舰载起重机的智能控制系统及仿真研究

该舰载起重机是我国正在研制开发的多关节、可折叠式船用起重机。针对这种作业复杂的控制系统,本文设计了一种分层递阶智能控制系统, 给出了它的结构和实现功能。该系统的伺服控制级由模糊神经网络控制器完成。经仿真实验, 结果显示了控制系统具有良好的控制效果。     

柠檬酸发酵过程多目标模糊控制模型的研究

基于柠檬酸发酵生产记录、发酵控制工程师的多年经验及专门进行的发酵过程跟踪监测研究的结果,提出了一个柠檬酸发酵过程多目标模糊控制数学模型,并归纳出了一个确定该数学模型中参数的规则系统． 对该模型的测试结果表明：在正常发酵（无染菌）的情况下,能提高产物对底物的比近十个百分点．     

城市单交叉路口多相位智能控制方法与计算机仿真

根据中国城市交通的现状,提出城市单交叉路口的多相位智能控制的原理与方法,并由此原理编制智能控制的计算机软件。通过对各随机变量的现场统计分析,用Monte-Carlo方法进行计算机仿真,其效果明显优于定配时控制方法。     

一维云模型映射器设计及其应用研究

通常,云模型的基本原理常用于空间数据挖掘和知识发现。采用云模型不确定性推理方法设计了一种云模型映射器,该映射器在本质上具有非线性映射特性和并行运算功能。文中给出了云模型映射器的结构设计方法,分析了其非线性映射特性和曲线拟合功能,仅需少许修改云模型集合或云模型推理规则,就可以方便、灵活地实现线性映射与非线性映射功能。据此设计了一种智能控制器,将其应用于基于网络QoS变化的直流电机控制系统中,并给出了相关的仿真结果。     

基于交互式多模型的粒子滤波算法

融合交互式多模型和粒子滤波，提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法，以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与通用的交互式多模型算法进行了比较，试验仿真结果证实了本文新滤波算法的有效性。     

连续搅拌釜的模糊多模型自适应控制

多模型控制器是解决复杂非线性系统的控制问题的一个十分有效又易于实现的方法.针对化工过程连续搅拌釜的数学模型,在不同的工作点设计多个线性模型逼近被控对象的动态特性.并在此基础上,基于模糊控制器的设计原理,设计模糊多模型控制器,并对控制器的性能进行分析.仿真研究表明,此模糊多模型控制器作用于连续搅拌釜这个复杂的非线性被控对象,能够使系统的输出很好跟踪设定值.     

交互式多模型算法过渡过程的仿真分析

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用，混合系统的模式切换具有过渡过程，对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用。Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性，研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。     

磨矿过程参数自整定PID解耦控制器的设计

根据磨矿过程的数学模型,提出一种改进混合蛙跳算法优化的PID控制器对磨矿过程进行解耦控制。解耦后形成两个单输入单输出通道,使得磨机给矿的速率直接控制磨机排矿率,泵池给水的速率直接控制磨机粒度。一种新的蛙跳规则被提曲用来增强SFLA的局部搜索能力,该规则主要通过模拟青蛙的感知和运动的不确定性来动态随机地调整青蛙的局部搜索...     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

多分辨率模型系中的一致性问题研究

在多分辨率建模中，保证不同分辨率模型之间的一致性是多分辨率建模的重要任务之一。首先提出了多分辨率模型系的概念和多分辨率模型系中模型间一致性的概念。在此基础上从仿真分析层、I／O层、状态层和结构层等四个不同层次上研究了不同分辨率模型之间的联系，给出了不同层次上模型之间一致度的计算公式。     

基于PSO在线优化的多模型自适应动态矩阵控制

针对常规的自适应动态矩阵控制算法,在实际被控对象的模型参数发生突变时,系统的瞬态响应较差,提出了基于PSO在线优化的多模型自适应动态矩阵控制方法。对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间被控对象,在模型参数范围未知情况下,以自适应模型参数为依据,经规则判断后通过所提出的基于双群体深度搜索的粒子群优化（PSO）算法在线优化自适应模型参数,并通过所定义的模型相似度自动建立多个固定模型。通过指标切换函数找到当前最优控制器。仿真结果表明,该方法明显优于常规的自适应动态矩阵控制算法,说明了该方法的有效性和可行性。     

钢球磨中储式制粉系统智能解耦控制仿真系统

钢球磨中储式制粉系统具有多变量强耦合，非线性以及生产工况变化大的特性，其自动控制问题一直是控制界关注的热点问题。本文建立了钢球磨中储式制粉系统智能解耦控制仿真系统。该软件集成了钢球磨中储式制粉系统的仿真模型以及针对钢球储式制粉系统而设计的变量智能解耦控制技术，为钢球磨中储式制粉系统自动控制问题的深入研究提供了有力的实验工具。     

球磨机制粉系统建模及广义预测控制的研究与应用

双进双出球磨机制粉系统作为火电厂里重要的发电设备,具有非线性、多变量、强耦合、大时滞的特点.从机理法出发,建立球磨机的机理数学模型,并在机理数学模型的输入变量加入一定量的扰动,给出阶跃扰动测试,建立出球磨机系统的传递函数模型.结合作为工业过程控制中应用最广泛的基本控制律—PID控制,在一般广义预测控制算法的基础上,将具有比例积分微分结构的广义预测控制算法俨ID-GPC)首次应用到球磨机上,通过对河北龙山某电厂300 MW大型单元机组负压运行球磨机制粉系统的仿真表明,该算法较一般前馈解耦PID控制具有更好的鲁棒性,更宜于工业应用.     

非线性多模型控制及仿真研究

连续发酵过程是一个强非线性的生化反应过程，其控制已成为一个难点。传统的预测函数控制一般只能处理线性对象。通过对非线性动态过程的多模型建模，提出了基于加权的多模型自适应预测函数控制方法，用于大范围的非线性连续发酵过程控制，实现了多模型之间的无扰切换。仿真结果表明：跟踪性能优良，鲁棒性强，说明了该方法对非线性系统大范围控制的有效性。     

非线性回归模型辨识的混合计算智能算法

通过定义牛顿算子、选择算子、混合数据结构以及适应度，得到可结合遗传算法和牛顿法两者长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求得全局解（一致收敛估计）的非线性参数辨识算法。数值计算结果表明该方法显著优于遗传算法和牛顿法。     

基于模糊多模型的专家PID在主汽温控制系统中的应用研究

针对电厂主汽温度系统参数时变的特点,常规单控制器难以取得满意控制效果,提出了基于模糊多模型的专家PID控制方法。仿真结果表明,主汽温度在负荷变化的扰动下,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质。     

汽车半主动悬架智能分布式递阶控制

针对整车悬架大系统模型的特点,运用智能分布式递阶控制策略建立了汽车半主动悬架系统的控制结构;在整车动力学模型的基础上,设计了基于整车车身姿态协调控制的仿人智能控制器,对不同的车身运动姿态采用不同的控制模态,并以某车型为例对其进行了控制仿真.仿真结果表明,对整车半主动悬架进行分布式协调控制是可行的,且相对于被动悬架及采用集成控制策略,分布式智能协调控制能更好地提高车辆的平顺性能,并能有效抑制车身俯仰和侧倾运动,改善轮胎的接地性能.     

基于拟人智能控制的BTT导弹姿态控制

基于拟人智能控制思想提出一种针对BTT导弹姿态控制的非线性控制律的设计方法.首先利用广义归约的方法将复杂的BTT导弹姿态控制问题分解成若干个可直接解决的本原问题,然后依据各本原问题的主次关系以及耦合关系通过分析导弹的飞行动力学模型设计出非线性控制律结构,最后利用遗传算法将控制律中的各权值优化定量得到定量控制律.该方法适合于对大机动、非线性、强耦合的BTT导弹的姿态控制.仿真结果证明设计的飞行控制律能够在导弹转弯的过程中迅速实现姿态指令的跟踪,并有效的抑制侧滑角的产生.