基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

基于神经网络和遗传算法的生化过程状态预估及优化控制

提出一种基于模糊推理的误差预测补偿系统，用于修正生化过程中预估神经网络模型的预测输出，以提高预测精度，并采用遗传算法建立生化过程的在线优化体系．通过对谷氨酸发酵过程仿真，表明该系统的应用是有效的．     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．     

基于模糊神经网络的参数自整定PID控制系统设计

利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真实验表明，该控制系统具有优良的控制性能。此外，通过遗传算法对模糊神经网络的学习速率和惯性系数等进行了优化，为控制系统实现最优控制提供了有力保证。     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制，神经网络，遗传算法三种方法的优点，提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器，并分析了其网络结构和离线学习的方法，遗传算法基于全局优化策略，避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷，仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的，可行的。     

基于模糊遗传优化支持向量机的系统辨识研究

在实际应用中支持向量机的参数选取问题一直没有得到很好地解决,限制了其应用。为了能够自动获取最优的支持向量机参数,提出了基于模糊遗传算法的SVM参数选择方法,用模糊逻辑在线调整遗传算法的交叉概率pc和变异概率pm,并采用基于模糊遗传优化的支持向量机回归和BP神经网络对非线性系统辨识问题进行了研究。仿真结果表明,在小样本情况下,支持向量机比神经网络具有更高的系统辨识精度和更好的泛化能力。     

基于遗传神经网络的纱线质量预测

针对基于单一BP神经网络的纱线质量预测模型的不足,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络的纱线质量预测模型,采用遗传算法完成对神经网络权值和阈值空间的寻优搜索,以提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.通过试验表明,基于遗传算法优化的神经网络可以提高纱线质量预测模型的精度和稳定性,其性能优于基于单一BP神经网络模型的纱线质量预测.     

基于改进遗传算法的BP神经网络及应用

结合遗传算法及神经网络各自的优点,利用改进遗传算法对BP神经网络的连接权进行优化,并提出了一种新的编码方式.通过与时间序列模型对比,基于改进遗传算法的BP模型效果更好.     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

用FIX组态软件开发常减压蒸馏装置的SCADA应用

针对用VB编程实现常减压蒸馏装置先进控制及优化控制的应用程序中比较烦琐的SCADA功能,提出了用美国Intellution公司的组态软件FIX来实现相应的SCADA功能,实现了从ORACLE数据库中采集数据的配置方法及步骤,并基于FIX进行二次开发实现软测量和在线优化控制。     

冰蓄冷系统基于负荷预测和优化的实时控制

首先基于西安地区某办公楼空调季节的数据,进行了逐时温度和冷负荷的预测。然后,讨论了温度预测对负荷预测,负荷预测对离线优化的影响。结果表明,人工神经网络冷负荷预测的准确度不受异常天气情况的影响;而负荷预测的准确度直接影响非线性优化的结果;在线修正是至关重要的。最后,给出了实时控制中负荷预测及离线优化结果在线修正的实例。     

高校局域网络优化的方法

高校局域网络优化的原则和方法，始终受到高校网络人员的关注，过去常常被认为是硬件系统可扩充部件的增加就可达到优化，这是片面认识。优化应是局域网络系统整体性能的全面的提高。论文对优化原则策略、硬件系统和软件系统优化进行了分析和论述。     

水电机组状态检修数据库管理软件模块化设计

针对目前国内水电机组状态监测及故障诊断的现状,结合工程实践,运用软件模块化思想,对水电机组状态检修数据库管理软件进行模块化设计．阐述了软件的总体结构设计与模块划分方案,并在此基础上探讨了系统中基于智能化的数据存储模式以及基于增量算法的快速简单的数据压缩方法．实践表明,该设计方法大大加快了软件开发周期,实现了软件与其他系统的集成．     

微型燃气轮机能源岛系统分析仿真软件-EIS系统

设计和开发了微型燃气轮机能源岛系统分析、仿真软件(EIS)，介绍了该软件的建立和应用特点，重点分析了EIS系统在能源岛系统设计、优化及分析等方面的应用，结果表明，EIS软件在能源岛联供系统开发、预测等方面能够代替中间实验过程，从而达到节省投资、缩短建设周期的目的。     

生产计划最优化的数学模型与软件实现

研究大型毛纺企业的生产计划最优化问题，建立该问题的数学模型，讨论计算机的实现方法和获得满足要求的其他解的问题。     

离散体结构拓扑优化综述

本文分析了离散体结构拓扑优化的尺寸、独立拓扑变量及布局优化模型,讨论了基结构在工程设计和实际应用方面的缺陷及解决方法,评述了离散体结构拓扑优化的求解算法,简单介绍了离散体结构拓扑优化在实际工程中的应用,对拓扑优化的进一步理论研究、实际应用、软件开发做出了展望。     

大规模软件宏观拓扑结构度分布及其演化分析

基于大量开源软件源代码度量数据,根据大规模软件宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,将软件结构抽象为网络拓扑.在这基础上,采用复杂网络的度量分析方法,分别从无向图网络的度分布和有向图网络的出入度分布两方面讨论了大规模软件宏观拓扑结构度分布所体现出的无尺度特征.认为随着软件演化,度分布系数和入度分布系数呈下降趋势,最大节点入度值则呈增大的趋势;而出度分布系数和最大节点出度值则变化有限.然后结合软件工程实践探讨了上述现象形成原因,认为软件系统其结构还有进一步优化的空间.     

汽车动力传动系参数优化分析软件的开发

汽车动力传动系的模拟计算和优化匹配是汽车设计的一个重要组成部分。文章介绍了使用Visual C 与MATLAB语言开发的一套以PC机为基础的汽车动力传动系参数影响分析及优化设计软件;分析了软件各组成模块的结构及功能特征,介绍了综合优化模块的实现原理和思想;实际应用表明并利用该软件对某型客车的动力传动系进行优化,获得了较好的效果。     

周期轧机CARD及三维造型的研究与开发

阐述了周期轧管机组孔型设计原理,针对变断面孔型的形状和尺寸都随着轧辊转动而变化的特点,通过对周期轧机孔型的变形原理、设计过程及参数的选取,综合地考虑各种因素,建立了周期轧管机轧辊孔型优化的数学模型;并结合计算机辅助孔型设计(CARD)技术所编制的软件实现了孔型参数优化、孔型数据管理、孔型图形绘制以及孔型打印等功能.同时,还讨论了CARD系统中复杂曲线图形生成原理及其实现过程,通过数据传递,实现了基于二维CARD系统的轧辊三维造型,依此为基础,加上相应的控制模块,可形成设计、生产的一体化,进而形成更完善的轧辊加工控制系统.