不大，用单片机就能实现，系统造价 ，很工程实用价值。     

不确定时滞TCP/AQM系统的滑模控制

针对具有非匹配不确定项和输入时滞的TCP线性化动态系统进行特殊线性变换,将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新坐标下,基于滑模控制(SMC)设计了一种主动队列管理(AQM)算法.根据滑模到达条件设计了一种控制策略,基于LMI技术给出线性滑动超平面的设计方法,通过Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该方法优于传统的滑模控制,能实现准确的跟踪,具有良好的鲁棒性.     

基于遗传算法的PID参数优化设计

提出一种新的ＰＩＤ参数设计方法,以模糊化的性能指标为目标函数,以设计参数的取值范围及极限性能指标为约束条件,建立优化数学模型,结果表明,在Ｍａｔｌａｂ环境下,将遗传算法同Ｓｍｕｌｉｎｋ仿真技术有机融合,求解该优化模型,该法能有效提高编程效率,所得优化解大大提高系统性能指标。     

基于混沌的图像加密算法性能分析

提出对基于混沌加密图像算法进行评价的若干参数,并且利用这些参数对一个典型的图像加密算法进行了模拟实验分析及安全性评价.模拟试验及分析结果表明,给出的几个评价参数是实用的、有效的,可以用来对基于混沌图像加密算法的置乱度及安全性能进行综合评价.     

基于改进遗传算法的水库群优化调度研究

提出一种基于自适应遗传算法的水库群优化调度问题的求解方法,并对其性能进行了分析。结果表明,该方法可以随个体适应度的大小及群体的分散程度自动调整遗传控制参数,较好地克服了标准遗传算法由于采用固定遗传控制参数带来的若干问题,能够在保持群体多样性的同时,加快收敛速度,提高遗传算法的全局寻优能力,为高精度水库群优化调度提供了一个新的途径。     

基于UDP的图像传输控制参数的自适应算法

研究了基于UDP的图像传输机制及其控制参数的自适应算法.基于UDP的图像传输机制采用两个独立的异步信道(内容信道和控制信道)完成图像的传输,控制信道通过对传输结果进行分析,得到合适的控制参数,系统通过控制参数控制内容信道的传输.根据网络时延、丢包率、连续丢包次数等环境参数的变化,系统自动调整图像的压缩算法、数据包大小和数据重发次数等控制参数,使图像的传输速度和传输质量达到理想状态.试验证明,计算得到的控制参数的最优值与实际测量得到的最优值结果非常接近.     

自校正模糊控制器的设计

综合Ｍ．ＳＵＧＥＮＯ和Ｇ．Ｔ．ＫＡＧ的设计思想，提出了利用控制作用模式化方程设计自校正模糊控制器的方法，系统地介绍了自校正模糊控制器的结构、控制算法分析及状态变量量论域参数的自校正算法，同时给出了有关数字仿真结果，数字仿真结果表明，自校正模糊控制器在响应速度、调节时间和稳态精度这几个个品质参数上基本达到了常规ＰＩＤ优化控制的效果，且比常规ＰＩＤ控制具有更强的适应性，尤其是精神数学模型未知或被控对象