基于IGD+指标的两阶段选择高维多目标进化算法

针对在高维空间下多目标进化算法难以维持种群收敛性和多样性平衡的问题, 本文提出一个基于IGD+指标的两阶段选择高维多目标进化算法(MaOEA–ITS). 在第1阶段, 算法基于IGD+指标选择收敛性良好的精英个体, 其所需的参考点通过引入切割平面截距法构建. 在第2阶段, MaOEA–ITS使用模糊c均值算法对参考向量进行聚类, 聚类后的参考向量引导种群分解策略对剩余个体进行环境选择, 从而维持种群的多样性. 另外, 为了保护能够提高种群多样性的极值解, 本文提出一个参考点分布自适应策略. 最后, 通过仿真实验来验证MaOEA–ITS的有效性和优越性.     

基于联合滤波算法的复杂时变系统在线自适应逆控制

针对一类结构和参数均具备时变特性的复杂时变系统,提出一种新的基于联合滤波算法的在线自适应逆控制方法.该方法在处理参数时变问题的同时可兼顾系统的结构时变特性,实现复杂动态系统的在线跟踪控制.同时提出新的联合Volterra核函数滤波算法,该算法克服了原Volterra滤波器计算复杂运算速度慢的缺点,实现了动态非线性系统的在线跟踪控制.通过仿真分析可以得出,对于此类线性、非线性复杂时变系统,基于新的联合滤波器的自适应逆控制方法可以快速有效的实现动态对象在线建模与控制.     

基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模

由于多模过程中各模式间的均值和协方差发生了改变,多变量单模高斯分布的基本假设不再成立.基于递推方法的多模过程软传感器建模存在两点问题:其一,递推建模方法不能及时的跟踪多模过程的改变;其二,递推建模方法的在线计算负荷非常高.为了解决上述问题,本文提出了一种基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模方法.首先,采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵;然后,利用基于模型输出误差范数的可变遗忘因子来跟踪多模过程的动态变化;最后,通过引入一阶干扰理论(firstorder perturbation,FOP)来实现递推奇异值分解,与常规奇异值分解相比递推奇异值算法的计算负荷显著降低.将提出的方法用于田纳西伊斯曼(tennessee eastman,TE)化工过程进行仿真验证,其结果表明了该方法的可行性和精确性.     

CAN总线及DeviceNet现场总线

介绍目前被广泛应用的控制器局域网CAN和设备网DeviceNet现场总线,详细说明了CAN及DeviceNet的技术特点、通讯模式和传输协议。     

PROFIBUS与基金会现场总线

介绍现在广泛应用的现场总线PROFIBUS和基金会现场总线FoundationFieldbus(简称FF) ,详细说明了PROFIBUS现场总线家族及FF的协议组成、功能和应用特点     

现场总线概述

在这一系列讲座中,将陆续介绍一种工业控制领域有革命性意义的新兴技术－现场总线技术的概况以及几种流行的现场总线FF,Profibus,LonWorks,CAN,HART等,使读者对现场总线技术有一个比较全面的了解,本讲主要介绍由于采用了双向,串行,数字化通信后,可满足自动控制系统实时,可靠通信要求的通信模型,这是现场总线系统不同于传统控制系统的一个特点,比较了几种典型的现场总线,简要介绍了LonWorks和HART总线,并对现场总线的标准化和发展趋势进行了探讨。     

AGC系统的神经网络自适应控制

针对板带轧制过程厚度自动控制（ＡＧＣ）问题，提出逆动态自适应神经网络ＡＧＣ（ＶＡＮＮ－ＡＧＣ）系统，并给出适于过程控制的网络激励函数和改进的ＢＰ网络训练方法。仿真结果表明：ＶＡＮＮ－ＡＧＣ系统可自适应地实现快速跟随响应和抗扰调节；新的网络激励函数和训练方法适用于过程控制的需要；系统稳态厚差精度达到±５μｍ。     

结合顺向截梯的群控最小等待时间算法

多电台梯群控算法解决的以何种方式调配轿厢，由于电梯系统本身的复杂性使得电梯系统的分析较为复杂，为此以最小等待时间为原则，分析了在具体应用中的细节问题，并对其算法进行研究，改善和实现，从而提出了电梯系统的服务性能。     

AGC系统控制模型与结构的研究

针对几种厚度自动控制系统（ＡＧＣ系统）控制模型的特点，分析，研究了各种ＡＧＣ控制模型对系统结构的特殊要求，并给出基本的系统结构。对各种ＡＧＣ控制模型及系统之间的关系做了推导和比较。