智能复杂体系研究

 介绍了体系研究的历程与现状，提出当下该领域的研究重点是复杂度及智能性更高的智能复杂体系。阐述了智能复杂体系的概念、特征、建模、涌现和应用。提出今后的研究方向主要集中在智能复杂体系的建模、智能涌现与牵引控制等。     

基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法优化

以转子呈各向异性、支撑刚度非线性时的自动平衡系统为研究对象，提出一种轴心轨迹重构方法来实时测算稳定的基频振动矢量作为最优自动平衡的控制输入，并在自动平衡试验台上进行了试验验证。结果表明，相较于传统单向传感器自动平衡系统，基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法的振动幅值降低了7.54 μm，同比下降约5%。     

基于ZigBee的车载交通灯监视系统设计

为解决驾驶员在城市道路十字路口遭遇前方大车遮挡、恶劣天气及眩光时,出现交通灯"盲视"现象而引发交通事故的问题,利用ZigBee灵活的组网功能,在城市道路的十字路口安装交通灯监视系统的主控端,在各个车辆上安装车载终端,形成基于ZigBee的车载交通灯监视系统。系统主控端承担网络管理和交通灯信息发送任务,车载终端负责交通灯信息数据接收、交通灯信息LCD显示和交通灯相位切换前语音提示驾驶员的任务,两者通过ZigBee进行无线通信,圆满地解决了驾驶员的"盲视"问题,极大地提升了十字路口的安全通行率。     

污染环境下森林发展系统的最优控制

研究了污染环境下一类森林发展系统的最优控制问题。首先,提出所研究的模型并通过Banach不动点定理证明了解的存在唯一性,然后根据凸泛函的性质以及Mazur引理得出最优控制的唯一解。     

带有通胀风险的退休后期最优投资管理

考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响.     

鲜食玉米田除草剂助剂的筛选及其增效作用

为筛选出鲜食玉米田内有助于除草剂增效的最佳助剂,在田间试验条件下,采用茎叶喷雾法比较了30%硝磺·莠去津可分散油悬浮剂中添加不同类型助剂的杂草防除效果,测定了助剂对不同除草剂增效作用及其对玉米产量的影响。结果表明,供试的7种助剂中,有4种助剂对30%硝磺·莠去津可分散油悬浮剂表现出明显的增效作用,施药后15 d,在30%硝磺·莠去津可分散油悬浮剂70%常规用量(有效成分472.50 g·hm-2)中添加助剂有机硅增效剂(硅王和速润)和植物油+非离子表面活性剂(哈速腾和激健),其杂草鲜重防效均高于未添加助剂的处理,防效分别增加20.20%、13.13%、13.97%和20.20%。在推荐常规用量70%条件下,30%硝磺·莠去津(有效成分472.50 g·hm-2)、30%苯唑草酮(有效成分18.90 g·hm-2)、27%烟·硝·莠去津(有效成分567.00 g·hm-2)和31.5%烟嘧·莠去津(有效成分595.35 g·hm-2) 4种除草剂中添加激健助剂后,其防效分别增加17.53%、10.97%、8.76%和12.37%,其中在烟嘧·莠去津和硝磺·莠去津2种除草剂常规用量70%的条件下添加助剂处理与其常规用量相当,助剂对除草剂的减量使用作用明显。在配合4种除草剂减量使用过程中,激健助剂的添加对玉米产量无明显影响。综上所述,在减药模式下,适宜助剂的介入能提升除草剂防效,表现出明显的增效作用。研究结果将为福建省玉米田杂草的化学防除减施技术应用提供科学依据。     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。