基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

含信号调制噪声和频率波动的时滞分数阶振子的随机共振

本文研究了含信号调制噪声和频率波动的小时滞线性分数阶振子的随机共振. 利用分数阶Shapiro-Loginov公式和Laplace变换技巧,本文首先推导了系统响应的一阶稳态矩和稳态响应振幅增益（Output Amplitude Gain, OAG）的解析表达式,然后讨论了分数阶、时滞及噪声参数对OAG的影响. 结果显示,各参数对OAG的影响均呈现出非单调变化的特点,表明系统出现广义随机共振. 特别地,分数阶与时滞的协同作用可能诱导随机共振的多样化,这就为在一定范围内调控随机共振提供了可能.     

基于威胁规避的战斗机网络瞄准攻击引导轨迹优化

针对网络瞄准攻击对战斗机精确引导的需求,研究威胁规避下的战斗机攻击引导轨迹优化问题。以战斗机过载为控制量建立引导状态模型;以目标威胁建立引导路径约束模型;以导弹发射瞄准条件为终端约束;以引导的快速性和控制经济性为性能指标,将轨迹优化建模为具有非线性边界约束、状态约束和路径约束的最优控制问题,并采用高斯伪谱法将其转化为非线性规划问题进行求解,为了保证算法的实时性,采用滚动时域策略进行在线滚动优化。仿真结果表明:所提出的方法能在有效规避目标威胁下达成导弹攻击的瞄准条件,基于RHC策略的优化单次计算时间小于1s,算法实时性能满足战斗机的引导需求。     

LZW算法的优化及其在FPGA上的实现

针对目前在高速数据采集系统的大容量存储和无损传输过程中,存在硬件难以有效进行数据处理而软件实时性不足的缺点,采用并优化了LZW数据压缩算法,并将该算法在FPGA上进行了实现。在分析LZW基本算法的基础上,给出了3个方面的优化计算方法,并进行了仿真验证。实验结果表明:优化后的LZW算法有效的提高了数据压缩的执行速度和压缩效果,验证了设计的正确性,提高了存储和传输效率。     

良定Hadamard问题的统一研究

本文给出了良定Ｈａｄａｍａｒｄ问题的一个统一定理。     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

离散随机系统输出反馈协方差配置

于由协主差配置理论可以比传统的控制设计方法更直接地将闭环系统状态协方差配置到指定值,因此该理论成为近年来人们研究的一个热点。然而,在已有的基于输出反馈的离散系统协方差控制文献中均未考虑测量噪声的影响。为此,该文研究含测量噪声的线性离散随机系统的输出反馈协方差控制问题,即设计输出反馈控制器,使闭环系统达到预先给定的稳态状态协方差。基于矩阵分解技巧和广义逆理论,文中导出了期望控制器存在的充要条件及其解     

一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析

提出了一种混沌神经网络模型。通过引入暂态混沌和时变增益,该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性,从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力,它可以用于求解各种复杂的优化问题。大量的数字模拟表明网络能较好地解决Hopfield型网络的局部极值问题。     

考虑热负荷的活塞形状优化设计

给出一种受热负荷作用的结构形状优化设计方法并编制相应的优化软件,     

多维函数优化的遗传算法研究

本文研究了求解多变量函数优化问题的遗传算法,在此算法中采用了十进制浮点数基因表示方法,并相应地提出了一种叠加零均值Gauss随机扰动的变异方法,研究表明,对于满足组件假说的多维函数优化问题,这种遗传算法具有较高的搜索效率．