基于AR模型时延预测的改进GPC网络控制算法

针对网络随机时延等不确定因数导致网络控制系统的控制性能下降甚至不稳定,提出一种新的网络控制算法.首先建立网络时延的自动回归模型;然后采用参数自校正的最小均方算法对网络时延进行在线预测;最后采用一种考虑时延的改进广义预测控制算法对网络时延进行补偿.仿真实验结果表明,该方法对网络时延具有较好的补偿效果,且在线计算量小,有很好的实时性,同时对干扰和丢包等因素具有良好的鲁棒性.     

多峰函数优化的生境人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题,提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法.该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想,并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制.通过对几种典型多峰函数的测试,表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解,而且无需预先设置小生境半径,实现了真正的自适应搜索,较好地解决了复杂多峰优化问题.     

电梯群控系统交通需求的迭代学习预测方法

提出对时变垂直交通需求的智能化迭代学习预测方法.该方法采用最小二乘支持向量机技术,动态预测未来的交通需求及其变化规律.在此基础上,提出以电梯交通需求净增量及其变化率强度为依据的交通模式划分的新规则.通过构造滤波函数的方法获取交通需求变化的主要信息,对交通模式量化识别,得到主要交通模式区间的临界点.仿真实验表明了该方法的有效性.     

一种变论域模糊控制器伸缩因子选择的新方法

对变论域模糊控制器伸缩因子选取的易实现性和输出的实时性问题进行了讨论,给出了一种选择伸缩因子的新方法。该方法与积分型伸缩因子和指数型伸缩因子选择相比具有计算量小、参数少的特点。通过仿真给出了该伸缩因子参数选择的原则。结合间歇反应釜工程应用,将此伸缩因子设置在变论域模糊控制器模糊推理的前件和后件,验证了此伸缩因子的有效性：在保证高精度的基础上,输出能快速跟踪系统的输入,为变论域模糊控制器实际应用提供了一种有效的解决方案。     

变论域模糊控制器伸缩因子的选择方法

对变论域模糊控制器伸缩因子选取的易实现性和输出的实时性问题进行了讨论,给出了一种选择伸缩因子的新方法.该方法与积分型伸缩因子和指数型伸缩因子选择相比具有计算量小、参数少的特点.通过仿真给出了该伸缩因子参数选择的原则.结合间歇反应釜工程应用,将此伸缩因子设置在变论域模糊控制器模糊推理的前件和后件,验证了此伸缩因子的有效性:在保证高精度的基础上,输出能快速跟踪系统的输入,为变论域模糊控制器实际应用提供了一种有效的解决方案.     

电梯交通需求的显著性评价及未知分布的交通需求预测

有效的交通需求预测是电梯交通模式识别的一个重要前提,而传统的交通需求预测建模往往依赖于交通需求的分布.本文定义了交通需求的显著性评价指标x_ (na)~ (ev)及-显著,并基于上述指标给出了关于交通需求分布显著水平的一种评价方式:在此基础上,研究了在不服从Poisson分布且交通需求显著时的一种交通需求预测方法.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于模糊技术感应电机最大效率控制策略的研究

针对感应电机效率控制过程中存在的寻优速度慢以及对电机参数依赖性大等问题,基于模糊技术,提出一种新的最大效率控制策略.由电动机损耗模型选取最优磁链搜索初值,根据输入功率偏差的大小自动调整模糊控制维数,大大提高了搜索速度,同时确保了效率寻优的稳定性.采用前馈补偿方法,并引入一阶微分环节解决了效率控制中的低频转矩脉动和转矩快速响应问题.仿真和实验结果表明,所提出的控制策略是有效的.     

铝粉氮气雾化和分级生产过程集成优化控制系统

在分析铝粉氮气雾化分级过程的特点和优化控制要求的基础上，设计了基于工控机和PLC以及现场I/O模块的分布式控制系统，实现了雾化和分级过程的集成控制.利用神经网络和遗传算法对铝粉氮气雾化过程进行建模和实施优化控制，提高了铝粉的雾化效果和细粉率，保证了生产的安全稳定运行.     

感应电动机定子磁场定向直接转矩控制中定子电阻自适应估计方法

定子磁链定向的直接转矩控制技术逐渐被广泛应用于高性能异步电动机调速系统。而在低速运行阶段,由于定子电阻参数的变化,传统的磁场定向控制性能往往很差。基于此,利用波波夫超稳定理论提出了基于定子电流的参考模型自适应系统,通过定子电流反馈构成了对电动机参数进行闭环估计,不仅考虑了定子电阻与电动机转速变化参数,而且还考虑了电动机的转子电阻变化参数,进而加速了估计过程的收敛速度,提高了定子电阻及转速估计的精度。在此基础上,提出定子电阻整定的定子磁链估计方法,并建立一个定子磁场定向直接转矩控制的仿真系统。仿真结果进一步验证了其有效性。