复合模糊控制策略及应用

提出了一种复合模糊分段控制策略,应用于具有大惯性、强扰动并难以建立准确模型的系统,通过计算机仿真对三层PE温度控制系统进行模拟,取得了良好的效果.     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

建立健全内部控制 完善公司治理结构

公司治理结构与内部控制关系密切.公司治理结构是促使内部控制有效运行的前提和基础,是实行内部控制的制度环境;健全的内部控制也是正确处理企业的各利益相关者关系、完善公司治理结构、建立现代企业制度的重要手段.建立健全内部控制,应完善法人治理结构、具体划分内部控制目标、加强内部会计控制.     

列车自动驾驶仿真系统算法及其实施研究

介绍了列车自动驾驶系统(ATO)的算法，该算法兼顾了列车运行的高效性、准时性、节能、停车精度、舒适性等功能。其中，节能算法采用按目标速度运行，最大限度利用惰行的控制方式，定时算法采用调整目标速度的启发式算法的方式。同时对列车正常及晚点运行的情况进行了计算机仿真实现，并与列车的实际运行情况进行了比较。该系统可以为进一步研究列车自动驾驶系统提供了有效的实验手段和方法。     

反舰导弹的模糊变结构控制设计

为了削弱变结构控制中的颤振现象，采用了模糊变结构控制方法，并将该方法应用于反舰导弹的过载控制系统的设计中。首先，利用变结构控制方法设计了导弹的控制律。由于变结构控制中的切换控制项会引起颤振现象，因此采用模糊控制器对其进行调整，从而构建了一种模糊变结构控制器。然后，举例进行仿真，仿真中分别采用了传统变结构控制方法和模糊变结构控制方法设计过载控制系统。仿真结果的对比显示了模糊变结构控制方法的优越性。     

基于尖峰神经元的条件反射模型及其认知行为的研究

一种具有经典条件反射行为的认知模型（CMSPK），该模型以尖锋神经元为基本元素，互联形成具有反射弧结构的神经网络，能充分表现经典条件反射对时间的依赖性。基于有衰减项的Hebb规则设计了反映“刺激-响应-强化”特征的强化学习算法，使CMSPK具有经典条件反射行为和认知行为。应用CMSPK模型成功地模拟了习得、刺激间隔效应、遗忘、阻止和二阶条件反射等现象。     

基于控制历史的延迟系统模糊控制及其仿真

通过对传统模糊控制器的改进，提出一种新型的适合于变延迟系统的控制方法。在对控制对象动态特性的研究的基础上，将控制历史引入控制器的决策过程，设计出了一种基于控制历史的延迟系统模糊控制器。与传统的模糊控制器相比，该模糊控制器用历史的控制信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据，能够及时地反映出被控制量的变动趋势。仿真结果表明，所提出的控制方法可以明显地改善对延迟对象的控制效果，并具有较强的适应性。     

GPC隐式算法及其在供热控制中的仿真研究

基于理论研究和工程应用的需要，提出了广义预测隐式算法。首先介绍了具有滤波器的模型已知的基本广义预测控制（GPC）算法，然后给出了两种隐式自适应算法，一种是已知对象阶跃响应前P个参数的算法，这种算法既不需要在线递推求解Diophantine方程，也不需在线求逆；另一种是一次辨识控制器参数的算法。最后以集中供热热力站热交换过程为应用背景，对基本算法和两种隐式算法进行仿真研究，其结果证明了算法的有效性。     

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。     

一类非线性离散时间系统的变结构控制

针对一类非线性离散时间系统，提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ，利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新，克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制，既保留了传统趋近律设计方法的所有优点，又有效的改善了系统的动态品质，消除了系统抖振，使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。