互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

人机结合与综合集成思想在线材生产过程控制的应用

介绍了过程控制发展几个阶段的不同特点.指出在复杂系统研究中控制方法的局限性,对解决复杂巨系统的人机结合和定性定量综合集成的思想进行了论述,并详细讨论了在鞍钢线材厂加热炉和轧线生产动态平衡控制中利用这种思想设计的系统方案.     

线材出钢速度测量的可视化建模

采用面向对象的方法,在定义概念模型、热检状态图和热检类图的基础上,提出了建立线材轧制过程模型的方法.通过轧制过程模型的结构及工作原理,说明系统数据更新的实现,从而可测量实时出钢速度.     

复杂系统的一种模型降阶方法

为简化复杂系统控制器或观测器设计，提出一种模型降阶方法，根据线性系统包含原理的约束与聚集两类条件．采用平衡法与奇异值分解法相结合的联合降阶法，得到复杂系统的降阶模型。仿真结果表明，这种模型降阶方法是可行的。     

系统模型降阶平衡法的改进

在Ｍｏｏｒｅ 平衡法［１,２］ 和Ｓｃｈｕｒ［３］ 平衡法的基础上,针对Ｍｏｏｒｅ 平衡法在系统的可控性可观性阵非正定无法实施平衡变换,进而不能进行平衡降阶的问题,利用ＬＵ 分解对Ｍｏｏｒｅ 平衡法做了改进,使之能进行平衡降阶．     

基于MATLAB的模拟退火算法的实现

阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程，运用MATLAB语言实现了该算法．并将其运用到解决旅行商问题的优化之中．数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优，有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题．该方法既可以增加对MATLAB语言的了解又可以加深对模拟退火过程的认识，并达到以此来设计智能系统的目的．     

线材出钢速度测量的可视化建模

采用面向对象的方法，在定义概念模型、热检状态图和热检类图的基础上，提出了建立线材轧制过程模型的方法．通过轧制过程模型的结构及工作原理，说明系统数据更新的实现，从而可测量实时出钢速度。     

应用型研究生培养模式改革

以教学研究型高校硕士研究生培养现状为出发点,分析了研究生培养模式和培养过程中存在的问题,提出了对研究生培养模式的改革实践方案：通过校企合作平台、分段式培养的实践,开创产学研结合的研究生培养新途径.实践证明,方案有效地提升了研究生的理论水平,提高了研究生解决实际工程问题的能力.     

基于队形控制的多机器人时间最优搬运方法

从多机器人队形控制的角度出发,并以组群机器人系统结构为基础,分析设计了一类多机器人协作搬运方法--时间最优搬运方法,主要解决了在被搬运物体形状未知的情况下如何寻找最优搬运点以及各机器人时问最短到达最优搬运点的路径规划问题,并证明了稳定时间最优路径规划算法(STOPP)满足队形变换时间最优且保证队形转换过程中系统内部避碰.