神经网络学习算法的研究

本文论述了神经网络学习算法的研究现状和存在的问题,并根据状态空间混合法,推出了一种自适应调整学习步长的公式。     

基于马尔科夫生存模型与粒子群算法 的动态航路规划

针对未知情况下航路规划问题,采用动态规划策略保证飞机可以实时规划未来路径,并引入基于马尔科夫的生存模型来获取飞机的生存状态概率,从而评估生存代价,再综合任务、油耗、飞机机动性等作为粒子群算法的目标函数与约束条件,同时为了缓解生存与任务之间的矛盾,引入目标函数权重自适应策略.仿真实验证明,提出的动态航路规划策略是可行的,自适应权重也在一定程度上缓解了生存与任务之间的矛盾,同时将基于马尔科夫的生存模型应用于动态航路搜索中,能够更加直观地掌握每一时刻飞机的生存代价以及各状态的概率.     

一种改进的自适应模糊控制器

改进了自适应模糊控制方法,将一阶TS模糊模型作为IF-THEN规则后件,引入额外的参数向量,调整RBF网络的所有参数,从而减少了逼近误差,提高了跟踪性能并改善了控制性能。通过仿真及在典型非线性系统单级倒立摆上的应用表明其有效性。     

一种改进的高速TCP拥塞控制机制

对现代高速网络中,传统TCP拥塞控制机制的窗口速率波动较大和对长时延链接歧视导致的不公平问题,基于合理划分网络负载状态、动态调整拥塞周期个数和拥塞窗口大小的策略,提出了一种自适应的高速网络拥塞控制方案,并使用网络仿真软件对控制算法进行了仿真。     

胚胎型仿生硬件及其关键技术研究

介绍了胚胎型仿生硬件的概念、优点、应用领域和实现方法,对胚胎型仿生硬件的结构、系统设计方法、错误检测与自修复机制等关键技术的研究现状进行了综述,并以八进制加法计数器为例说明胚胎型仿生硬件的设计方法和自修复机制。针对目前仿生硬件面临的容错机制、细胞电路结构和设计方法都比较简单的问题,提出了基于免疫机理进行错误检测、实行分级容错、采用可进化核设计电路等解决思路。最后指出了胚胎型仿生硬件技术发展趋势,如探索新型容错机制和各种生物启发式电路体系结构、开发商业和专用胚胎型仿生硬件芯片等。     

适于物流配送车辆导航路径规划的遗传算法研究

本文主要针对物流配送车辆导航本身的特点,分别对遗传算法的初始种群产生方法,交叉方法,变异方法进行了改进,并实现了遗传算法中参数的自适应调整,提出相应的改进型遗传算法。实验结果表明,本文提出的自适应遗传算法能快速有效地解决物流配送中的点到点型路径规划,能满足物流配送车辆导航实时性的要求,是适于物流配送的有效算法。     

永磁同步电机矢量控制的交流伺服系统

本文提出了一种新颖的以脉冲序列为位置给定、采用矢量控制方式的永磁同步电动机交流位置伺服系统。阐述了永磁同步电机的矢量控制原理、准线性化解耦,交流电流控制方式和伺服增益调整方法。文中给出了用高性能十六位单片机8096组成的交流伺服系统构成图,概述了主要硬件单元的功能。     

基于自适应模糊控制的多指手抓取控制研究

为了实现果实的稳定抓取,结合果实的生长情况设计了一种新型的多指机械手.采用自适应模糊进行控制,并在模糊输入输出记法上做了改进,仿真结果与理论分析一致,验证了该方法的合理性和有效性.     

一种自适应容错的多处理器实时操作系统

将自适应容错作为实时操作系统的一个功能模块,在提高系统资源利用率的前提下,减轻应用编程人员的负担,提高容错管理功能的可重用性.     

基于模糊PI控制的实验平台设计与实现

针对Festo教学演示型实验平台在扩展性研究方面的不足,提出了一种基于模糊PI控制的半实物仿真平台设计方案:利用Matlab实现模糊PI虚拟控制器的设计,利用组态软件实现虚拟控制器与实验装置I/O接口设备的无缝连接。Simulink仿真结果表明模糊PI控制具有调节时间短、无超调量及稳态偏差、控制精度高等优点,为其在实验平台的应用提供了理论依据。