神经网络控制、无模型控制PID控制仿真比较

在同一条件下，对三种仅用受控系统I／O数据来设计控制器的方法进行了控制性能仿真比较，三个受控系统分别取自文[1]和[5]。三种不同的控制方法各有其优缺点，仿真结果表明：无模型自适应控制具有其他两种方法所不具备的优点，适合处理结构时变、参数时变、阶教时变非线性离散时间系统的控制问题。     

垦区农场种植业决策的模糊规划法

给出了垦区农场种植业种植计划的线性规划模型 ,以此为基础建立了模糊线性规划模型 ,并讨论了该模型的求解方法 .本文还应用该模糊规划方法给出了牡丹江垦区某农场种植业的最优种植计划.     

神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真

提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型

为分析和处理大型活动期间轨道交通大客流的预测预警问题,本文构建了一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型.以各类大型活动的历史OD客流数据为基础,利用灰色预测算法对客流数据建立灰色模型,然后建立马尔科夫修正模型,最后利用预测误差对灰色预测结果进行修正得到最终的预测大客流值.实验采用北京轨道交通OD客流数据和标准评价方法,实时预测五棵松体育馆举办的CBA决赛对五棵松地铁站产生的出站大客流,预测结果表明模型是有效的,对真实的大客流预测具有较好的效果.     

无模型控制方法在直线电机控制中的仿真研究

将基于偏格式线性化的非线性系统无模型学习自适应控制方法应用在直线电机的速度和位置控制中．控制器的设计是直接基于称为伪偏导数的向量，伪偏导数是通过新型参数估计算法，根据给出的永磁直流直线电机非线性系统模型的输入输出信息在线导出的。利用Matlab软件进行仿真实验证明了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。     

服务于交通监控响应的范例推理系统

提出一种适用于交通监控响应的范例推理系统,以交通具有重复性和相似性为背景,通过交通案例中的相似分析,得到异常响应的处理策略,该方法无需建立精确的数学模型.从交通行为描述研究入手,对系统元素描述、推理算法等问题作了详细讨论,在交通行为特征的基础上建立了系统框架,解决了传统的基于异常数据分析模型在交通监控响应中存在的难以精确建模和计算量大的缺点.     

基于遗传算法的列车节能控制研究

为降低铁路运营成本,针对如何降低列车运行能耗的问题进行了研究。以列车节能控制模型为基础,提出了坡道三分法机车手柄位变化原则,将列车节能控制这一典型最优控制问题转化为最优化问题,应用遗传算法对该问题进行求解。最后采用Matlab软件仿真验证了所提方法的有效性。     

应用神经网络的非参数模型自适应控制

 提出了一种应用神经网络的非参数模型自适应控制方案,该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,并与神经网络自适应控制方案进行了仿真比较,仿真结果表明了该方案的有效性和优越性.     

对一类非严格重复系统的两种基于二阶内模的迭代学习控制器设计

通过对系统中的不确定参数建立迭代域上的二阶内模来研究一类非线性连续时间系统的非严格重复性,并依照内模原理提出了两种基于二阶内模的参数迭代学习控制器:二阶迭代学习控制器和平行迭代学习控制器.本文分别使用不同的Lyapunov函数,证明了两种控制器在各自的可行范围内都可以保证系统的跟踪误差收敛.通过对这两种学习机制的比较分析,说明了平行迭代学习控制设计的合理性.两个数值仿真不仅证实了两种算法的有效性,也展示了平行迭代学习控制器更好的收敛特性.