一种使用VHDL程序的硬件外演化模型

针对硬件演化中内演化过分依赖专业硬件平台的问题,提出了一种基于VHDL程序的硬件外演化模型VHDLEM。根据VHDL程序语句的不同,VHDLEM分为条件行为模型CAM和遗传程序模型GPM。CAM模型使用条件判断语句模式对电路真值表进行编码演化,得到的个体转换为条件判断形式的VHDL语句,对于输入较少的电路,CAM的演化速度快;GPM模型根据VHDL的逻辑运算语句,使用遗传程序设计的方法,演化出对应真值表的电路逻辑表达式,转换为对应的VHDL程序,对于输入较多的电路,GPM模型得到的VHDL程序较CAM更加简洁,可读性更强。     

基于DSP的演化硬件独立演化系统设计

演化硬件由于具有自组织、自适应、自修复的特点而在航空航天等尖端领域有广泛的应用前景.国内对模拟型演化硬件的研究大多采用仿真研究,演化速度慢且不适合多细胞演化.本文设计了一种基于DSP的可扩展的独立演化系统,实现了演化硬件自动、高速的内部演化.     

基于FPGA演化硬件控制模块的设计

简单介绍了演化硬件的概念及工作原理,详细论述了演化硬件中控制模块的设计方法,并给出了控制模块部分VHDL设计程序代码和仿真波形。最后,提出了进一步实现演化电路的研究路线。     

中立性存在的基因表达式硬件演化算法

针对硬件演化的快速收敛需求和中立存在对硬件演化的作用,提出了有向图基因表达式(GGEP)硬件演化算法。GGEP结合了基因表达式与有向图结构,是一种适用于电路演化的遗传编程方法。GGEP具有天然的中立性存在,使用适应度关联距离(fdc)对比中立存在和不存在时硬件演化的难度。电路演化实验验证了GGEP算法的有效性以及中立性存在的积极作用。实验结果表明:与其他演化算法比较,GGEP的成功率最高,二位乘法器的平均演化代数要少4~20倍;相同的算法复杂度下,中立性存在比不存在时,组合逻辑电路收敛速率提高近1倍,二位乘法器的成功率提高20%~30%。     

感应电动机矢量变换控制的鲁棒性分析和参数自适应实现

采用矢量控制的感应电动机,其控制性能与它激直流电机类似,用这种控制方法,电机的转矩电流分量和磁通电流分量可实现解耦控制。本文讨论矢量控制系统的鲁棒性。针对前馈矢量控制系统中由于电机参数与速度检测小误差造成磁场定向错误,提出了一种新的自适应校正策略,该策略采用PRBS在线辨识技术,算法简单,不需要额外的传感器。最后给出了系统实现及实验结果。     

双参数动力学系统中混沌的自适应控制

作者研究了双参数力学系统中混沌的自适应控制，然后将控制方法应用到ｍ维双参数动力学系统实例上，得到了很好的控制结果。     

电液伺服系统的参数自适应控制

本文针对电液伺服系统的特点,在极——零点配置的基础上提出一种形式简单、运算量小并适用于非最小相位系统的自适应控制算法,克服了一般极——零点配置自校正调节器实用上的困难。仿真与实验证明,用这种算法控制的电液伺服系统具有良好的动态及自适应性能。     

基于自适应混沌变异粒子群算法的地震参数反演

提出了一种改进的基于自适应混沌变异的粒子群优化算法来解决地震参数反演问题.该算法提出自适应飞行策略,根据搜索能力对粒子群进行划分,增强了子群间的协同能力,使算法具有良好的全局寻优能力;两阶段混沌变异策略能够在粒子进化的不同阶段进行自适应性搜索,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,该算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点.首次将该算法应用于地震参数反演问题,结果表明该算法提高了反演精度且不受初始模型影响,能够较好地解决地震参数反演问题.     

基于硬件演化的电路故障自修复实验系统设计与实现

面对复杂的环境,电路系统容易出现故障,且常规电路系统主要基于冗余容错技术提高系统的可靠性。在前期工作中提出了基于硬件演化(evolvable hardware, EHW)和补偿平衡技术(reparation balance technology, RBT)的故障自修复策略,其能够充分利用仿生原理,使电路系统具备自适应、自组织能力。设计实现了能够用于验证所提修复策略的实验系统,并选取了典型电路对基于EHW和RBT的故障自修复策略进行了实验验证,对设计具有自修复能力的电路系统具有重要的指导意义。     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

基于函数级进化型硬件的无损图像压缩

为实现无损图像压缩,设计了基于函数级进化型硬件(FEHW:Function-level Evolutional Hardware)无损图像压缩系统.该系统由进化单元、函数单元和分类单元组成,运用遗传算法(GA:GeneticAlgorithm)自适应地改变其配置结构,在压缩过程中以函数进化的方式,进行像素预测和误差预测,以此增强无损图像压缩的性能.运用LOCO(Low Complexity Lossless Compression),JPEG(Joint Photographic Experts Group),CALIC(Context-based Adaptive Losssless Image Coding)和GA无损压缩算法进行了仿真,给出了不同算法对9种标准图像无损压缩的比较结果,该方法平均压缩率为4.885 bit/pixel.     

基于自适应交叉和变异概率的遗传算法收敛性研究

交叉概率pc和变异概率pm在整个进化进程中保持不变,是导致算法性能下降的重要原因。为了提高算法的性能,文章提出了自适应交叉概率公式和自适应变异概率公式,并在非线性排序选择情况下,证明了所提出的自适应交叉和自适应变异概率公式是收敛到全局最优解的。     

基于模糊自适应PID的单轴转台控制系统

为了补偿四旋翼无人机中微机械系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)陀螺仪的漂移误差,提高无人机控制的精度,设计了一种无人机MEMS陀螺仪校准单轴转台系统。由于单轴转台控制系统中存在不同程度的非线性和时变性,所以导致无法得出转台精确的数学模型,以致传统PID控制无法达到理想的控制效果。针对这一问题,提出了模糊控制和PID控制相结合的方法,即模糊自适应PID控制。该控制系统通过模糊规则对PID控制的参数进行在线整定,能够根据实际情况实时在线完成PID控制的参数调整,以保证实现单轴转台的控制精度及快速时间响应能力。实验采用传统PID控制策略与文中所提模糊自适应PID控制策略进行仿真对比,结果表明:模糊自适应PID控制的转台系统超调量小、响应速度快、鲁棒性好,具有控制灵活和适应性强的优势。     

基于自适应PID控制器的异步电机矢量控制

为了克服传统PID控制器自适应性及鲁棒性相对较差的缺点。实现高性能的异步电机矢埴控制，提出了采用人工神经网络技术构造自适应PID控制器。在保证调速系统全局快速收敛的情况下，运用有监督的Delta学习规则和合理的控制算法。实现自适应PID控制器参数的在线自动调整。应用MATLAB软件设计基于自适应PID控制器的异步电机矢量控制模型并进行仿真研究，结果表明，自适应PID控制器不仅能够满足异步电动机矢量控制的实时性要求。而且可以大大改善异步电动机的动态性能与静态性能，表现出较强的自适应性与鲁棒性，因而可以取代传统PID控制器以实现高性能的异步电动机矢量控制。     

计算机控制系统中硬件抗干扰技术的研究

文章讨论了计算机控制系统中硬件抗干扰方面的相关问题,尤其是干扰源的确定和分析以及设计时要考虑的主要问题和常见的解决方案,以便使系统具有较好的稳定性;讨论了异常情况的处理以及如何在恶劣环境下保证系统正常工作的方法。这些措施均在不同的实际工程项目中加以应用,且效果显著。     

直线电机位置/力自适应控制的研究

针对永磁同步直线电机的控制特点,提出了一种新的控制策略——基于神经网络自适应位置／力控制．不同于传统的三环控制方法,这种控制策略直接实现了从位置误差到驱动力的转换,从而使系统结构更加简单,有利于永磁同步直线电机在高速高精的运动过程中进一步提高系统的采样频率．但是,由于减少了系统的控制环节,可能会使系统动态稳定性变差,通过采用一阶低通滤波器和基于神经网络位置自适应控制,改善系统的稳定性能以及控制精度．仿真及实验结果证明：对于永磁同步直线电机,采用基于神经网络位置自适应位置／力控制比采用传统的三环控制,在系统的跟踪精度、响应速度等性能上均有明显的改善．     

基于C164CI单片机的CVT电控系统硬件电路设计

分析了金属带式无级变速器的组成与功能、电控系统的组成与工作原理,在此基础上设计了系统的硬件及控制方案.采用以C164CI单片机为基础的单片机控制系统进行硬件电路设计,实现了对CVT传动比、夹紧力、起步离合器的电子控制.     

一种基于实数编码的亚级遗传算法

亚级遗传算法(自适应遗传算法)的主要思想是根据具体优化问题的不同,在适宜的范围内,自动调整遗传算法的控制参数(群体规模、杂交率、变异率),以找到优化相应问题的最佳参数值,进而得到适应性较强的最优解.通过对四例实验函数的优化比较试验,结果表明亚级遗传算法比传统遗传算法具有更好的收敛性和更高的精度.     

HEVC码率控制技术的研究进展

鉴于码率控制在视频编码应用中的重要性,综述了针对新一代国际视频编码标准HEVC (high efficiency video coding)的码率控制技术研究进展。介绍了码率控制的基本工作原理,通过调节编码器参数使输出码率符合信道带宽限制或满足存储设备的容量需求,主要包含比特分配和比特控制2个部分。然后,介绍了HEVC开发过程中接收的2个重要码率控制技术提案,从码率模型和比特分配两方面阐述了提案中的URQ (unified rate-quantization) 模型码率控制算法和R-λ模型码率控制算法。依据比特控制中的码率模型选择,把近年出现的HEVC码率控制算法分为Q域或λ域方法,并分别展开论述和技术点归纳;对HEVC扩展及其相应的码率控制进行了简要阐述。最后,结合码率控制仍需解决的问题,提出一些值得进一步探索的工作。     

依赖尺度结构的竞争种群的最优出生率控制

讨论了一个具有尺度结构的竞争种群模型。首先利用特征线法以及Banach不动点定理对系统解的存在惟一性予以证明,通过比较原理证明系统解对控制变量的连续依赖性;最后利用法锥的定义,证明最优控制存在的必要性。