一种基于移动Agent的分布式Web网络管理体系结构

分析了传统的SNMP管理协议和基于Client/Server的集中式网络管理模式的局限性,给出了一种不同于传统管理模式的基于移动Agent的分布式Web网络管理的设计思想、框架与体系结构以及具体实现方法.     

高炉密闭环境下雷达料面测量电磁特性仿真

研究了高炉密闭环境下,雷达测量料面和料层厚度的微波电磁特性.利用电磁计算学和CST仿真方法,研究了媒介层介电常数模型,高炉料面和料层模型的微波透射、反射和吸收特性,高炉布料层数、雷达波入射角度和雷达波频段与炉料媒介层介电常数重构关系模型.利用雷达波反射和透射电磁特性,结合高炉雷达的分布式雷达传感阵列,并利用焦矿媒介层存在介电常数差的特征,实现了高炉内料面形状和三层焦矿厚度在线3D重构.     

模糊C均值聚类算法在高炉料面分类中的应用

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性.     

基于数据的二阶线性扩张状态观测滤波器

针对难以建立精确模型的难题,提出了一种基于数据的二阶线性ESO滤波算法.利用ESO对不确定性扰动的估计,设计了一种无需动态数学模型、可调参数少、便于实用的滤波器,并给出了滤波器的参数整定及离散实现方法.最后分别应用于方波信号与正弦信号的跟踪、含有均匀分布白噪声信号的滤波以及热连轧实测板宽信号的滤波.仿真结果表明,所设计的滤波器具有一定的优越性和实用性.     

自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法.     

一种离散时间直接自适应控制算法

应用给出的离散时间直接自适应控制算法改进了离散简单自适应控制的一些缺陷，能够在计算控制律不违反因果律的条件下，使被控对象的输出直接跟踪理想参考模型输出．应用Lyapunov函数和正实引理证明了算法的收敛性，并通过仿真研究说明了算法的有效性和可行性．     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法及其应用

针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案.方案中采用一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,同时合理减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.对日本旭川垃圾场巡查机器人路径规划问题仿真求解的结果表明,与其他算法相比,该改进算法具有比较明显的速度优势.     

基于多点雷达和最小二乘法估计高炉料面形状

利用多点雷达数据,使用最小二乘法对高炉的料面形状进行估计．首先,采用三段曲线描述料面形状,其中包括两段直线一段二次曲线．其次,利用炉料分布规律对三段曲线的具体参数进行约束,使得料面形状的估计更为合理．然后,利用多点雷达数据和最小二乘法估计料面形状,实现料面的实时动态显示．利用某钢厂的实际雷达测量数据,证实了该方法的有效性．     

一种改进的人工免疫网络优化算法及其性能分析

基于人工免疫网络算法(aiNet),借鉴禁忌搜索算法的机制,提出一种禁忌人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加一个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义了Gauss变异方式,保证多样化的有效搜索.利用Markov链证明了算法全局收敛性,分析了算法的复杂度,通过对多个典型系统仿真分析该方法的性能,并与克隆选择算法和aiNet算法进行比较研究.结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法.