基于水平集方法的动态目标跟踪路径最优仿真

两移动平面运动体因有各自的智能控制器,因此当它们在跟踪控制时,双方必然及时根据对方的策略改变各自的控制策略(方向和速度大小),来达到一种真正的双边最优(主动跟踪者最短时间的追上被跟踪者,而被跟踪者最大化时间避免被追上).首先将平面上任意运动体简化成带速度和加速度的质点,然后利用追逃微分对策理论建立起此跟踪路径最优问题的哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分数学模型.对这种双边极值的难点问题,提出一种水平集数值求解方法.并利用水平集的偏微分方程与哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分方程结构相似性得到水平集的速度函数.对一平面上两无人驾驶飞机的动态跟踪双方进行仿真,仿真编程简单,解决了双边极值的求解.     

晶闸管大功率供电系统中的欠支路保护

本文在论述晶闸管大功率供电系统中欠支路运行产生原因的基础上,引出了欠支路保护的重要性;针对当前欠支路保护存在的问题,提出采用交流电流互感器检测欠支路信号这一简单可靠而又准确的方法,分析该检测方法的基本原理,并设计了完整的欠支路保护电路。通过在株州冶炼厂一年来的运行试用,证明了该电路具有调整方便,检测准确,保护可靠等特点。     

自适应神经-模糊推理系统的混合协同微粒群算法进化设计

在分析自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)结构和参数特点的基础上,定义一个布尔向量L作为网络的结构参数,与原来ANFIS的前件参数集一起构成了新的前件参数集{c,σ,L},并给出了一个新的网络输入输出关系表达式.针对该输入输出表达式,提出一种用于优化ANFIS前件参数集的混合协同微粒群算法.该将参数集L和{c,σ}分别放在两个子微粒群并根据各自不同的特点应用二进制PSO和GCPSO算法进化,两个子微粒群之间的协同由定义的一个协同函数实现,而网络的结论参数依旧用最小二乘法进行优化.应用该算法进行ANFIS网络结构和隶属函数参数的自适应设计,在Henon映射产生的混沌时间序列预测中显示了良好的性能.     

语音信号的谱熵检测在车辆通信中的应用

结合车辆通信中语音信号的特殊性, 利用傅里叶变换和最大离散熵定理, 对含强噪语音的短时频谱进行分析, 构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决. 以一段语音信号为例进行仿真, 研究结果表明, 谱熵检测方法计算简单, 谱熵值和隔离度较大, 具有稳健的抗噪特性, 可以应用于车辆通信中语音信号的检测.     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能,提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中,每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响,为了提高其全局收敛性,采用多粒子策略,使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;为提高收敛速度,采用自适应策略,对参数c0进行自适应调整,使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小,这样,在PSO算法的搜索过程中,随着迭代次数的增加,搜索区域会越来越小,从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化,在有限时域内对控制序列进行寻列,给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明,基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

热轧层流冷却过程改进模型建立与仿真研究

针对热轧层流冷却过程非线性、强耦合等特性,对热轧层流冷却过程进行了系统模型分析,并在层流冷却物理过程分析的基础上提出改进方案——将整个物理过程划分为热辐射、空气对流、冷却水对流、辊道热传递和热相变5个部分。对影响卷取温度的关键单元——设定单元进行模型改进,在该模型基础上开发了仿真系统软件,并进行了模型验证和对比,这些表明该系统稳定可靠,可用于现场参数分析和新产品的开发。     

基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能.     

十二相非对称同步电机的动态数学模型与仿真

研究了十二相四Y移15°绕组非对称同步电动机物理结构的动态数学模型,并利用坐标旋转变换将其化简,建立了转子采用多回路模型的dq坐标系动态等效电路及基于MATLAB的可视化仿模型.进行了恒频方波供电情况下的仿真实验,给出了仿真波形,并进行了分析,结果表明仿真波形和电动机运行的实际情况相吻合,证明模型是正确有效的.模型参数简明,使用直观方便,能为对称或非对称十二相同步电机及其各种调速系统的研究和设计提供高效快速的仿真实验手段和科学依据.图4,参8.     

基于DSP的晶闸管全数字控制器

利用DSP功能强、运行速度快的特点,将数字触发器与数字调节器相结合进行综合设计,构成一种基于TMS320F240的晶闸管全数字控制系统;讨论了高精度晶闸管电压线性数字触发的方法,解决了控制量与输出量电压之间非线性问题;用软件实现同步信号的检测与主回路电压相序判别,使外围硬件结构更简单;提出用GAL器件实现输出脉冲分配的方法,可节省DSP系统的I/O口;在数字PID调节器的基础上,采用自适应参数调整算法,实现智能控制;利用DSP的通信接口以实现与上位机通讯;利用主回路为三相桥式全控电路的晶闸管变流装置,进行电流闭环控制试验.研究结果表明,全数字控制器控制的整流波形具有良好的平稳度和对称度,并具有较高的控制精度.     

基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识

针对非线性系统辨识方法中偶然性大,精度不高,收敛速度慢,训练过程时间长的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识方法,利用模糊推理系统使规则结构化及神经网络具有很强的泛化能力相结合,具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的特点。对非线性系统进行辨识,仿真结果表明,ANFIS进行非线性系统辨识是可行的,其辨识精度很高。