一类不确定线性时滞系统的保性能研究

利用Lyapunov稳定性理论,研究具有状态时滞的线性不确定系统的保性能控制问题,考虑传感器传输时滞和采样周期的影响,在不确定性难以满足一般保性能控制的范数有界的条件下,通过系统性能指标局部优化的方法,由局部保性能指标上界确定系统整体保性能指标的上界,在时滞有界和采样周期内状态参数阵不变的条件下,通过求解Riccati微分方程得到局部优化控制律,数值仿真表明了该方法的有效性和可行性。     

基于基因库求解旅行商问题的遗传算法

针对传统遗传算法(genetic algorithm, GA)求解旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)存在寻优效率低、实验结果缺乏一致性等问题，提出了一种基于基因库的遗传算法(genetic algorithm based on genes pool, GPGA)。GPGA从种群中搜索减小哈密顿圈长度的边，并当做优良基因构成基因库。父代哈密顿圈在基因库引导下产生更优的子代哈密顿圈，基因库也随着种群的不断进化而同步更新，引导种群个体逐步向最优解靠近。算例结果表明在同样条件下，GPGA比传统遗传算法和几种改进遗传算法的性能更优。     

改进人工蜂群算法及在自抗扰控制上的应用

在分析基本人工蜂群算法优缺点的基础上,提出了一种基于混沌全局搜索策略和局部优化搜索策略的改进人工蜂群算法。采用6个标准测试函数,经过仿真测试,验证了该算法与基本蜂群算法相比具有收敛速度快、寻优效果好和寻优效率高的优点。最后针对自抗扰控制器的参数优化难度大、不易寻找的问题,将改进的人工蜂群算法应用到自抗扰控制器的参数优化中,并和串级PID控制系统进行仿真对比。仿真结果表明,改进蜂群算法的自抗扰控制器能以对控制对象进行更快更好的控制,使被控对象处于更好的控制状态下,从而解决了自抗扰控制器参数寻优难度大、不易寻找的问题。     

基于线平衡墙的平地机装配线局部优化

基于平地机装配线平衡墙目视板，对各工位实际作业状态中的增值时间、非增值时间、等待时间和作业内容进行目视化分析，通过调整工序内容，减少工位之间的时间差，改进耗时项目，缩短作业时间，消除等待时间，使得线平衡墙趋向平衡。运用线平衡墙的精益工具进行分析，在无需较大投入的情况下指导改善，旨在探索出一套适合平地机多品种少批量高度柔性化精益生产推进的方式，以提升装配效率和降低成本，实现管理方式的变革。为更加快速响应客户，降低生产成本，提高竞争力奠定良好的基础。     

基于激光雷达的直升机吊篮法带电作业方法研究

为提高带电作业中输电塔故障检测率，提出基于激光雷达的直升机吊篮法带电作业方法。采用直升机吊篮激光雷达采集输电塔点云数据。利用权重局部优化投影算法去噪。使用D-S理论分类多种特征，计算特征相似性，判别异常点云数据。试验结果表明：基于激光雷达的直升机吊篮法带电作业方法在存在噪声、遮挡物的多种检修工况中，对输电塔的故障信息检测率均高于90%,可以满足使用需求，且适用性好、抗干扰性显著。