用遗传算法求解最优同时镇定控制器

研究了用改进的遗传算法求解同时镇定一族线性定常系统的最优状态 /输出反馈控制律问题。引入了通常的二次型指标作为每一个系统的性能指标。在满足稳定性的条件下 ,通过最小化每个系统性能指标的加权函数值来求得最优同时镇定律。提出了一种求解该优化问题的改进遗传算法。计算结果说明了该方法的有效性。     

基于故障率为模糊数的故障树分析方法研究

在经典故障树分析方法的基础上,引入模糊集合理论,针对基于系统各部件故障率分别为三角形和正态型模糊数情形,应用Ｚａｄｅｈ 的扩展原理和模糊数运算法则对模糊故障树分析方法作了研究,最后给出了一个应用实例。     

光学区雷达目标散射中心提取及识别方法研究

首先回顾了在宽带体制下光学区雷达目标频域响应的特性 ,而后给出了矩阵束算法的原理 ,并应用该算法提取光学区雷达目标的散射中心 ,提出了所谓“基于散射中心极点和幅度的相关匹配目标识别方法” ,最后给出了五种飞机缩比模型宽带散射数据的实验结果。实验结果表明 ,该识别方法在白噪声条件下具有高识别率和强抗噪声能力。     

具有时变扰动不确定系统的对偶自适应控制

对一类具有参数不确定性以及时变外部输入扰动的线性系统的控制方法进行了研究 :(1)提出了一种系统参数和扰动的联合辨识实时辨识方法 ,即在不需预先知道扰动模型的情况下 ,同时估计被控对象参数与外部输入扰动 ,并根据辨识结果对输入扰动进行实时补偿 ;(2 )设计了一对偶自适应控制器 ,该控制器具有控制与学习的双重作用 ,能够克服系统参数不确定性影响 ,且防止了传统自适应系统可能有的“关断” ,“终止”和“猝发”等不良现象 ,从而增强了自适应控制系统的鲁棒性。最后通过仿真例子验证了算法的有效性。     

基于T-S模型的倒立摆双闭环串级模糊控制设计与仿真

针对具有多变量、非线性特性的倒立摆系统,提出了一种基于T-S模型的双闭环串级模糊控制方法。在该方法中,内环控制倒立摆的角度,外环控制倒立摆小车的位移,并对双闭环参数耦合实现了解耦,降低了系统设计的难度和复杂度。数字仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于高分辨雷达的运动目标参数估计方法研究

根据运动目标的频域回波的特点，深入研究了一种具有多项式相位结构的运动目标回波仿真模型，并提出了基于该模型的多特征参数提取方法。该方法基于匹配傅立叶变换理论，依据频域雷达目标回波特征构造匹配函数，对目标回波数据进行匹配傅立叶变换，变换结果的主瓣坐标反映了目标散射点的距离及速度信息。大量的仿真实验结果证明，该方法十分有利于进行运动目标的特征提取。根据对仿真结果的分析，进一步给出了改进算法，使得在较低信噪比情况下也能够有效的检测出目标上的散射点的距离与速度参数。     

基于CMAC-PID控制的柴油发电机组的建模与仿真

在分析柴油发电机组系统组成的基础上，建立了火电厂应急柴油发电机组在MATLAB/SIMULINK环境下的仿真模型，提出了应急柴油发电机组调速系统的CMAC-PID控制方案。对顺序投入负载时，机组的机械、电气性能作了仿真分析，结果表明CMAC-PID控制的应急柴油发电机组，转速瞬态调整率要比常规PID控制下小，稳定时间也短，显示了良好的动态特性。     

基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测

VI-CFAR是一种结合CA-CFAR，GO-CFAR和SO-CFAR的检测算法，它在均匀环境和非均匀环境下都具有较强的自适应性。在前后沿滑窗均存在干扰目标情况下，采用有序统计平均（OSCA）CFAR替代SO-CFAR，有效的提高了Ⅵ-CFAR在这种多目标环境下的鲁棒性．研究了采用改进的Ⅵ-CFAR算法作为局部检测器的并行分布式CFAR系统，融合准则采用“与”融合和“或”融合准则。给出仿真结果，并进行了讨论。     

基于ADAMS的小车式起落架仿真分析技术研究

应用MSC/ADAMS虚拟样机软件对某型小车式起落架进行仿真分析。在CATIA中建立了起落架的数字样机模型,并利用SIMDESIGNER将模型导入ADAMS中,在ADAMS中进行了起落架的收放分析和起落架着陆撞击的动力学分析,利用ADAMS的参数化设计功能,分析了一些系统参数对起落架缓冲性能和载荷分配的影响。为小车式起落架的设计和分析一体化提供了一种新方法,具有一定的实用价值和经济效益。     

蚁群算法在全局最优路径寻优中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。针对移动场地的特点对其进行了建模与存储,然后将场地处理成简单的连通图,在此基础上对TSP模型进行了改进以应用到机器人全局最优路径中来,然后利用蚁群算法的基本原理在所建立的模型上进行全局最优路径搜索。为了更好的寻找到全局最优路径,对基本蚁群算法也做了一定的改进。不同的实验结果表明这种方法的确可以准确地找出全局最优路径。