基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

一个新混沌系统不稳定平衡点的镇定

用线性反馈控制和自适应控制方法研究了一个新的混沌系统不稳定平衡点的镇定问题.当系统参数已知时,借助系统在平衡点附近的线性化模型,利用状态线性反馈控制器可以镇定系统所有的平衡点;当参数未知时,利用自适应控制策略,可以把系统镇定到期望的不稳定平衡点.利用Lyapunov函数和LaSalle不变原理对结论给予了严格证明,并用数值仿真说明了这种方法的有效性.     

有未知延迟的下三角系统的输出反馈控制

主要研究状态和输入都有未知时变延迟的下三角系统的输出反馈控制.关于延迟仅规定它是有界的,但它的边界和时变率是未知的.针对要研究的系统,首先提出一个新的自适应输出反馈控制器;然后,为了处理有未知时变的状态,给出了一个新的变换和技术;最后,说明在所给的输出反馈控制器下所研究的系统是全局可控的.仿真结果说明了控制器的有效性.     

基于AFO 的感应电机无速度传感器控制

针对传统的基于模型参考自适应理论MRAS(Model Reference Adaptive System)的感应电机无速度传感器控制系统存在的参考模型不准确的缺点, 提出了一种以电机本身为参考模型, Luenberger 全阶状态观测器为可调模型的自适应无速度传感器AFO(Adaptive Full-Order Observer)控制策略。整个系统包含产生电机所需转子 磁链的全阶观测器和一个使用自适应率估计转速的转速估算机构。以李雅普诺夫稳定性理论为基础, 使用电机的估算定子电流误差和观测出的转子磁链推导出转速自适应率。以观测器极点配置的方法, 设计了一种快速收敛的反馈矩阵, 保证了在大范围内电机的稳定运行。针对转速估计在低速再生制动时的不稳定现象, 利用劳斯稳定判据, 设计了一种新的反馈矩阵保证转速估算的全局稳定性。通过Matlab/ Simulink 仿真验证了结论的有效性。     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

国外典型河流生态流量管理实践及启示

 生态流量是河流开发与生态环境保护协调发展的关键指标和难点问题。目前,河流生态流量理论方法体系尚不完善,不足以全面指导生态流量管理实践,导致部分河流、河段的生态系统服务功能退化。虽然生态流量的理论体系和计算方法已开展了较多研究,中国学者对国外生态调度也做了回顾和梳理,但是对生态流量的管理目标仍未形成统一认识。通过梳理国外7条典型河流的生态流量管理实践,从珍稀濒危洄游性鱼类、国际重要湿地、珍稀濒危鸟类等多种生态保护目标,以及流域综合管理机制、水权交易、国际投资等政策管理的多个方面,分析了不同河流的生态流量实施过程和效果,归纳总结了7条典型河流生态流量管理实践的成功经验和不足,进而提出了对政府、管理部门、研究机构、水电企业和非政府组织等多个利益相关方在生态流量研究与管理方面的启示。     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

基于多主体建模的社会化养老形成分析

在国家大力推进社会化养老服务体系不断发展的背景下,研究了社会化养老的形成.根据效用最大化原则,利用多主体建模方法,构建了一个包含政府、养老机构、家庭三大类主体的社会化养老仿真模型,模拟了社会化养老行为这一宏观社会经济现象的形成.仿真结果表明:就业率和工资水平对社会化养老的形成有显著影响;政府补贴对社会化养老有效需求的产生影响不显著,而对服务供给产生较大影响;而老年人的财富水平、对父母的关爱水平、对下一代资金投入和对下一代关爱水平对社会化养老的形成影响不显著.     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.