非线性离散动态大系统的DISOPE关联平衡协调算法

提出一种非线性离散动态大系统优化与参数估计集成的关联平衡协调算法。在各子系统模型与实际存在差异的情况下，将动态系统系统优化与参数估计集成方法（DISOPE）与关联平衡法相结合，得到一个上级协调，下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法，从模型出发通过迭代运算能得到实际系统存在模型－实际差异时的真实最优解。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

一类MISO双线性Hammerstein模型的集成辨识方法

目的针对一类静态非线性增益具有原点对称特性的M ISO双线性Hammerstein模型,提出一种稳态与动态辨识相结合的集成辨识方法。方法利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,并通过稳态模型获得非线性增益的估计,再利用动态信息辨识获取M ISO双线性Hammerstein模型的双线性系统未知参数的一致性估计。结果获得一类M ISO双线性Hammerstein模型的集成辨识方法,仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。结论集成辨识方法可用于解决一类MISO双线性Hammerstein模型的辨识问题,易于实现。     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.     

基于算法与模型参数优选的智能DISOPE方法

本文给出了ＤＩＳＯＰＥ算法收敛速度指标的定义，提出了基于算法与模型参数优选的智能ＤＩＳＯＰＥ方法，有效地改善了ＤＩＳＯＰＥ方法的收敛性能和实用性。仿真表明了该方法的可靠性和有效性。     

NS2网络仿真技术及其在网络拥塞控制中的应用

介绍了NS2网络仿真技术的体系结构,分析了利用NS2进行网络仿真的实现过程,详细介绍了NS2在网络拥塞控制中的应用,并进行了仿真与性能分析,为进一步有效实施网络拥塞控制提供了可靠途径．     

Wiener模型的集成辨识方法

对一类石油化工生产过程中的Ｗｉｎｅｒ模型辨识问题,提出了一种稳态与动态相的集成辨识方法,利用稳态信息获得稳态模型的强一致性估计估计,通过神经逼近得到非线性增益的逆函数。     

Wiener模型的集成辨识方法

对一类石油化工生产过程中的Ｗｉｅｎｅｒ模型辨识问题,提出了一种稳态与动态相结合的集成辨识方法．利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,通过神经网络逼近得到非线性增益的逆函数．然后利用系统的动态信息辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型的线性系统的参数,并得到一致性估计．仿真结果表明了该方法的有效性和实用性．     

基于算法参数、模型与模型参数优选的智能DISOPE方法

给出了 DISOPE算法收敛速度指标的定义 ,提出了基于算法参数、模型与模型参数优选的智能 DISOPE方法 ,有效地改善了 DISOPE算法的收敛性能和实用性 .仿真表明了该方法的可靠性和有效性 .     

汽车防碰撞安全控制系统的研究综述

近年来随着汽车数量的增加和驾驶员的大众化与非职业化,汽车碰撞引起的交通事故与日俱增。因此,汽车防碰撞系统的研究成为世界各国当前的一个热点课题。本文对国内外汽车防碰撞安全控制系统的研究现状进行了总结,并对该领域的未来研究方向进行了展望。     

对《自动控制理论》课程教学改革的探讨

《自动控制理论》课程是自动化专业的一门专业基础课，为了适应新形势下《自动控制理论》课程的教学，我们从教材、教学方法、考核、教学实践等方面进行了教学改革的探索。提出了一系列较为行之有效的措施和方法，并取得了一定的成果，本文概要阐述了我们的改革经验。