电弧炉电极调节系统的变论域模糊积分复合控制

根据电极调节系统的实际组成情况,建立了电弧炉电极调节系统的动态数学模型。由于熔化期和精炼期两个不同冶炼阶段对电极升降控制性能的要求不同,同时结合被控对象的自身特点以及稳态误差问题,设计了变论域模糊积分复合控制器。在所建立的电极调节系统模型基础上,利用Simulink分别对变论域模糊积分复合控制和传统的比例-积分-微分(PID)控制进行了仿真。仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用变论域模糊积分复合控制器能使电极调节系统获得更好的性能指标。     

电弧炉电极调节系统的离散时间自适应控制研究

讨论了电弧炉电极调节系统的离散时间自适应控制问题。首先将电弧炉主电路的电弧弧长与电弧电流的非线性函数关系用分段线性函数表示,得出了电弧炉电极调节系统分段线性化的数学模型。在此基础上进行了电弧炉电极调节自适应控制系统的设计,推导出了递推的离散时间模型参考自适应律。仿真研究表明自适应控制系统具有良好的跟踪特性,并能够有效地抑制抖动,其性能明显优于PID控制系统,以上研究为新型电极控制系统的研制提供了新的方法。     

数字模型参考自适应控制算法在电弧电极控制中的仿真

以电弧炉电极调节系统为研究对象，提出了分段线性化模型参考自适应控制算法，设计出数字化的模型参考自适应控制仿真系统，又用遗传算法对控制参数进行了优化，最后在MATLAB SIMULINK中对该控制系统进行仿真。与传统的PID控制相比较，结果表明自适应控制系统优于PID控制系统。     

基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统

首先简要介绍了BP神经网络学习算法,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出了导弹故障智能诊断方法,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立过程及神经网络模块结构图.最后研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹发射控制系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性.     

交通溢流智能协调控制算法

交通溢流是典型过饱和交通现象。为解决交通溢流情况下的相关联路口的协调控制问题,提出人工智能的解决思路,研究了单路段双路口交通溢流智能控制算法。在对交通溢流进行描述的基础上,分析了控制器的逻辑功能,提出控制目标函数,针对控制系统的溢流控制相位差推理器,路口交通流量神经网络预测,相位相序设置专家系统以及相位时间三维模糊推理器逻辑进行了详细研究,最后进行了仿真分析,结果表明,提出的算法较好地实现了溢流的控制,在相同的初始条件下,与强制控制相比,路口总延误相对误差降低13.19%和6.65%,总平均延误相对误差分别降低了0.67%和2%,智能控制方式优于强制控制方式,验证了算法的有效性。     

间接自适应模糊滑模控制在电弧炉中的应用

将模糊控制与滑模控制结合应用于电孤炉电极调节系统中,给出了自适应模糊滑模控制系统的详细设计过程.用自适应模糊控制逼近滑模控制中的不确定参数,加入切换控制以保证滑动条件的成立,推导了规则参数调整的自适应律.在线调节自适应模糊滑模控制器的参数以克服电弧炉电极调节系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明:该控制算法能有效地抑制弧长扰动,从而获得较好的动态性能.     

多约束多输入拦截器姿轨一体化复合控制

针对临近空间动能拦截器，提出了一种高精度、低能耗的姿轨一体化复合控制方法。首先，基于拦截器运动学、动力学方程、执行机构特性及全捷联导引头结构，建立了全捷联姿轨复合控制拦截器制导控制系统模型；其次，利用反正切函数设计了包含体视线角约束的映射函数，并针对姿轨耦合问题，结合高阶滑模控制设计了姿轨一体化复合控制律，在满足体视线约束和交会角约束的同时，完成了多个控制任务；最后，基于李雅普诺夫稳定性理论证明了控制律控制下系统的稳定性，并通过仿真验证了一体化设计方法的优越性、映射函数约束的有效性，以及控制律的鲁棒性。     

群体一致性及其在研讨厅中的应用

提出了一种群体一致性算法.讨论了在群体专家进行决策的过程中,当专家研讨形成了一些方案时,用群体一致性算法,使专家群体思维不断趋于收敛,并最终达到群体意见一致,得出各方案的排序及决策结果.在上述过程中主持人的作用非常重要,他引导专家群体达成一致,提高了群体决策的效率.针对宏观经济决策问题,提出了一种宏观经济研讨的近拟方法.在综合集成研讨厅体系中,使用群体一致性算法,以解决研讨厅中的专家群体思维的收敛问题.     

智能决策支持系统:研究现状与挑战

综述智能决策支持系统的研究内容和现状，从基于知识的系统及其与决策过程的关系出发，讨论了IDSS中的知识和知识处理系统，以知识和学习能力为线索，分析几种智能决策支持系统的不同类型，并进行比较分析，介绍了智能决策支持系统的体系结构，智能决策支持方法和决策支持系统中的认知问题等的研究成果，最后，分析了智能决策支持系统面临的挑战，提出了进一步的研究方向。     

气动/推力矢量飞行器分阶段复合控制分配策略设计

以气动/燃气舵推力矢量复合控制反坦克导弹为研究对象,研究了不同飞行阶段下的气动/推力矢量复合控制分配策略问题。通过分析气动舵和燃气舵控制效率受导弹飞行速度变化的影响,并结合不同飞行阶段的飞行任务和特点,分别基于模糊逻辑以及链式递增理论,设计了适用于初始飞行段和末制导段的复合控制分配策略。仿真结果表明,设计的两种策略均保证了复合控制系统具有较快的响应速度和良好的控制精度,同时缩短了燃气舵的工作时间,减少了推力损失。     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

生料浆配料过程综合自动化系统

在烧结法氧化铝生产中,生料浆配料过程具有大惯性、参数时变、多变量耦合、强非线性等综合复杂特性,因此,传统的人工配料生产方式导致配料过程能源消耗大,生料浆的各项工艺指标合格率低,生产效率低。针对上述问题,提出了基于生料浆工艺指标优化的配料过程综合自动化系统。该系统由过程管理、智能优化设定控制、过程控制三层结构组成,讨论了系统的结构、功能和智能优化设定控制策略。该系统成功应用于国内某大型氧化铝厂生料浆配料过程中,稳定了生产流程,提高了生料浆各项工艺指标的合格率,实现了优化控制、优化管理和优化运行,取得了显著的应用效果。     

一种复杂装备远程监测与协作诊断系统框架

分析了装备保障过程中远程监测和网络协作故障诊断技术研究的必要性、意义和效益,提出了以公共对象请求代理体系结构(common object request broker architecture,CORBA)为基础的复杂装备网络化故障诊断体系的架构及其实现方案。系统采用现场总线技术组建测控子系统,实现了分布式监控;采用CORBA技术屏蔽了软硬件平台、数据库及网络协议上的异构性,并融入智能代理技术使之进一步具有监测诊断的智能性和自主性;采用KIF实现了知识的共享和重用;采用移动计算技术提高了计算效率。整个系统具有经济、开放、安全、可靠等特点。     

复杂工业过程中分布式免疫控制算法的研究

针对工业过程中子系统同构异参难以控制的问题,提出了一种获取控制规则的方法。该方法效仿人工免疫网络维持免疫应答稳定平衡的机理在线学习不同操作工人的控制经验,通过免疫进化和学习来优化已有的控制经验,并对该算法进行了初浅分析,且应用于生物发酵罐的温度控制。仿真和实验表明:该算法具有分布学习的能力,控制效果优于手工控制,能够较好的解决同构异参过程控制问题。     

一种基于多Agent的危机决策模拟方法

危机决策是高层次的战略决策,经常涉及非结构化的复杂问题,多Agent技术能够为复杂系统的建模与仿真提供有效的支持。首先利用信息技术支持下的讨论式对抗模拟,设计了资源空间、个人空间和协作空间一体化的危机决策模拟协作研讨环境,然后根据计算机智能化辅助支持危机决策和态势推演的需求,提出了一种基于多Agent的危机决策模拟方法,其智能黑板模型包括危机态势黑板、危机决策Agent、态势推演Agent和黑板控制机制,最后通过该方法在某具体危机决策模拟中的应用,表明该方法可以降低危机决策模拟的复杂性,并能够真实再现危机决策过程。     

分布式作战方案自动生成系统策略协同研究

分布式作战方案自动生成的核心部件是方案的建立和择优,而分布的多决策者间的协同是解决该问题的前提。战场的复杂性和多变性决定了各决策者间的协同策略也需灵活多变。基于多智能体系统中智能体之间的协同机制,利用面向对象的编程思想提出分布式作战方案自动生成系统协同策略的一般表示方法以及策略择优机制。此种方法可扩展应用于分布式指挥控制系统的决策协同问题研究。     

AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM BASED ONRECURRENT NEURAL FUZZY NETWORK AND ITS APPLICATION TO CSTR

In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes.     

基于能力规划的三维概率选择矩阵优化算法

体系具有复杂性、巨大性和交互性等特征,体系需求的获取和分析则面临方案的不确定性和方案空间庞大等难题,利用启发式搜索算法可以求解规模较大的能力方案,但效率较低。在分析能力方案构成描述中定性、定量等要素特点的基础上,针对不同能力方案求解时算法执行效率差异较大的特征,提出面向智能Agent的三维概率选择矩阵算法,利用智能Agent自学习存储方式,将多种启发式优化算法求解不同类型的能力方案时的效率存储起来,建立三维选择矩阵,求解时动态选择效率高的算法,提高算法整体执行效率。在求解某体系能力规划方案时体现了此算法根据问题动态选择算法的优势。     

智能决策系统及其在飞控系统设计中的应用

为使飞控系统的设计更加省时省力,将智能决策支持系统引入到飞控系统中。通过智能决策系统来管理飞机的数据库、模型库、控制方法等,并在知识库中应用智能算法来决策飞机的最优控制规律。在智能决策算法的开发中,采用基于踏脚石迁移模型的分布式遗传算法,将种群划分为若干子群,各子群并行地进行遗传进化,并通过迁移算子进行各子群的信息互换;在编码过程中,采用伪码与实码相互转换的编码方式,大大减少了编码的工作量。仿真结果表明,基于踏脚石迁移模型的分布式遗传决策算法能快速并有效地应用于控制系统设计中。     

Investigation on full distribution CNC system based on SERCOS bus

A full distribution CNC system based on SERCOS bus is studied in accordance with the limitations of traditional PC-based motion card. The conventional PC-based motion control card is dispersed into several autonomous intelligent servo-control units with the function of servo driver. The autonomous intelligent servocontrol units realize the loop control of position, velocity and current. Interpolation computation is completed in PC and the computational results are transferred to every autonomous intelligent servo-control unit by high speed SERCOS bus. Software or hardware synchronization technology is used to ensure all servomotors are successive and synchronously running. The communication and synchronization technology of SERCOS are also researched and the autonomous intelligent servo-control card is developed byself. Finally, the experiment of circle contour process on a prototype system proves the feasibility.