一种新的SHEPWM三电平逆变系统的仿真和实验研究

针对中点钳位型三电平逆变系统SHEPWM开关角度的求解问题,提出了基于混沌蚁群算法的三电平中点钳位型逆变系统的SHEPWM优化方法.蚁群算法在求解SHEPWM非线性超越方程组时不需要求解方程特定的初值,而变尺度混沌算子融合到蚁群算法之中,可以有效防止算法陷入局部最优解,提高计算精度.仿真和实验结果证明了基于混沌蚁群算法的三电平NPC逆变系统消谐模型的有效性.     

基于稳定匹配机制的网格任务调度算法

任务调度和资源分配是网格计算的关键技术.提出了一种基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable Matching Mechanism),以及根据各奈件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想.用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定.算法综合考虑用户和资源双方的需求而得出相应的稳定匹配调度策略.给出了算法的数学模型和描述,在Matlab语言环境下仿真表明,SMM算法可以有效地实现网格任务调度,满足任务和资源双方的需求,得到稳定匹配.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT算法

针对临近空间慢速平台SAR轨迹运动偏差的空变性进行了分析.在二维频率域利用系统传输函数(STF)和变尺度傅里叶变换(SCFT)处理算法有效补偿了距离迁移和关于快时间波数的高阶相位,指出在运动补偿过程中,可将轨迹运动偏差分解成空不变项和空变项.在二雏频率域,结合一阶、二阶运动误差补偿的方法,提出了临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT处理算法.最后,通过计算机仿真,验证了本算法的正确性.     

带有测量噪声的Ⅱ型T-S模糊建模

实际工业生产过程中,系统的数据带有测量噪声.Ⅱ型模糊集的二阶隶属度用来表征一阶隶属度的模糊度,这种模糊度的增加意味着处理不确定信息能力增加.因此,提出了一种基于Ⅱ型模糊集的T-S模糊建模方法来减少由噪声带来不确定信息的影响.首先采用改进的最小邻域算法对带有测量噪声的数据进行聚类,继而确定Ⅱ型模糊集的一阶隶属度,接着根据数据的聚类信息采用高斯混和模型得到二阶隶属度值,然后用正交最小二乘算法确定模糊模型的后件参数,最后通过仿真实验来验证该方法的有效性.     

双目标进化算法求解图着色问题

根据图着色问题的特征,提出了求解图着色问题的双目标模型;设计的有效、简洁的杂交算子和变异算子,均直接产生可行的后代个体;理论分析表明算法以概率1收敛到问题的最优解集.对标准算例进行了仿真实验,结果表明,双目标进化算法可以获得问题高质量的解,即对图进行着色所使用的颜色接近图的色数.     

基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术

针对计算机负荷并行处理的高效稳定和最优化问题,提出了一种智能化任务分配算法.该算法智能化地选择各节点状态和启动策略,将总负荷分配到合适的节点,以使得通信和处理开销最小、负荷均衡,从而使并行处理系统的整体性能达到曩佳,成本最低.仿真结查表明,该算法对那些包含少量或适度数量的子处理器网络来说,更为有效和稳定.