汽车防抱制动系统的分数阶PID控制算法研究

鉴于汽车防抱制动系统控制过程中存在时变性、非线性、不确定性等问题,采用一种基于分数阶PID的控制方法,设计了分数阶PID控制器,并在Matlab/Simulink系统进行了单轮车辆的防抱死制动仿真;仿真结果表明：该控制策略具有更好的鲁棒性,控制效果更优。     

基于遗传BP网络的PID控制算法在无模拉拔温度控制中的应用

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能. 通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型. 采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性.     

混联可维修系统的可靠性分析与计算

不可维修的系统可以通过其结构函数由零部件的可靠性直接算出系统的可靠性,可维修系统的可靠性计算则非常复杂,没有一般规律.以最简单的混联可维修系统为例,在假定部件相互独立、工作时间和维修时间均服从指数分布等条件下,建立了可靠性数学模型,推导出了系统的瞬时可用度、稳态可用度、稳态故障频率、平均开工时间、平均停工时间、平均周期和平均失效前时间等可靠性参数的计算公式,推广了有关结论.     

单向示范刀采煤机记忆截割的模糊自适应PID控制仿真

针对采煤机载荷的随机性,调高机构的几何非线性以及单向信息采集的偏差.采用模糊自适应PID控制方法,实现采煤机双向截割滚筒高度的自动跟踪,给出了单向示范刀顶底板数字化模型与模糊自适应PID控制策略,在Matlab/Simulink环境下,对单向示范刀记忆模式的记忆截割曲线跟踪控制进行仿真,并给出误差曲线.仿真结果表明:下行截割曲线跟踪的综合误差近似为顶板数字化转换算法误差和控制系统跟踪误差的叠加.下行顶板数字化转换算法、控制系统算法及其综合误差满足工程要求,可为单向示范刀采煤机记忆调高系统设计提供理论基础.     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略．根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化．仿真结果证明了该算法的有效性。     

弹性薄壳大变形分析的杂交应力法

本文基于增量余能原理,导出了用于板壳几何非线性分析的假定应力杂交模型。根据单元体边界和内部位移的协调内插以及满足单元体内应力平衡的应力分布假定,列出了有限元的公式,而最后的矩阵公式中只包含节点的未知位移。由此我们建立了3节点、15个自由度的三角形扁壳单元。考虑到计算量的原因,我们对这种单元的应力平衡条件进行了简化处理,仅采用部分满足应力平衡方程的非一致模式。有关公式都是在当前的拉格朗日坐标系统中建立的。数值计算结果表明,用杂交应力模式来分析板壳结构的大变形是很有效的。     

PID神经网络解耦控制技术在VAV中的应用

通过采用PID系统神经元网络解耦控制技术，对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制，通过解耦控制仿真研究，可以看出取得了很好的解耦效果，为变风量空调系统（4个回路）的解耦控制提供了有效的方法。     

基于二阶循环统计量的LMS算法

证明了二阶周期平稳随机信号通过线性时不变系统后，仍是二阶周期平稳随机信号，且循环频率不变。定义了基于二阶周期自相关函数的误差准则，给出了新的LMS算法，并讨论了新算法的性能。仿真结果表明，在收敛速度和抗噪声方面，新算法的性能有一定提高。     

捷联陀螺漂移误差模型辨识及其应用

在对陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上，采用卡尔曼渺茫皮算法对船用捷联陀螺漂移数据进行了处理，以提高陀螺静态漂移系数的估计精度，并把得到的陀螺漂移误差模型实时补偿的捷联系统中，得到了满意的效果。     

基于事件驱动的随机多智能体系统的一致性

文章使用一种分布式事件驱动控制策略,对带领导者的线性随机多智能体系统的均方一致性进行了研究.利用微分方程稳定性理论与随机分析方法证明了在该事件驱动控制策略下,带领导者的线性随机多智能体系统可达均方一致且无芝诺行为发生,且不要求跟随者之间的拓扑结构是连通图;最后通过仿真,验证了该策略可有效减少多智能体间的通讯次数.