用遗传算法建立连续系统低阶近似模型的方法及其在电机控制的应用

基于高阶非线性系统的阶跃响应数据，用遗传算法寻找最优参数，直接得到便于工程设计和分析的低阶线性连续系统模型，首先讨论了遗传算法以及其改进方法，然后分析低阶系统参数变化的范围自动修改规则和建模方法，最后建立了交流电机调速系统的低阶近似模型。     

基于概念设计的客车车身结构设计与优化系统

针对客车车身结构概念设计的特点，开发了客车车身结构概念设计与优化系统（简称BCD），建立了参数化的客车车身结构概念模型.以该模型为模板，实现了新客车车身结构概念几何模型的创建和车身尺寸参数调整，同时建立了车身系统的静态刚度分析、低阶模态分析、灵敏度计算和优化设计计算的自动化过程，对车身的结构性能和低阶模态进行了有效的预估.最后，本文使用该系统计算了某客车车身结构的刚度和低阶模态，并在保证车身质量降低的情况下实现了刚度和低阶模态的提高，有效的改善该车身结构性能，实现了车身轻量化，验证了BCD系统的有效性和可靠性.     

一种新的高阶系统跟踪低阶模型的MRAC方案

基于Pppov超稳定理论，提出一种新的高阶系统跟踪低阶参考模型的模型参考自适应控制(MRAC)方案，不仅使可调参数减少且结构简单，具有应用价值．Matlab仿真验证了方案的有效性．     

基于遗传算法的连续系统模型辨识

系统辨识是控制系统设计的基础,传统的系统辨识大都是对离散数学模型的参数估计,发展了以最小二乘法为基础的理论和方法．而连续模型则需经过离散模型的转换方可得到．作者基于遗传算法和系统仿真技术,建立了输出端噪声存在的连续系统模型辨识方法．遗传算法是建立在自然遗传学机理上的参数搜索方法,但常规的遗传算法具有收敛速度慢,因封闭竞争易导致“早熟”等缺点,为此,通过引入自适应适值函数和动态变异因子,采用精英保护策略,加速了寻优过程,改善了遗传算法的全局搜索及局部寻优能力,为连续系统模型辨识提供了新的途径．     

基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题，从耦合静电场能量关系出发，建立了系统的动态模型．在此基础上，以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标，通过目标规划法，构建了系统的多目标优化模型．利用遗传算法进行优化求解，并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析，研究结果表明，这2种算法均能成功地求解优化问题，但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解．研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础．     

遗传算法在汽轮机调速系统参数辨识中的应用

分析了常规参数辨识方法在进行汽轮机调速系统参数辨识时存在的局限性,在对华阳后石电厂6号机组（600MW）汽轮机调速系统模型参数进行辨识时,采用了一种基于遗传算法的参数辨识方法,并利用Matlab及其Simulink工具箱予以实现．这种方法对现场试验条件的要求不高,试验时可以根据机组实际情况选择测点,并且可以较好解决非线性环节参数的辨识问题,比较适合于汽轮机调速系统的参数辨识．结果表明,辨识所得的模型参数能够满足电力系统分析对汽轮机调速系统模型准确度的要求．     

振动系统低阶H∞控制器的遗传算法优化设计

针对结构振动系统的高阶控制器实现刚难、可靠性低及成本较高的问题,提出了一种新的基于H∞控制和遗传算法优化的低阶控制器设计方法,采用LMI求解与遗传算法随机搜索相结合的方法来进行优化的策略,在一定条件下能方便地设计出理想阶数的控制器．通过仿真实例验证了方法的有效性．     

自适应遗传算法在PID控制参数优化中的应用

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果．     

基于分层遗传算法的模糊控制

介绍了模糊控制系统和遗传算法的基本内容及二间的融合．基于遗传算法的模糊系统模型辨识，引出了可以对实际复杂系统总结出较完善控制规则的分层遗传算法的模糊控制．分层遗传算法通过基因操作使控制基因和由控制基因控制的参数基因都得到改变，进而使控制规则的结构和形状及个数得到了优化．将这种分层模糊控制技术应用于铝电解工业中的极距控制，可使改进后的极距控制系统的动态性能和稳态误差都得到提高．     

两种不同类型的水文模型在贵州典型岩溶地区的应用

本文建立了两种不同类型的水文模型以研究岩溶地区特殊的产汇流过程．一种是将人工神经网络应用到岩溶地区,采用成因分析法和自相关分析法确定模型的输入变量,进而建立了Back—propagation（BP）神经网络岩溶水文模型．另一种是根据系统理论方法,建立起概念性岩溶水文模型,并采用遗传算法率定模型参数,进而建立了基于遗传算法率定参数的概念性岩溶水文模型．以贵州普定后寨河流为例,将后寨测站不同时段水文资料对这两种模型进行了检验,并分析比较了两种模型在岩溶地区的适用性．研究结果表明,这两种模型均能模拟及预报岩溶地区产汇流过程;按照相对误差RE、互相关系数R和确定性系数QR这3个指标,所建的BP神经网络岩溶水文模型优于基于遗传算法率定参数的概念性岩溶水文模型．     

THE EXISTENCE OF PERIODIC SOLUTIONS TO DISCRETE—TIME NONLINEAR STOCHASTIC SYSTEMS

In this paper, we have presented some general necessary and sufficient conditions for the existence of periodic solutions to nonlinear stochastic difference equations on semi-compact topological space. Effective sufficient conditions in terms of Lyapunov functions are derived for the systems linear in noise.     

非线性系统的自适应模糊调节器的设计与分析

对于未知的非线性系统 ,利用误差滤波方法 ,提出了一种自适应模糊调节器的设计方法 .根据模糊系统的逼近性质 ,非线性系统可以表示为线性参数化模型加上一建模误差项 .当建模误差项满足线性增长条件时 ,分析了算法的鲁棒性 .利用李亚普诺夫稳定性理论 ,证明了算法的全局稳定性 ,并且系统的状态收敛于零的某一邻域内     

采用遗传网络算法实现非线性系统的神经网络控制

提出一种对于非线性系统遗传算法的神经网络控制模型 ,并给出了新的神经网络训练模型 .该模型的主要优点是 ,优化网络连接权重 ,优化网络拓扑结构     

旋转机械故障诊断的11/2维循环谱分析方法

首先介绍了谱相干及高阶循环累积量谱的定义,说明了高阶循环累积量谱具有的抑噪和相位保留的能力.但由于高阶循环累积量谱分析需要更长的时间序列,因此本文从循环谱相干定义出发,提出了利用1 1/2维循环谱区分线性与非线性特征的方法.指出1 1/2维循环谱分析方法,不仅保留了高阶循环累积量谱的抑制噪声、提取非线性耦合特征和分离循环平稳分量与平稳分量的能力,而且减少了所需时间序列长度,提高了监测的实时性,最后以非线性平方相位耦合信号和轴承故障信号为例进行了仿真验证.     

曲线数控加工的一种新方法

根据生物遗传算法，提出了一种新的曲线数控加工插补算法，该方法以最大程度地减少程序段的数目为目标，采用直线，圆弧段混合逼近曲线的方法，大大减少了数控程序编制量，为生成高质量的数控加工程序提供了新方法。     

一类离散混沌系统的反馈控制同步方法及条件

为了实现一类单变量离散混沌系统的同步问题,基于Pecora—Carroll混沌同步定理,采用线性和非线性反馈同步控制方法,导出了两离散混沌系统的同步条件,并将该方法和条件应用于Logistic映射系统,分析了Logistic混沌系统同步控制方法及其参数选择范围．研究表明,同时引入线性和非线性反馈,有利于改善离散混沌同步系统的性能．基于Matlab的数值仿真结果表明了该方法的有效性．     

一个超线性收敛的广义投影序列方程组算法

讨论了非线性不等线约束最优化问题,在较温和条件下,采用广义和投影和序列线性方程相结合的技术,建立一个新的可行下降算法,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。该算法每交迭代只需解２个线性方程组。     

关于三维非线性非自治系统解的有界性

本文将[1]的结果推广至三维空间变系数系统,首先研究三维变系数线性系统V函数的构造,然后用类比法得到非线性非自治系统V函数,进而讨论带强迫项的三维非线性非自治系统解的一致有界性,最后把定理4推广到n维空间中去。     

离散系统部分稳定Lyapunov函数与大系统部分稳定性

对常系生离散系统构造出部分稳定的李雅诺夫函数，还给出一类变系数线性离散系统和一类非线性自治离散系统部分稳定的李雅普诺夫函数，并研究了系统为上述各系统时，大系统部分变元的稳定性。     

实数编码遗传算法求二阶两点边值问题的数值解

应用实数编码遗传算法，对二阶两点边值问题提出了一种简单的数值解法.该解法适于线性和非线性问题的求解，理论分析和数值实验证明了该该方法的有效性.