基于模糊逻辑的多连杆柔性机器人连续滑动模控制

采用滑动模控制原理,设计了一个基于模糊逻辑的连续滑动模控制器,对多连杆柔性机器人控制进行抛物线轨迹跟踪控制,并采用ＰＩＤ方法,使得系统镇定,仿真结果表明,本文设计的控制器对输入干扰及柔性机器人模型的不确定性及负载的变化都有良好的鲁棒性,并且良好的动态特性,克服了滑动模控制器所固有的抖动问题。     

基于智能算法的多水源泵站在线优化控制技术

在供水系统实际运行过程中,调度人员往往根据实际需求,在当前水泵运行状态的基础上开启或关闭一台水泵,以调节管网中的压力和流量.人工经验的调度方式难以充分反映并结合管网中压力、流量的变化及实际需求,进而及时作出科学决策.针对此问题,提出了多水源泵站在线优化控制技术,建立了基于直接优化调度方法的在线优化控制模型,采用智能优化算法进行了求解,并确立了四项方案评价指标对在线优化控制方案进行评价.将所建立的模型,应用于南方城市供水系统在线优化控制中,验证了其实用性,并编制了相应的计算程序软件.     

部分重叠业务的双边平台企业竞争模型

无差异或完全差异化的双边市场结构在现实经济中并不常见,更为普遍的情形是平台企业经营部分重叠业务.基于Hotelling模型构建了具有部分重叠业务的双寡头双边平台企业竞争模型,围绕两种情形对其均衡解的存在以及均衡解的结构展开了分析.研究发现:分别经营特色产品的双寡头双边平台企业在两种情形下实现均衡时,同侧最终用户的均衡价格、市场份额、获得的利润均相等;存在完全单归属最终用户的情形下,单归属最终用户的均衡价格与重叠业务比例呈负相关,而部分多归属最终用户的均衡价格与重叠业务比例呈正相关;部分多归属与竞争是否激烈的关系并不明确.     

生产能力变异性对供应链牛鞭效应的影响

分析了工厂生产能力分别服从正态分布、指数分布和β分布,并且需求为一阶自回归AR(1)过程的情况下,生产能力变异性对供应链中牛鞭效应的影响。所得结论为:①工厂生产能力的变异性可以导致牛鞭效应;②工厂生产能力的增大本身可以缓冲需求不确定性对供应链中牛鞭效应的影响,但生产能力的变异性对牛鞭效应的影响比生产能力大小对牛鞭效应的影响更敏感。     

基于时不变综合系数的运输方式动力学模型

运用系统动力学理论和方法,建立了各种交通运输方式在综合系数为时不变时的自组织演化动力学模型.对只有两种运输方式(公路运输和铁路运输)的情形进行了稳定性分析和演化态势分析,并通过数值仿真验证了理论分析结果.结果表明:两种运输方式的竞争合作系统的演化方向存在多种可能,演化结果与竞争合作效应紧密相关.努力放大系统中的合作效应,使有益的运行模式逐渐占据优势可以引导系统向正确的方向不断发展.     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

战术级军事行动仿真模型的仿真度研究

以舰艇战术级行动仿真模型为对象,分析阐述了提高作战仿真模型仿真度的必要性;研究提出了仿真度概念和仿真度指标体系,建立了系统仿真度、模型仿真度和指标仿真度等仿真度指标评估模型,分析提出了性能数据检验法、靶场数据校验法、实际数据检验法、实射数据比对法等模型仿真度评估的方法。最后给出了应用的结论和建议。     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

基于GA优化的质量矩拦截弹模糊滑模姿态控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性、敏捷性和制导控制精度。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统,利用滑模控制设计了拦截弹飞行时的姿态控制系统,提出采用模糊逻辑算法抑制系统抖振的同时,把控制系统的多个设计目标转化为不等式约束,采用遗传算法优化控制参数,控制系统性能满足设计要求。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

一种基于EMD和ANC技术的自适应降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,基于经验模态分解和自适应噪声抵消技术,提出了一种新的信号去噪方法。该方法首先对信号进行自适应噪声抵消,然后进行经验模态分解,得到不同尺度上的固有模态函数,再对不同尺度上的固有模态函数进行噪声属性判定,如果不是噪声则选用不同的滤波参数,进行自适应噪声抵消,最后对各尺度上噪声抵消后的信号进行重构,得到去噪后的信号。结果表明,该方法比基于最小均方误差准则的自适应噪声抵消方法更能有效地消除信号中的噪声。