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.     

基于模糊PID控制策略的PMSM交流伺服系统

分析了交流伺服控制系统控制策略,通过相互之间的比较,并结合PMSM伺服系统的控制器实现原理及性能要求,给出了适合于系统的控制策略,即模糊PID控制,这样不仅避免了控制器在设计时受被控对象的复杂数学模型的限制,而且使得系统控制策略集PID与模糊控制的优点于一体.结果表明采用Fuzzy-PID控制策略,提高了系统的控制精度,获得较快的转矩响应,从而使系统的动态和静态性能得到了很好的保证.     

空调房间温度预估模糊PID控制器的研究

针对中央空调房间温度被控对象的大滞后大惯性,设计了具有Smith预估的模糊自整定PID控制器。建立中央空调房间温度控制系统的数学模型,介绍预估模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且对该控制方案进行了数字仿真。仿真结果表明:该方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

热超声倒装芯片运动平台的模糊PID控制

针对自行设计的步进电机结合传动装置构成的热超声倒装芯片运动平台，建立了含摩擦等扰动因素的系统非线性数学模型。针对这一非线性数学模型，研究了传统PID控制和模糊PID控制的控制性能。结果表明，传统PID控制难以达到理想的性能，而模糊PID控制能显著地改善定位精度和运行速度。     

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。     

基于助力补偿的商用车动态转向系统恒力矩控制

针对商用车转向时转向盘力矩随转向盘转角及转向盘转速不断变化所造成的驾驶员疲劳问题,在应用动态转向系统的基础上提出转向盘力矩恒定控制方法。由转向盘转角和转速信息结合模糊算法计算助力电机补偿助力矩,并将该补偿助力矩与主助力矩相加共同控制助力电机产生助力。基于AMESim、Simulink与TruckSim进行联合仿真研究,以所建仿真模型为基础,通过仿真实验分析,结果表明所设计的动态转向系统控制方法实现了手力矩的恒定控制,改善了驾驶员转向时的手感,有助于减轻驾驶疲劳。     

基于Kingview的热网远程智能监控策略研究

针对集中供热系统中热网的耦合性、非线性、滞后性等控制难点,结合节能环保的理念,为换热站设计了基于Kingview的热网远程监控系统.依托Kingview和现场PLC联合开发高级控制策略,实现远程监控中心对小区供暖系统温度、压力、流量、阀门开度参数的现场采集和实时调节,提升了供暖系统的控制精度与供暖效果.采用fuzzy-PID控制、温度补偿控制、热负荷预算、无线远传等关键技术,实现了热力水利工况的良好运行.构建优化目标函数及非线性规划算法,得出一次热网参数的最优运行解,提升能源利用率与系统稳定性.经过一年运行表明,该设计增强了热网控制系统的智能化程度,提高了能源利用率,对集中供热系统质量与并调具有实际指导意义.     

多区域互联电网的分散式模糊PID负荷频率控制

为了有效改善多区域互联电网的动态稳定性,提出一种分散式模糊PID负荷频率控制方法.该方法为互联电网每个区域设计一个模糊PID控制器,以区域频率偏差和联络线功率偏差为控制目标,根据区域控制偏差的变化量,运用模糊推理,在线修正PID调节参数,从而控制互联电网快速趋于动态稳定.针对三区域环型互联电网,考虑发电速率的限制,对其负荷扰动和模型参数摄动进行仿真.结果表明:与传统PID算法相比较,所提出的方法具有更强的适应性、鲁棒性及扰动抑制能力,能使系统取得更好的动态控制性能.     

两辊压延机厚度模糊PID控制系统设计与仿真

将模糊控制器和PID控制器相结合,建立了压延厚度模糊PID自动控制系统,把模糊控制技术应用于厚度控制系统中,解决了PID控制系统调节过慢或容易超调等问题.MATLAB仿真实验结果表明,该系统响应速度快、稳态误差小,控制性能比PID控制有了很大提高.     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用