无刷直流电机模糊控制系统的建模与仿真

从无刷直流电机的基本原理出发,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法.该方法在Mat-lab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件来编写功能函数,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速系统的仿真.利用该模型分析了电机的动静态性能,得到了电机运行时的反电动势、相电流、转矩和速度曲线,与一般比例积分与微分控制相比,系统响应时间缩短一半,且无超调,具有较强的鲁棒性和自适应能力.该模型准确易行,便于替换和修改,为今后分析该类电机和对其控制策略的研究提供了新的方法.     

网格存储中的自适应负载平衡策略

为了优化网格存储的系统性能,针对网格环境中不同存储单元的性能差异,基于文件的访问特点提出一种自适应的负载平衡策略. 通过建立能量模型体现文件访问对存储单元的负载压力;通过与用户访问复合减少负载调整开销;通过创建和回收副本实现数据访问优化. 实验证明,提出的负载平衡策略与传统的磁盘冷却算法相比,请求处理时间和系统吞吐量均有20%左右的提高.     

A new self-adapting admission control algorithm for differential service in Web clusters

A new admission control algorithm considering the network self-similar access characteristics is proposed. Taking advantage of the mathematical model of the network traffic admission control which can effectively overcome the self-similar characteristics of tile network requests, through the scheduling of the differential service queue based on priority while at the same time taking into account various factors including access characteristics of requests, load information, etc. smoothness of the admission control is ensured by the algorlthm proposed in this paper. We design a non-linear self-adapting control algorithm by introducing an exponential admission function, thus overcomes the negative aspects introduced by static threshold parameters. Simulation results show that the scheme proposed in this paper can effectively improve the resource utilization of the clusters, while at the same time protecting the service with high priority. Our simulation resuhs also show that this algorithm can improve system stability and reliability too.     

基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究

针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成"维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度.将本文提出的基于自适应进化策略的神经模糊系统用于某炼油厂航煤干点的软测量建模,结果表明,该系统具有结构简单、建模精度高、泛化能力强等优点.     

滚筒试验台自适应防汽车偏摆系统的设计

为解决前轮驱动汽车在滚筒试验台上高速检测时偏摆问题,研究了转向驱动轮在滚筒试验台上高速运转时的受力情况和不稳定性,重点分析了在挡轮夹紧车轮后由于挡轮轴线与车轮中心的相对位置不同挡轮的轴向受力情况.采用基于SolidWorks平台的虚拟样机技术开发自动适应轮位和轮胎直径的防车偏摆挡轮系统,提出了利用传感器检测车轮作用在挡轮上的轴向分力,自动识别挡轮轴线与车轮中心的相对位置,从而使挡轮跟随车轮自动定位,在夹紧车轮防止车辆偏摆的同时,实现了挡轮与车轮之间无滑移的纯滚动.结果表明:该系统能够有效实现车轮与挡轮之间的纯滚动,减少了摩擦损耗,达到防止车辆偏摆的目的.     

一种自适应性神经元控制器研究

经典的控制器参数的整定过于依赖控制对象的数学模型,不便在线调整。为了解决这一问题,提出一种自适应性PID神经元控制器。在PID控制原理的基础上,充分利用神经网络用于非线性控制的特性,对神经元赋予了比例、积分和微分的功能。采用可微可导的激励函数,通过反向传播算法,实现了控制器参数的在线调整。仿真实例证明PID神经网络控制器具有较好的自适应性和抗干扰能力。     

模糊自适应卡尔曼滤波技术在球果采集机器人控制系统中的应用

为实现自动采果,采用基于模糊自适应卡尔曼滤波的RBF神经网络对机械手动作进行控制.通过MATLAB编程固化到芯片中,将在线获得的三维激光扫描仪及传感器数据进行实时处理并控制采果运动.试验表明:采用的神经网络控制系统工作有效,采果机器人每天可采落叶松球果700~1 000 kg,效率为未采用神经网络控制时的1.4~2.0倍,为人工采集的40~60倍.     

自适应型24点阵动态汉字库结构及其实现

介绍了静态汉字库的一般情况，分析了动态汉字库的基本原理，着重讨论２４点阵自适应型动态汉字库的结构及其实现算法。较好地把准动态字库和环式动态字库有机地结合起来，构成自适应动态字库，从而解决了以有限内存应用高点阵大字库问题。同时给出了用Ｃ语言实现的应用实例。结果表明，该字库结构和实现算法大大节约了存储空间，提高了字库访问速度，在２８６微机上访问速度可提高１０倍。     

一种动态自适应最近邻聚类学习算法在工业污水处理中的应用

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程.利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练.采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验.结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好.