多模型调度Smith预估算法的湿化器管路温控方法

医用湿化器的管路温度控制是一个具有滞后性、大惯性且模型参数随流量变化的非线性变结构系统,难以采用单一结构的控制算法来实现高品质的动态性能控制。针对这一难题,提出基于多模型结构调度的Smith预估控制方法,该方法在流量平衡点处采用模型调度的方法进行控制器设计。实验测试证明多模型调度的史密斯预估算法适用于不同设定温度在不同流量模式下的管路温度控制,提升了控制系统的动态性能和鲁棒性。

光伏阵列区域特性曲线拟合与预估算法研究

介绍一种高精度的光伏阵列区域特性模型。首先采用不同的算法模型对光伏阵列实测IV数据进行拟合,分析比较各种模型的精度水平。推广模型的适用范围,加入环境因素的影响,基于上述各种算法模型对光伏阵列区域特性进行预估研究。通过实验结果对照分析,得到满足工程应用精度要求的实用预估模型,此模型仅采用实测的Isc、Voc、Im、Vm作为参数,便可测得任意环境下的光伏阵列区域特性。光伏阵列区域特性模型及测试的研究能有效地评估光伏阵列的性能,为光伏系统设计需要提供依据,便于光伏系统的开发和利用。

基于模式切换预估算法的DM-EV瞬时能耗最小控制策略

为提高电动汽车经济性从而延长其续驶里程,以一款新型的多模式双电机耦合驱动构型电动汽车(DM-EV)作为研究对象,针对该电动汽车的系统构型及工作模式进行分析,重点研究了以瞬时能耗最小为目标,结合模式切换预估算法来进行优化的控制策略。通过仿真与台架试验验证了所提出控制策略与驱动构型的有效性。仿真结果表明,在城市拥堵工况、城市一般工况、高速公路工况下,采用模式切换预估算法可使汽车能量利用率分别提高2. 2%,3. 6%,1. 7%。台架试验验证结果表明,所研究的驱动系统与一般单电机驱动系统对比,其能量利用率比后者分别提高14. 2%,11. 5%,10. 1%。

分布交互仿真的预估算法研究综述

对预估算法的基本思想及其在分布交互仿真中的作用进行了分析；探讨了该算法的基本模型和插值积分模型；并指出研究该算法的主要方向．

分布交互仿真预估算法的数字仿真分析

基于C＋＋面向对像的编程，设计出分布交互仿真（DIS）的预估算法分析系统，模拟点对点、多点对多点信状态下预估算法的工作过程，对预估算法的效果进行了研究．

基于预估-校正算法的分数阶Boost变换器倍周期分岔研究

基于电感电容本质是分数阶的事实,对分数阶Boost变换器的非线性动力学特性进行了深入研究。采用分数阶微积分的预估-校正算法,建立了Boost变换器的预估-校正模型,在此基础上得到了以参考电流、输入电压以及电容电感阶数为分岔参数的分岔图,研究了变换器的倍周期分岔和混沌行为,同时与整数阶Boost变换器的非线性动力学行为进行了比较。研究结果表明,在一定的工作条件下,随着变换器某些电路参数的变化,分数阶Boost变换器会出现分岔和混沌等非线性现象;在相同电路参数的条件下,整数阶和分数阶变换器的稳定参数域之间存在差异,与整数阶变换器相比,分数阶变换器的参数稳定区域更小,更真实地反映了Boost变换器的非线性动力学特性。

铯原子喷泉钟驾驭氢钟的预估算法研究

由于铯原子喷泉钟准确度和稳定度极高，故若用喷泉钟去校准或驾驭氢钟组，可以提高原子时标的准确度和稳定度。但因铯原子喷泉钟运行是不连续的，所以给校准或驾驭工作增加难度。设法对当前的预估算法进行了改进，即根据喷泉钟与氢钟频差数据值的即时特性的走势，用SVM技术预估喷泉钟停运时的数据，以提供连续数据去驾驭原子钟组，最终使得钟组频率与铯原子喷泉钟趋于一致，同时保证了时间尺度的准确性和连续性。特编制了具体的SVM预测算法，并用NIM的铯原子喷泉钟实测数据检验了该算法，结果表明TA（NIM）很逼近铯原子喷泉钟，其相对频率稳定度达到1．99×10^-15／天。

基于机器学习的天线-FSS罩系统RCS工程预估算法研究

提出了一种基于机器学习和修正物理光学法的天线-FSS罩系统工程预估算法。将FSS层等效为一层各向异性的介质,通过函数拟合的方法获得其电磁特性与电磁波入射角度的关系,提高了天线罩表面电流计算精度,实现FSS天线罩散射特性的快速计算。然后通过机器学习的方法对以往的工程数据进行分析,研究了天线-FSS罩系统的散射规律,获得天线罩部分和罩内部分散射的函数关系。最后以实际的天线-FSS罩系统为例,对计算方法的有效性进行了验证。

单神经元无辨识自适应预估控制算法及在过热汽温控制中的仿真研究

为了实现非线性、大时滞系统的良好控制，提出了一种新型的无辨识自适应预估控制算法。该算法将神经元结合到无辨识自适应控制律中，借鉴推导无辨识自适应控制参数自校正算式的基本思想建立约束条件，据此选择适当的权值取代原控制参数，并用加入动量项的改进δ算法取代该参数的校正计算式，提高控制参数的自校正能力。将该算法应用于600MW超临界机组直流锅炉的过热汽温控制，进行仿真研究，结果表明该算法的有效性，并具有良好的控制品质，较强的鲁棒性和自适应能力；且该算法对预估模型的精度要求不高，控制参数容易整定，易于工程实现。

二阶锥规划两个新的预估-校正算法

基于不可行内点法和预估-校正算法的思想,提出两个新的求解二阶锥规划的内点预估-校正算法.其预估方向分别是Newton方向和Euler方向,校正方向属于Alizadeh-Haeberly-Overton(AHO)方向的范畴.算法对于迭代点可行或不可行的情形都适用.主要构造了一个更简单的中心路径的邻域,这是有别于其它内点预估-校正算法的关键.在一些假设条件下,算法具有全局收敛性、线性和二次收敛速度,并获得了O(rln(ε0/ε))的迭代复杂性界,其中r表示二阶锥规划问题所包含的二阶锥约束的个数.数值实验结果表明提出的两个算法是有效的.

具有O(n～(1/2)L)复杂性的Mehrotra型预估-矫正算法

针对内点方法在理论和实践之间存在着计算效果好的算法在理论上具有较差复杂性的矛盾,提出一种求解线性规划问题的Mehrotra型预估-矫正内点算法,并证明了该算法的迭代复杂性是O(槡nL).数值实验结果验证了算法的有效性.

分数阶微积分的预估-校正算法及其应用

选用分数阶微分方程的预估-校正数值算法,对Chen混沌系统进行仿真研究.首先,讨论分数阶Chen混沌系统在一定的初始条件下,系统为混沌的并且仍然呈现出丰富和复杂的分数阶混沌动力学行为;然后,利用预估-校正数值计算方法,对分数阶Chen混沌系统方程进行离散化处理,得到系统方程组的离散化式;最后通过MATLAB软件进行计算,得到分数阶Chen混沌系统的仿真相图.根据初始状态变量的不同,得到相应混沌系统的仿真图,证明了分数阶预估-校正法可以很好地对分数阶系统方程进行数值稳定分析.

单调线性互补问题的Mehrotra型预估-校正算法的迭代复杂性(英文)

Mehrotra型预估-校正算法是很多内点算法软件包的算法基础,但它的多项式迭代复杂性直到2007年才被Salahi等人证明.通过选择一个固定的预估步长及与Salahi文中不同的校正方向,本文把Salahi等人的算法拓展到单调线性互补问题,使得新算法的迭代复杂性为O(nlog((x0)Ts0/ε)),同时,初步的数值实验证明了新算法是有效的.

预估—校正算法模拟钻孔瓦斯径向流动

以瓦斯径向非线性流动理论为基础,对钻孔径向物理网格均匀化处理,选取预估—校正差分算法推导线性差分方程组,获得钻孔径向瓦斯压力分布曲线,比较物理网格和网格均匀化差分迭代的计算误差.为使钻孔径向瓦斯压力分布曲线光滑、降低差分迭代的计算误差,选取拉伸-压缩变换函数使钻孔周边自然生成的非均匀物理网格经过对数变换变成均匀的计算网格,选取预估—校正平均稳式差分算法推导径向瓦斯不稳定流动线性差分方程组,并模拟不同透气性、不同时间钻孔径向瓦斯压力分布;钻孔径向6 m范围内物理网格与网格均匀化瓦斯压力最大差值达到1 MPa.

基于继电辨识的Smith预估控制算法的应用

本文将继电辨识与Smith预估控制相结合 ,利用继电辨识获取控制对象的Smith预估模型 ,实现对纯滞后对象的智能控制。仿真和实时控制结果表明 ,这种控制策略获得了很好的控制品质 ,是实现自动型工业控制器的有益尝试 。

凸二次规划的一种宽邻域预估-校正算法

Zhao对线性规划提出了一种基于邻近度量函数最小值的宽邻域预估-校正算法,并证明了算法的多项式复杂性。基于他的思路,将此方法拓展到凸二次规划,设计了一种新的基于邻近度量函数最小值的宽邻域预估-校正算法。由于新算法的迭代方向向量Δx,Δs不再满足正交性,因此算法的收敛性分析不同于线性规划的情形,同时也证明了新算法具有已知的最好迭代复杂性O (n^(1/2)ln〔((x0)Ts0/ε)〕,初步数值实验验证了算法的有效性。

非单调线性互补问题的宽邻域预估校正算法

对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域预估校正内点算法.该算法是基于Mehrotra型预估校正算法思想,把线性规划问题拓展到非单调线性互补问题中(P*(κ)-LCP),并讨论了其计算复杂性.分析结果表明,所给算法是多项式时间算法.最后通过数值实验验证了算法的有效性.

求解二阶锥互补问题的预估校正算法

运用一般内点算法求解二阶锥互补问题时算法性能易受初始点选取影响,文中基于一个新的对称扰动光滑函数,在光滑化牛顿算法的基础上引入预估校正步,给出了求解二阶锥互补问题的预估校正算法.结果表明:该算法不依赖于初始点的选取,且不需要额外运算就能使算法产生的迭代序列保持在给定邻域内.

一类非单调线性互补问题宽邻域预估校正算法

对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的内点算法-宽邻域预估校正算法,算法基于精典预估校正思想,把窄邻域拓展到一个宽邻域里使得算法更快地迭代,讨论了其算法的计算复杂性,并给出了数值实验.

线性规划宽邻域预估校正算法

针对线性规划问题,提出了一种新的内点算法—宽邻域预估校正算法.该算法基于精典预估校正思想,把窄邻域拓展到一个宽邻域里使得算法更快地迭代.给出了该算法的具体步骤,讨论了其算法的计算复杂性,分析结果表明,所给方法是一多项式时间算法.通过数值实验验证该算法的有效性.