表格式函数空间二分送代法

本文首先将动态规划中的函数空间迭代法转化成了一种既简单规律，又易于编程的表格式迭代算法．在此基础上，针对两个状态间的最短路问题，给出了一种可并行运算且运算量较小的函数空间二分迭代法．为进一步地降低运算量，还讨论各权值之间的关系，并给出了一种能有效地简化网络结构的权值预处理方法．     

坦克稳定器状态补偿控制研究

基于状态观测、补偿理论，设计坦克稳定器控制系统。通过遗传算法优化控制器参数，结合Monte-Carlo随机试验方法，进行系统的性能鲁棒分析。动态仿真试验表明在考虑系统的本质非线性环节、高频低幅外扰的情况下，所设计的控制器比PI控制具有更高的精度，更小的超调量，比滑模控制具有更强的扰动抑制能力，并且克服了本质非线性环节的影响，具有快速随动、稳态无静差、扰动不敏感的性能。     

动态用户最优等价不等式问题

分别给出了动态交通配流(DTA)理论中与瞬时动态用户最优及理想动态用户最优条件等价的两个不等式问题,其中不等式中采用针对迄节点的路段变量,在符合现实中人们择路行为的同时为用户提供较为全面地诱导信息.在此基础上进一步分析了该不等式作为动态用户最优条件的等价性约束在具体相关交通问题中的应用.将该不等式问题作为等价性约束条件放到实际交通问题的模型当中,为动态交通分配理论的应用研究提供了新方法;该不等式为DUO模型提供了一种计算最小路径阻抗的方法,以及在求解模型时可以将其作为验证模型解是否满足DUO条件的算法收敛准则.     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

被动定位跟踪中的非线性滤波技术

针对被动定位跟踪中状态空间模型非线性程度较高所引发的滤波精度偏低的问题,分析和总结了已有的包括推广卡尔曼滤波(EKF)、修正增益的推广卡曼滤波(MGEKF)、二阶滤波、自适应推广卡尔曼滤波(AEKF)等各种次优递推滤波算法的特点。在此基础上重点论述了一种基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波技术,该方法通过粒子的加权和表征后验概率密度,获得状态估值,在处理非线性非高斯系统的状态估计问题时精度逼近最优,鲁棒性更好。     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

基于扰动补偿的连续搅拌釜式反应器自适应积分滑模控制

针对化工工程中连续搅拌釜式反应器难以稳定控制的问题,提出一种基于自适应积分滑模控制的方法;根据连续搅拌釜式反应器系统结构建立的被控系统模型分别设计有限时间状态观测器和扰动观测器,通过观测器的估计结果对未知扰动信号进行补偿;基于系统的跟踪误差,引入积分滑模面,设计自适应变比例增益趋近律来消除系统抖振;利用Lyapunov...     

混凝土浇筑期考虑节点搭接缺陷的模板支架概率极限状态设计

为了确保混凝土浇筑期模板支架的安全性,基于可靠度理论,提出了考虑节点搭接缺陷的概率极限状态设计方法.选取具有代表性的工地进行现场调研,得到模板支架中节点搭接缺陷的发生规律及统计特性,对节点搭接缺陷进行数值模拟,分析了施工荷载以及模板支架跨数对荷载效应系数的影响,分别建立了考虑与不考虑节点搭接缺陷时的概率极限状态设计表达...