冲突多目标相容预测控制

两层结构的相容控制框架可以解决复杂冲突多目标控制问题,但其需要克服的困难是多目标直接优化、第一层所选区间目标的实现和在线实时优化控制。采用多目标遗传进化算法解决了直接优化多目标的工具问题。为能实现第一层中所选择的控制目标,第二层中设计了不同于第一层中形式的指标,并加入选择函数以反映实际系统的需要。结合预测控制思想的特点,提出了在线迭代遗传算法,解决了在线优化速度问题。以预测控制动态过程中误差、能耗两个目标为例对相容预测算法进行了说明。     

一种具有模糊化微分块DF的新型控制算法

噪声干扰使得PID算法中的微分块D的作用大打折扣,因而控制性能变差.同时,失去了D的作用的PID控制器,由于可调节的参数少了,因而其适用范围也随之减少.针对这些问题,本文提出了一种借助模糊化思想将微分块D改造成模糊化微分块DF的新型PIDF算法.分析与仿真表明,PIDF对噪声是不敏感的,且对超调具有超前预测及抑制功能,因而与常规PID相比较,控制性能更好,适用范围也更广.     

温室环境控制中时延问题的新型控制算法

本文提出了时延问题给温室环境控制带来的危害,及对其的一种新型控制算法.通过仿真证明了此方法的有效性,并对其鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨.     

基于节能偏好的冲突多目标相容温室环境控制

在温室环境控制问题中,传统的控制方法追求精确的点目标控制,而精确的控制精度是以高的能量消耗为代价的。针对温室环境控制这一实际问题,采用多目标相容控制算法来进行控制。因为在相容控制算法中点控制目标被放宽到区间内,所以有很大的余地来协调控制精度和能耗。为了满足相容控制算法在控制过程中节能偏好的需要,对遗传算法进行了改进,把节能这一偏好信息引入到了优化过程中、参与进化寻优。通过对经典温室模型仿真,验证了新算法在节能降耗方面的优势。     

可控环境生产系统建模、仿真与控制研究进展

可控环境生产系统属于复杂系统,目前对这类系统的建模及控制问题没有形成系统的方法与理论,因此在对这类系统进行控制时,缺乏理论依据.本文在回顾过去几十年可控环境生产系统建模与控制的各种方法的基础上,探讨了当前可控环境生产系统在系统建模、仿真及控制中存在的问题,如支持生产可使用的作物生长数学模型信息的不完整性,水肥系统的模型信息的时间尺度问题,环境模型的动态时变特性以及作物、土壤、大气相关变量的作用关系,耦合的多环境因子的控制问题、包括能耗在内的冲突多目标控制问题和考虑模型误差和气候突变等不确定性的鲁棒控制问题等.在此基础上,根据系统的特性:多变量,非线性,多模型(作物模型,土壤模型,大气模型)、模型之间强耦合、大尺度、能量有限、分布参数、冲突多目标等的特点,提出了该系统有效建模、仿真、控制急需解决的瓶颈问题和可能的研究趋势.     

一种迭代的核密度估计视觉目标检测算法

利用srgb颜色空间性质,提出了一种基于Epanechnikov核函数的非参数核密度估计进行视觉目标检测,基于贝叶斯理论的迭代决策方法进一步消除噪声并增强了二值检测结果.在迭代过程中,模拟退火加快了收敛速度.仿真证明,算法能够抵抗光照变化和阴影等带来的不良影响,得到优异的目标检测结果;与几种经典方法相比,在大大降低误检率的同时提高了目标正确检出率,具有良好的实用价值.     

交叉口信号控制方案评价指标动态估计模型

对评价指标在周期内的实时变化进行动态估计是交叉口交通信号动态控制的关键。应用计算机仿真模拟方法以仿真步长为间隔建立了停车延误、停车次数、排队车辆数等常用控制目标与信号灯状态及持续时间之间的动态迭代估计模型,机动车流在路段上的运行特征用CTM描述,在交叉口上的演化规律用微观交通状态描述。以单个进口道的直行车流为研究对象,对经典延误模型进行对比分析,发现随着饱和度增大,各个模型的估计偏差有逐渐增大的趋势,基于仿真步长的迭代估计累积结果基本上处于经典延误模型计算结果的变化范围内。对于单个交叉口而言,迭代算法的时间复杂度为O(n)。