基于成长遗传算法的非线性模型预测控制及仿真

非线性预测控制在每个控制周期需要求取控制量,其实质为非线性优化问题。标准遗传算法时间消耗较大,难以用于控制周期较小的系统。首先证明了基于种子策略和精英保存策略的遗传算法能够保证闭环控制系统的渐进稳定性;继而模拟自然界成长过程,利用成长算子改进算法框架,并用爬山法进行实现。在具有强烈非线性的连续搅拌釜式反应器模型上进行仿真试验。试验结果表明,在不损失控制效果的情况下,成长遗传算法有效的降低了时间消耗。     

聚丙烯牌号切换动态过程建模及仿真研究

以Hypol工艺聚丙烯反应器为研究对象,建立了连续搅拌釜(CSTR)聚丙烯反应器的动态机理模型,以微分方程组和代数方程组进行描述.利用国内某大型聚丙烯装置现场工况数据,研究了动态模型对聚合反应牌号切换过程的适应能力,并与离线分析数据进行了对比分析,仿真结果表明了动态机理模型能够在很大范围内适应熔融指数(MI)的变化,可用于在线运行,指导生产.为聚丙烯牌号切换的优化控制奠定了基础.     

结构逼近式网络和并联网络对CSTR的建模比较

利用-种新的混合神经网络的建模方法.结构逼近式混合神经网络对一类典型的化工连续搅拌釜反应(CSTR)过程建立了数学模型.介绍了这类混合神经网络的基本特性、拓扑结构和训练方法.该方法充分利用了已知非线性系统的结构信息和特点,使神经网络恢盒化,更好地解释和描述系统各变量间的因果关系,从而提高网络的建模精度.并利用两种不同的网络验证方法,将结构逼近式混合神经网络和一类典型的黑箱'模型.并联混合神经网络做了比较说明,结果证明了方法的有效性.     

阶梯式有约束非线性预测控制及其应用

非线性预测控制需要在每个采样周期内求解非凸非线性规划。针对在线求解的计算复杂性,提出基于阶梯控制的非线性预测控制算法,在每个采样周期,采用阶梯式控制策略,精确求解当前控制量,减少非线性规划决策变量的维数,降低了在线计算量,减少计算时间,提高了算法的快速性。仿真和实控结果表明,本算法具有良好的可行性和控制效果。     

状态空间方程在基于效果作战建模中的应用

基于效果作战(EBO)是军事思想的创新成果,但目前这种军事思想仍缺乏具体的应用手段。提出了利用状态空间方程对EBO进行定量描述的方法。首先描述了EBO的状态向量和状态空间,其次确定了系统状态评估模型;然后对状态空间和评估模型进行了离散化和线性化;最后建立了状态最优估计计算模型和最优控制向量计算模型。从而利用状态空间方程完整地描述了EBO的定量计算过程,为EBO的建模与仿真提供了支持。     

基于Kalman滤波的企业财务危机动态预警模型

基于Kalman滤波理论,考虑财务比率在时间序列上的趋势性和历史数据对结果的影响,构建了财务危机的动态预警模型。首先对动态系统的状态进行描述,建立目标的状态模型,该模型是以时间序列来描述的,此外还建立了财务危机预警的测量方程,利用状态空间法描述目标的状态和测量。然后对Kal-man滤波理论在财务危机预警中的适用性进行分析,利用Kalman滤波器对财务危机预警模型的状态进行Matlab程序计算。并且应用极大似然估计对模型进行参数辨识。采用英国和爱尔兰180家样本公司,5～10年时间序列的财务数据作实证研究,结果表明,由年度破产概率值输出的基于Kalman滤波的动态模型优于静态预测模型的新方法。     

战时装备维修保障系统的状态空间建模

采用状态空间建模方法,按照陆军通用装备战时维修保障系统结构,研究了战时装备维修保障系统的输入、输出和系统结构三者之间的量化关系,建立了系统的状态空间模型,给出了战时不同情况下产生的修理流强度和维修机构维修能力的计算方法,分析了系统可控性的影响因素,为深入研究维修保障系统设计与优化方法奠定了基础。     

非平稳时间序列的状态空间建模与预测

本文研究了非平稳时间序列的状态空间建模与预测方法。在建模的过程中,采用了分解模型的方法,从原始时间序列直接建立起状态空间模型,对趋势性建立起随机走动模型,对周期性因素建立了动态谐波模型,从而摆脱了Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ建立ＡＲＩＭＡ模型的繁琐程序。     

基于状态空间模型分解的分数阶系统辨识算法

给出了分数阶线性系统的一种有效辨识算法.该算法可以辨识出系统的模型参数,同时也可以对系统的阶次进行辨识.通过基底变换把分数阶系统的系统矩阵变换成对角阵,这就把原系统的输入、输出关系转化为若干简单的子系统的和,从而降低了辨识问题的复杂性.该算法还能容易地获得系统的输出误差对其模型参数及系统阶次的偏导数,从而可以选择利用梯度的优化算法,如梯度下降法和拟牛顿法等,进行系统辨识.最后给出了实例证明了算法的有效性.     

基于状态信息的条件剩余寿命建模研究

根据监测到的设备状态信息预测其条件剩余寿命一直是基于状态维修中的关键问题。利用滤波理论,建立了基于状态信息的剩余寿命预测通用模型,并推导出采用极大似然估计法下参数估计的通式,使得在已知寿命服从其他任何分布形式时直接代入通式便可快速地得出其模型,从而预测其剩余寿命,省去了复杂繁琐的迭代过程。通过案例发现模型能够根据状态信息很好地预测其剩余寿命,并在不断更新状态信息的条件下越来越精确地预测其剩余寿命。     

函数连接神经网络在CSTR系统仿真中的应用

采用一种函数连接的人工神经网络用于CSTR系统仿真，和具有MLP结构和BP法的前馈精神网络相比，具有隐数目少，学习算法简单快速的优点，在一个非线性CSTR系统模型仿真中的应用表明该方法具有良好的性能。     

一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法     

基于循环神经网络的车载DR状态估计

由于噪声的不确定性和自身的非线性特征,通过航位推算系统(DR)精确地估计车辆的状态是实际车辆组合导航中最困难的部分。提出了一种基于循环神经网络的方法,和传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法相比,该方法不仅提高了系统定位的准确性和自适应抗干扰能力;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的 Jacobian 矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现。为了检验其有效性,将两种方法分别对车辆 DR 导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明该神经网络方法明显优于 EKF 方法,是车载 DR 导航中一种更理想的非线性滤波方法。     

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。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

基于结构的神经网络在系统建模中的应用

针对复杂非线性系统的建模问题，提出一种基于结构的神经网络建模方法。将一个复杂系统转化为若干个较简单的子系统，分别用函数链神经元建立各子系统的模型，然后根据子系统间的相互作用关系连接成一个完整的网络，即基于结构的神经网络。分析了网络的性能，探讨了在复杂系统建模中的应用。对Y2－Hc10型先导式溢流阀的仿真表明了该方法是可行和有效的。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.