一种分布式交通信号控制方法及仿真实现

在基于多智能体的分布式道路交通控制概念模型和单路口交通信号自学习控制方法的基础上，提出了一种基于多智能体的分布式交通信号区域控制方法。通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调，在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下，尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口。编制交通控制微观仿真软件，在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验，实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式。     

参数未知的不同结构混沌系统的自适应同步

针对一类混沌系统，研究了参数未知的不同结构混沌系统的自适应同步问题。基于Lyaponuv稳定理论，给出了自适应同步控制器的系统设计过程，以及同步控制器和参数自适应律的解析表达式。对于两个参与同步的不同结构的混沌系统，只要其维数相等且状态变量可测，就可以利用所提出的控制策略达到全局渐近同步。方法简单，无需试凑。以Lorenz系统和Lu系统的自适应同步控制为例，说明了该方法的有效性。     

固体小运载的制导方案设计与仿真

巨大的小卫星发射市场吸引着国内外竞相研制低成本的固体小型运载火箭。通常的运载火箭是液体，但固体不象液体，其推力大小取决于装药设计，因此不可控，且推力实际值与标称值的偏差也较大，如果发射条件受限制，要约束重量，通常固体火箭耗尽关机，三级也可能自旋稳定，由此带来了制导技术的问题。研究工作较有效地探索了一种固体小运载的制导方案设计问题，进行了算例仿真，作了精度和稳定性的验证研究，结果表明该制导方法可行，稳定性较好，对固体发射小卫星的制导有一定的参考意义。     

基于多Agent的战场角色仿真建模研究

作战仿真系统模型的复杂性主要来源于战场角色行为和战场环境的复杂性，多Agent系统是解决复杂问题的有效方法。分析作战仿真系统的模型组成和特点，结合自然环境建模，研究了基于多Agent的战场角色建模方法，描述了战场角色Agent所需的组件及其功能。设计了一种面向战场角色建模的通用Agent体系结构，并对战场角色Agent的规划、通信和协作等理论和应用问题进行了研究。     

模糊多参考模型自适应控制及仿真研究

将模糊理论应用于参考模型的选择，提出一种将模糊选择和自适应控制相结合的模糊多参考模型自适应控制算法。此方法通过模糊规则选取合适的参考模型，能克服传统自适应算法中由于系统参数跳变而带来的控制困难，并且具有较好的鲁棒性能。在无刷直流电机调速系统模型中的仿真表明，此方法控制的无刷直流电机在电机参考转速和负载转矩变化的情况下仍具有良好的动态性能和控制精度。     

电动汽车驱动用感应电机的MATLAB/Simulink仿真

根据矢量控制系统中的坐标变换原理及电机方程简化原则,推出了感应电机在M、T坐标系中的数学模型,然后基于MATLAB/Simulink仿真平台构建了电机系统的仿真模型.仿真和实例验证表明基于MATLAB/Simulink仿真是有效的,所建电机模型正确;矢量控制的感应电机具有良好的调速性能,适用于驱动电动汽车.     

自动膜片弹簧离合器的模糊-PID控制

自动离合器的起步接合过程控制是电控机械式自动变速器(AMT)开发难点的所在,其对汽车纵向驾驶的舒适性和燃料经济性都有较大影响,文中通过对熟练驾驶员驾驶过程的分析,拟合并优化离合器起步结合过程曲线,提出了改进的模糊-PID控制策略.并采用MATLAB/Simulink仿真软件建立自动离合器模糊-PID控制系统仿真模型,模拟结果显示与常规模糊控制、PID控制相比,所提出的控制策略在控制系统运动追踪特定轨迹时具有鲁棒性和实时性的特点.     

基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

基于Delta算子的QR分解LMS算法

针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。     

阻塞矩阵方法对消主瓣干扰

当存在主瓣干扰且有期望信号混入情况下,用常规自适应波束形成方法进行自适应干扰对消,不但会引起主瓣变形,而且期望信号也会被抑制,从而影响对消性能。提出一种新的阻塞矩阵方法,对接收数据进行预处理,消除它们对计算数据协方差阵的影响,再用其它方法确定自适应权值。理论分析和计算机仿真表明,用阻塞矩阵方法可以获得较大的性能提升。