基于种群熵的多粒子群协同优化*

提出了一种基于种群熵的多粒子群协同优化算法,通过引入熵对种群粒子的分布性进行度量,然后利用它来引导在多种群协同演化中粒子迁徙的时间和方向,从而保持粒子在寻优过程中的多样性和快速性。通过四个典型测试函数的仿真说明了该算法具有摆脱局部极值能力和较高的收敛速度。     

基于Fast Marching方法的多目标点路径规划的研究

目前,水下自主机器鱼已经被应用于对水域多个目标点依次进行水质监测,因此有必要研究多个目标点的路径规划。针对遍历多个目标点的路径规划问题,提出一种Multi-Direction Fast Marching（MDFM）方法和遗传算法相结合的路径规划方法。该方法首先使用MDFM方法对工作站和多个目标点两两之间进行路径规划,然后使用遗传算法规划出遍历所有点的最短路径,最后通过仿真实验验证算法的可行性。     

基于Internet的网络化控制系统设计及控制研究

对于基于Internet的网络化控制系统,由于其网络延时具有随机、长时滞特性,使得控制系统稳定性和动态性能很差。本文基于离散的状态反馈网络化控制系统,提出了一种基于对象模型的多步预测补偿方法,通过在执行器端设置消息缓冲的办法实现时滞补偿的策略。基于Socket技术,应用LabWindows/CVI,采用以上时滞补偿方法设计了基于Internet的液位过程控制系统。实时跟踪控制实验和抗外部扰动实验结果结果表明,本文所提时滞补偿策略有效可行,能够很好地提高网络控制系统的动态性能。     

全数字式同步机励磁微机控制系统

介绍一个基于８０９８单片微机的全数字式同步发电机励磁控制系统。该系统采用数字式移相触发调压，可实现并网前的电压自动跟踪，并网后按大网或小网工况，选择无功自动调节或系统调压。现场试验及运行结果表明该系统性能良好。     

基于Spiking神经网络的脑运动分类研究

针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动行为关系的分析,提出一种Spiking神经网络（SNN）的分类算法。SNN的网络连接权值与突触连接的延时参数采用改进的粒子群优化方法（PSO）进行训练。仿真结果表明SNN分类效果优于群体向量法（PV）分类效果,有利于实现性能更高的用于神经康复的脑机接口系统。     

一种基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法

针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联.提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失、相似外表、交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.     

基于INA—QFT的高超声速飞行器鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器数学模型的不确定性,提出基于逆奈氏阵列法设计预补偿器和定量反馈理论设计控制器相结合的方法。该方法首先对相互关联的飞行器三通道进行预补偿,使开环前向通道的逆传递函数矩阵成为对角优势阵。然后根据某型号飞行器俯仰通道多个模型参数变化范围,利用定量反馈理论进行鲁棒控制器设计。线性和非线性仿真结果表明,该方法跟踪效果良好,具有较强的工程应用价值。     

非线性倒立摆系统的神经网络辨识

基于四种非线性系统模型,对典型的不稳定、非线性、强耦合的倒立摆系统建立了神经网络辨识结构,并对辨识结果进行了简单的比较,讨论了隐含元个数的选择对模型辨识精度的影响。结果表明神经网络对于非线性倒立摆系统的辨识是有效的。     

大电网运行水轮发电机组功率预测控制研究

本文考虑刚性水锤与弹性水锤两种情况,分别建立了水轮发电机组并入大电网运行时的功率调节动态数学模型,同时根据l~∞范数性能指标,考虑水压引起的最大功率反调约束,设计了功率预测控制器。仿真结果表明功率预测控制系统有效地抑制了非最小相位水击效应带来的功率反调作用,其功率调节动态特性优良,为功率的计算机优化控制提供了一种行之有效的方法。     

水轮机组调速系统的自适应神经元控制

基于人工神经元网络的控制展示了强大的生命力.本文研究了水轮机组调速系统的 自适应神经元控制问题,分析了这类系统的闭环稳定性,进行了半物理动态实时仿真及工 业现场应用试验,表明了自适应神经元控制有良好的性能.