基于克隆选择的免疫预测控制方法

将克隆免疫算法与预测控制结合,提出了一种免疫预测控制方法.该算法利用克隆选择算法实现预测控制的滚动优化,避免了求Diophantine方程及逆矩阵的复杂推导.仿真结果表明,该方法对时滞系统、非最小相位系统、不稳定对象、非线性系统、MIMO系统都能达到理想的控制效果,对外部干扰及建模误差具有很好的适应性.     

三阶电荷泵锁相环的改进型事件驱动模型

在分析电荷泵锁相环结构和原理的基础上,采用符号函数sign()来描述状态变化,建立一个输入参考频率为50 MHz,输出频率为900 MHz的三阶电荷泵锁相环的事件驱动模型,通过设定模型中的参数,应用Matlab对模型进行仿真.结果表明:当输入频率为50 MHz时,此三阶电荷泵锁相环完全能够锁定,并且在锁定时,输出频率为900 MHz,达到设计目的,并且该事件驱动模型大大提高了效率.     

一种JPEG2000算术编码器的优化算法与实现

通过对索引表和概率间隔区间更新条件的分析,提出了一种JPEG2000算术编码器的部分并行优化算法.在连续编码两个数据对时,通过预测间隔区间的变化,可以一次完成索引表和间隔区间的更新,从而减小了编码数据的关联性,实现了算术编码器的部分并行编码.设计了基于3级流水线的JPEG2000算术编码器,并通过了FPGA验证.试验结果表明,该算法平均每个时钟编码1.58对数据,比每个时钟编码1对数据的普通算法,编码效率提高了58%.     

一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

层次差异消除法镇定一类非线性组合大系统

引进相似变换，以减少或消除子系统间的层次差异，提出了一层次差异消除准则，进而运用比较原理和矩阵指数性质，建立了非线性关联子系统矩阵特征与系统稳定性之间的关系，将一类具有非线性系统的镇定问题转换成经典的特征值配置问题。本文仅需假定系统的非线性（可能含不确定性）成分具范数界，不必要求其范数满足匹配条件。数值例子表明所出的方法的有效性，并与相关成果进行了比较。     

用遗传算法优化模糊控制器

提出一种带迁移算子的遗传算法 ,并用于优化模糊控制器 ,在对倒立摆和大纯滞后等复杂对象的控制仿真实验中均获得很好的结果 ;并对提高遗传算法多参数优化的效率及目标函数的影响进行了初步的讨论。     

一种基于C/S 结构的工业生产过程实时监视与信息管理系统

根据企业现场实际情况,论述一种基于Ｃ／Ｓ结构的工业生产过程实时监视与信息管理系统的设计与实现。以某选矿厂为例介绍了该信息管理系统的结构分析与设计及客户端应用软件的开发。该系统具有开发周期短,成本低,运行稳定,易于拓展等优点。系统已投入运行。     

参数自调整Fuzzy＋I调节器

本文针对常规模糊控制系统存在的稳态误差，对设定值的跟踪性能差等缺陷，提出一种参数自调整Ｆｕｚｚｙ＋Ｉ调节器，用智能积分器来消除稳态误差，在线自调整调节器参数以改善动态特性。计算机仿真表明这种调节器有良好的动态特性，静态特性与很强的鲁棒性。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于纹理特征的回转窑熟料烧结状态分类

采用灰度共生矩阵方法,利用Fisher系数提取出最佳分类位置算子和纹理特征参数,通过对实际回转窑窑头熟料图像分析,发现位置算子为(5,-5)即距离为5、方向为45°下的灰度共生矩阵对应的和平均、逆差距、差异熵、对比度、差方差和熵这6个参数具有较好的区分度,其表面纹理特征能客观地反映其烧结程度,并通过基于C4.5算法实现了过烧、欠烧和正常烧结3种不同状态下的熟料纹理分类,其精度达到了95.65%.同时结合实际工况对熟料纹理进行了分析,给出了各自的变化特点.