基于滑模估计器和卡尔曼滤波的PMSM速度估计

针对永磁同步电机(PMSM)无传感器的控制问题,提出了一种结合滑模估计器和扩展卡尔曼滤波(EKF)两种方法优点的混合估计器。混合估计器解决了滑模估计器对于反电动势具有较大"畸变"的电机速度估计效果差的缺点。混合估计器建立了一个3阶EKF滤波器,把反电动势高次谐波分量作为系统和测量噪声处理。降阶后的EKF参数调节变得比传统的EKF估计器相对容易很多,在反电动势有"畸变"单纯滑模估计器估计效果很差时,估计效果依然很好。对滑模估计器、传统EKF估计器和混合控制器三种估计效果做了比较,阐明了混合估计器的优缺点。     

双基地高频雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应

通过分析杂波单元上双基地角的变化,定量分析了双基地高频地波雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应,给出了展宽效应在雷达探测区域上的空间分布,分析了展宽效应的影响因素。同时分析了极限双基地角时的谱展宽效应和零频附近的一阶海杂波能量分布。分析表明,双基地杂波单元上的一阶海杂波Bragg峰多普勒频移是一个连续谱,因而在基线和发射机附近会形成雷达盲区。     

一种基于马尔可夫链的高维离群点挖掘算法

提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测(outlier detection algorithms based on Markov chain, MRKFOD)算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一个节点,用每条加权边表示节点之间的相似度;形成一个邻接矩阵,把邻接矩阵当作马尔可夫链中的概率转移矩阵;寻求概率转移矩阵的主要特征向量;把每个节点的主要特征向量值作为每个数据的离群度。实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。     

基于DPSO的无等待混合流水车间调度方法

研究了无等待混合流水车间调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法,并将机器的能力约束嵌入到算法之中。在此基础上,首次应用离散粒子群优化算法对无等待混合流水车间调度问题进行了优化求解。通过仿真实验表明,离散粒子群算法的优化质量优于遗传算法及LTPT、STPT和FCFP三种启发式算法,同时验证了分阶段无等待算法的有效性。

Abstract：

A no-wait hybrid flow shop（NWHFS） scheduling problem was studied for the objective of minimizing makespan.For the no-wait constraint between two sequential operations of a job,not only the no-wait algorithm of grading was designed,but also the number restriction of machines was embedded into this algorithm.On this basis,the discrete particle swarm optimization（DPSO） algorithm was proposed for the first time to solve such problems.The last simulation experiments show the optimization qualities of DPSO are superior to those of the genetic algorithm（GA） and the heuristic algorithms of LTPT,STPT and FCFP,and demonstrate the effectiveness of the no-wait algorithm of grading as well.     

一种基于混合包围盒结构的实时碰撞检测的有效方法

有向包围盒(OBB)是一中用于复杂结构刚体模型间碰撞检测的有效方法,但是由于其自身的算法复杂性导致在检测距离较远的模型时检测效率不及轴向包围盒(AABB)或球形盒(Sphere).使用OBB和Sphere的混合包围盒结构的碰撞检测算法,通过使用Sphere与Sphere或Sphere与OBB包围盒之间的检测方法快速剔除了模型距离较远时相交的可能性,通过使用OBB与OBB的检测方法精确检测距离较近的模型之间的相交状态.通过与经典算法OBB的比较试验及其他实验证明对于具有复杂结构的刚体,基于混合层次包围盒结构的算法是一种有效的并且精确的实时碰撞检测算法.     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

一类分布参数混合系统的稳定性分析

将混合系统推广到分布参数环境下,提出分布参数混合系统的概念.基于混合系统和分布参数系统的建模方法,建立了一类分布参数混合系统的模型,并对其稳定性进行分析.运用算子半群理论以及混合系统的五元组描述法及其稳定性关系比较理论的结论,通过选择适当的映射,将分布参数混合系统的的稳定性问题转化为集中参数下混合系统稳定性问题,进而得出了一致渐近稳定的充分条件并加以证明.仿真实例验证了文中结论的正确性.