基于神经网络的全局滑模变结构控制

针对一类非线性不确定离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个前馈神经网络（FNNs）自适应调整趋近律中的参数ε和δ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。在用径向基神经网络（RBFNN）对系统进行模型估计的同时,基于平移滑平面的设计方案,实现了系统的全局鲁棒滑模控制。仿真结果表明控制系统具有良好的跟踪性能,该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,具有较强的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。     

镜像阻抗连接声表面波滤波器建模与仿真

将镜像阻抗连接结构的输入输出对、镜像对和反射器对转化为十六端口网络元的形式,并用传递矩阵描述相应的网络元,把它们按网络元的排列顺序相乘便得到镜像阻抗连接结构的矩阵模型,利用边界条件将该模型降为二阶矩阵,以此求出声表面波滤波器的插值损耗。用SIMULINK对这一过程进行建模并得到了滤波器的动态仿真模型。然后代入基于氧化锌/金刚石/硅结构的瑞利波相速度和机电耦合系数的频散数据及其它相关参数,仿真得到了滤波器的插损频响。     

辊弯成形过程仿真与参数优化

采用动力显式弹塑性有限元方法对U型钢辊弯成形过程进行仿真,分析了成形过程中应力、应变的分布演化特性,获得了弯曲角增量、机架间距对辊弯成形过程的影响规律,计算结果与实验结果有较好的一致性。基于数值模拟,对辊弯成型轧辊辊径进行优化设计。通过正交模拟实验获取计算结果样本,进而建立轧辊辊径设计目标函数的响应面模型,最终获得辊径优化设计结果,优化后辊弯成形板带截面上的纵向应变差显著降低,改善了成形性能。     

基于Petri网的行为建模在舰艇CGF中的应用研究

给出行为建模的一种方法,即基于Petri网的行为建模。首先介绍了Petri网的建模原理,并给出了Petri网实现CGF行为建模的一般过程,对Petri网行为模型的框架、实现方法和具体算法进行阐述。结合水面舰艇的作战特点,通过Petri网实现水面舰艇CGF的行为建模,并以水面舰艇机动CGF为例,详细描述其应用过程,该方法在实际应用中表现出良好的作用。     

基于随机赋时Petri网的车辆交通系统建模与仿真

针对普通道口的车辆交通系统,将各道口描述为资源库所,车辆到达（离开）道口的事件描述为发生时间间隔服从泊松分布的赋时变迁,从而建立了该系统的随机赋时Petri网模型,并根据该模型开发了VB仿真系统平台,仿真实验显示该系统能够模拟道路口的车流动态过程,可以为交通调度算法提供了实验平台。     

相关序列图像复原算法研究

针对气动光学效应降晰过程的复杂性,提出了一种基于图像相关性的两帧序列图像复原算法。该算法利用图像的相关性,结合气动光学效应降晰函数辨识,在大气流场的光学退化模型未知的情况下,采用两帧序列图像降晰函数辨识实现气动光学效应退化图像复原。为了克服降晰函数辨识算法可能带来的误差,在序列图像辨识降晰函数时,提出将辨识得到的两帧序列图像降晰函数结果差的二阶范数作为惩罚项,当该范数不符合要求时,根据序列图像的质心偏移和旋转偏移对图像进行相应的修正。给出了实现该方法的具体步骤,仿真结果证明了算法的有效性。     

真空助力器带主缸总成疲劳试验系统辨识

真空助力器带主缸总成是汽车制动系统的关键增力部件,其气动疲劳试验系统由气动子系统、液压子系统、电控子系统等多个子系统构成,属于复杂的非线性系统。该系统存在众多不确定因素,因此无法直接建立数学模型。为了考察该系统的动态性能,采用递归BP神经网络对该系统进行辨识。试验结果表明,递归BP神经网络能够很好的逼近该复杂非线性系统,在不同时间序列作用下均有较好的泛化能力。     

EPS控制单元频响特性测试与系统辨识

控制器是电动助力转向系统（EPS）的核心部件之一。EPS控制器采集转向盘扭矩信号和车速信号,由事先设定的算法来计算控制助力电机的目标电流作为输出,并以PWM（脉宽调制波）的形式作用于助力电机。以某国外控制器的EPS实验台架实测数据为基础,在MATLAB软件平台上,建立离散数据分析模型,计算出待测系统的传递函数。将辨识出的传递函数用于EPS开发,实验证明辨识方法是有效的且辨识结果可指导控制软件设计。     

基于CDT空间剖分的虚拟角色全局路径规划

针对大范围复杂虚拟城市环境中虚拟角色的自主导航问题,研究了虚拟城市环境的环境建模以及基于层次道路图的改进A*算法。用自适应剪切平面切割三维地物几何模型,把三维城市空间投影到2D平面空间,利用约束Delauny三角化方法剖分城市自由空间,通过调整约束边的长度调整提取道路图的精度,并构建顾及地形起伏特征的层次道路拓扑图;为适应基于层次道路图的路径搜索,对传统A*算法进行了改进。实验结果表明:该方法可以快速完成虚拟角色在虚拟城市环境中的全局路径规划,且环境建模需求空间小,路径搜索效率高并顾及了地形环境的起伏特征。