螺旋霉素发酵过程动态建模的神经网络方法

对文题所述方法,根据实验数据进行仿真研究,获得了满意的结果。为高度复杂的非线性生化过程的模型化提供了一条新的途径。     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于最小方差控制的闭环辨识信号设计

讨论了系统辨识实验信号的设计方法．从实际控制器和理想控制器间误差的角度出发，评价系统性能指标为系统在实际和在理想控制器控制下输出误差的平方均值最小．当输入信号或输出信号能量有限时，分别推导出辨识输入信号功率谱密度．当控制策略为最小方差控制时，给出信号功率谱的具体表达式．结论对在最小方差控制下的闭环辨识信号设计有指导作用．     

小波神经网络结构设计新算法

根据系统的输入为小波网络的建立给出不同分辨率小波节点的可选集合,再根据输入为每个小波节点建立小波节点输出向量,把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合,提出一种新的小波网络学习算法．该算法权衡网络的规模和精度两方面因素,自动地确定网络的节点数目,可以得到在ＢＩＣ准则下最优的小波神经网络．仿真结果表明,用本算法设计得到的小波神经网络具有较小的网络规模,同时还具有很好的推广性能     

一类非线性系统Hopf分叉的控制

讨论了一类二阶参变非线性控制系统中产生Ｈｏｐｆ分叉的条件及其用控制的方法消除分叉，以使当参变量在某一给定的范围内变化时，系统始终保持在渐近稳定的平衡态。     

神经网络的遗传设计及其在甲醛生产建模及优化中的应用

采用遗传算法的机制设计了一种同时对前向网络的连接权值及拓扑结构进行搜索的方法，并采用以隐结点为基本基因型的方式，同时在算法中加入了局部搜索的方法．该算法已被应用于甲醛生产过程的建模及优化，达到了良好的效果．     

CMAC神经网络用于分析和设计非线性过程控制系统(Ⅱ)——控制策略

本文是基于 CMAC神经网络分析和设计复杂控制系统的第二部分 ,提出了基于评价函数和CMAC预测器的控制器的设计方法 ,通过分析控制算法的收敛性和控制系统的稳定性 ,得出了控制器参数的选取方法 .该方案适用于过程的输入输出数据是可测的 ,并且可用第一部分提出的方法得到对象的 CMA C预测器 .仿真实例证明该方案是正确和实用的.     

采用软测量技术提高变风量空调系统的性能

变风量空调箱是变风量空调系统中最关键的设备,其串级控制系统由内、外环2个回路组成.作为内环的风量控制回路对变风量空调的性能起着重要作用.将高等过程控制中的软测量技术应用于内环回路的风量测量,使用软测量技术得到的测量结果对风量传感器的运行进行动态监测,当风量传感器的测量结果与软测量结果相差达到一定程度时,可以认为风量传感器出现了故障,在报警的同时,使用软测量结果临时替代风量传感器作为风量的测量值,仍可以使变风量系统具有较好的运行性能.     

混合Flowshop双目标调度问题的双向仿真方法

针对JIT生产方式的混合Flowshop系统双目标调度问题，提出一种基于前向和反向仿真组合的双向仿真调度方法。用启发式算法进行前向仿真获得工件离开系统的时刻，并将其作为反向仿真的开工时刻。按工件的反向路由（加工顺序）进行反向仿真，以获得工件正向进入系统的较好时刻，从而减少工件的等待和平均的flowtime。仿真结果表明，该方法 能够较好地解决混合Flowshop的双目标调度问题。     

禁忌遗传算法在TSP中的应用

提出了带有禁忌交叉、变异的改进遗传算法,并将其应用于典型的TSP问题的求解.在求解过程中引入禁忌信息减小生成子代的模板空间的同时,加入张驰效应使得在禁忌操作中不丢失问题的最优解,从而改善了遗传算法的收敛速度.仿真数据表明,禁忌遗传算法比传统遗传算法在TSP问题中算法运行初期具备更好下降性,扩展了遗传算法在中、大规模NP-Hard问题快速求解中的应用.