基于DE-EDA多目标优化的受电弓模糊控制

针对传统控制器参数整定算法不能兼顾多个性能指标的问题,就受电弓-接触网的接触力控制问题设计了基于差分进化-分布估计算法(DE-EDA)的模糊控制器。以接触力的方差、误差的积分和控制器输出能量为优化目标,以模糊控制器量化因子和比例因子为优化变量,建立多目标优化模型。与LQR受电弓最优控制进行对比,仿真结果表明了所提出的基于DE-EDA多目标优化的模糊控制器的有效性与优越性。

强电流滑动电接触下最佳法向载荷

在弓网受流系统中,反映其性能的参数主要有磨耗率、载流效率和载流稳定性,均与受电弓滑板和接触网导线之间的法向载荷有着密切关系。适当的法向载荷能使磨耗率最小,亦能维持较高的载流效率及载流稳定性。论文通过对铜基粉末冶金滑板与铜锡导线的对磨实验,得到了滑板磨耗率、载流效率和载流稳定性随工况变化的规律。随后采用支持向量机(SVM)建立了以磨耗率、载流效率和载流稳定性作为因变量,以法向载荷、滑动速度和接触电流为自变量的回归模型,并通过差分进化-分布估计(DE-EDA)算法确定特定工况条件下的基于滑板磨耗率最低、载流效率和稳定性最高的最佳法向载荷及其对应的Pareto最优解。

改进DE/EDA算法在求解难约束优化问题中的应用研究

针对约束优化问题13个Benchmark函数中最难求解的Bump函数,利用简单罚函数算子对DE/EDA算法进行改进,提出了改进DE/EDA算法。仿真实验结果表明,求解Bump函数最优解时,改进DE/EDA算法优于其他文献的算法,且比DE算法收敛速度更快,求解效果更好。

改进差异演化算法在选址决策问题中的研究

运输配送中心的选址在运输保障中占有重要作用。选址决策问题是一个经典的NP-Hard问题,对于大规模决策优化问题求解比较困难。提出一种基于差异演化算法和分布估计算法的优化方法,该算法利用差异演化算法收敛速度快、分布估计算法能够获得问题解空间的全局信息的优点来求解军用集装箱配送中心选址优化问题,并与当前流行的遗传算法进行比较,验证了算法的有效性。

控制电路基于Petri网元件的图形化设计与仿真研究

Petri网是异步并发系统建模的重要工具,正越来越多地被应用在超大规模集成电路之中,从系统的Petri网模型直接获得相应的逻辑电路是许多学者研究的目标。文章在通用的EDA软件中,使用硬件描述语言建立Petri网元件,并给出了它们的源代码。对于Petri网中的C/E系统,变迁用组合逻辑电路实现,库所用时序逻辑电路实现;而对于P/T系统,为了减少连线,库所和它的输入、输出变迁一起组成一个元件。在对一个受控系统建立了控制器的Petri网模型后,通过调用元件库中的Petri网元件,绘制控制器的Petri网图,经编译、仿真、优化、适配、下载在CLPD或FPGA中,就可获得控制器。Petri网元件与其它电路元件可混合使用,这为控制器的设计与实现提供了一种新的有效途径。文章分别给出了C/E系统和P/T系统的实例,仿真结果表明基于Petri网元件的图形化设计方法的正确性。

自控网系统的仿真分析与硬件实现的研究

自控网系统是Petri网的一个子类,与P/T系统相比,有更强的描述能力和更复杂的性质。由于它的非线性关系,无法直接套用其它网系统的分析技术,影响了对它的研究。文章提出了用硬件描述语言对自控网系统进行描述,通过EDA工具进行仿真分析,揭示系统的性质。文章针对计算Fibonacci数列的自控网系统模型,详细介绍了这一方法,给出了ABEL语言源代码和仿真波形,源代码经编译、优化、适配并下载到在系统可编程逻辑器件中,得到了计算Fibonacci数列的专用芯片,这为自控网系统的分析和应用研究开辟了新的途径。

基于差分进化分布估计算法的无人机航迹规划

无人机航迹规划问题的研究中,为了达到撞机概率最小、航迹搜索速度最快、航迹长度最短,提出了一种基于差分进化-分布估计(DE-EDA)算法相结合的无人机多目标最优航迹规划方法。首先,建立简单的三维模拟飞行环境;其次,通过飞行约束条件构造航迹长度、威胁指数多目标优化模型,把动态航迹规划问题转化为动态优化问题;最后,采用DE-EDA组合算法平衡航迹长度与威胁指数不同资源分配的情况,寻找一组适中解,确定一条最优航迹。实验表明:飞行航迹由于外界环境变化而变为非优或者不可行时,上述方法能够快速调整寻优策略,并对其它次优路径进行寻优,即使在障碍物复杂的环境中,对于多目标点问题,上述算法仍能规划出较好的目标遍历路径,且用时较少。

用维持阻塞型D触发器设计高性能去抖电路

利用维持阻塞型D触发器,能够设计性能更好的去抖电路。这里所指的性能更好,是相对于以RS与非门触发器为主要部件的去抖电路而言。这种去抖电路具有速度快、可扩充性好等一系列优点。对于某些缺少硬件去抖电路的EDA设备,可以用插入软件的方法有效地解决抖动的干扰。