基于NSGA-Ⅱ的风光互补独立供电系统多目标优化

在风光互补独立供电系统的设计中,系统的优化配置是一个重要步骤。风光资源、发电、储能和负载之间有复杂的匹配关系。风光互补独立供电系统的优化配置可看作一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化供电可靠性和极小化成本,供电可靠性指标负载缺电率LPSP需经仿真运行得到。优化算法采用精英非支配解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),决策变量不仅有传统算法中的光伏电池和蓄电池的容量,还增加了风力发电机的类型和容量以及光伏电池的倾角。经传统算法及ε-约束法验证表明,NSGA-Ⅱ得出的非支配解前沿面就是Pareto前沿面。

多输出非线性系统神经网络变结构控制的算法及其实现

在变结构控制系统中,切换函数的实际值与理想值之差反映了模型与实际系统的差别,引入神经网络的目的是在线辨识出这种差别。该方法实现了对单输入多输出非线性系统轨迹跟踪的控制,且对摄动具有很强的鲁棒性,大大减小了系统在切换面上的抖动。

模糊PID串级控制在电液伺服系统中的应用

本文提出了一种基于非线性归一模糊量化的带修正函数模糊控制规则自调整的模糊控制方法,以此为基础再与PID构成串级控制策略。通过在电液伺服系统中的应用证明了该控制策略的有效性和可行性。

一种简单非线性PID控制在电液伺服系统中的应用研究

本文给出一种简单非线性PID控制器的设计方法。该控制器设计简单．有较好的适应性、鲁棒性和抗干扰性，通过其在电液伺服系统中的应用表明该方法的有效性和可行性，该控制方案能用于机器人等复杂的控制系统中，有较好的应用前景。

可重构星球探测机器人的OpenGL仿真实验平台研究

采用基于Visual C++和OpenGL的建模和运动仿真方法,对可重构星球探测机器人系统的三维运动仿真实验平台进行了研究,建立了一个多机器人系统的仿真实验平台。开发的实验平台可用于探索和验证机器人系统的工作原理、工作空间、多机器人协调算法、重构方法、系统集成技术等。在该平台上进行了机器人的运动学仿真和协调运动研究,验证了该仿真平台的有效性和机器人系统体系结构的合理性。

高响应电磁式刀架非圆截面车削加工的伺服控制研究

分析电磁式微进给伺服系统的开环和闭环数学模型 ,提出在非圆截面零件车削加工中针对给定轨迹渐变的修正迭代学习控制算法。在此基础上 ,对某一中凸变椭圆活塞型线进行了实际跟踪控制试验。结果表明 ,采用电磁式伺服刀架系统及本文提出的控制策略 ,可以满足高速高精度条件下对非圆截面零件的车削加工的要求。

高阶CMAC神经网络的研究

提出了一种高阶ＣＭＡＣ（ＨＣＭＡＣ）神经网络．它是采用高阶的径向基函数作为接收域函数，为了进一步增强对输入模式的表达，还可以用接收域函数与输入模式向量构成张量积，这时产生的是高维的增强表达，同时ＨＣＭＡＣ沿用ＣＭＡＣ的地址映射方法．由于高阶接收域函数的引入，使其可以获得较ＣＭＡＣ连续性强且有解析微分的复杂函数近似．ＨＣＭＡＣ在不改变ＣＭＡＣ简单结构的基础上较ＲＢＦ网络有计算量少，学习效率高等优点．文中还首次将用于参数估计的Ｋａｌｍａｎ滤波学习算法引入到这种类ＣＭＡＣ的网络学习中，这使ＨＣＭＡＣ有更高的学习速度．通过仿真研究表明ＨＣＭＡＣ除拥有ＣＭＡＣ和ＲＢＦ网络两者的优点外。

神经网络H^∞跟踪控制研究

提出一种用于不确定性非线性系统的具有Ｈ＾∞跟踪特性的神经网络（ＮＮ）适应控制器，使Ｈ＾∞控制理论与ＮＮ有机地结合起来，该控制方案对ＮＮ学习的近似误差以及外部干扰有强的鲁棒性。对一类电液伺服系统的仿真研究表明了该控制方案的有效性。

由区域生长算法实现四边形网格划分

针对当前各种三角形网格转化为四边形网格算法的缺陷 ,提出一种实现这种转化的算法———区域生长算法 该算法通过有选择地合并三角形来获得高质量的四边形网格 ,并且对两个三角形的合并增加约束条件以避免在生成四边形网格的过程中产生残余三角形 ;

有效的自适应波达方向盲估计算法

本文在分析各种自适应信号盲分离算法渐近稳定性基础上，提出了一种有效的自适应学习算法用于波达方向宫估计研究了算法的有界性和渐近稳定性．以渐近稳定性为前提，给出了算法中非线性函数的适当选择．为了抑制噪声和估计信源数，在算法中还增加了白化过程．仿真研究表明，算法是有效的而鲁棒的，其能够从有噪声的阵元信号中估计波达方向。

基于四元数的导弹反步控制及全方位算法应用

针对传统四元数适应范围小,分析误差困难问题,基于误差四元数的概念深入研究了姿态误差形式和姿态角和四元数全方位转换问题,提出了姿态角和四元数的全方位转换算法。该算法实现了姿态角和四元数的-1800到1800全空间转换,并且具有抗扰动的能力,同时将四元数与非线性反步(backstepping)方法结合,进行了导弹姿态控制。仿真表明了全角度算法的正确性,以及基于文中的四元数姿态误差方程可有效进行导弹全方位姿态控制。

激光扫描数据的脉冲噪声过滤

在分析冯雷的算法和移动最小二乘中位数法 (MLMS)的基础上 ,提出一种能有效剔除脉冲噪声的算法 该算法利用统计学方法中的数据统计特性和噪声统计特性来解决脉冲噪声过滤问题 实例测试结果表明 。

基于遗传算法的自由曲面测量路径规划

在加工具有大型复杂曲面的工件或对这些工件进行加工误差的检测时 ,都需要对曲面上的点进行测量。由于检测点数很多 ,这一过程很费时间。为了提高检测效率 ,本文将这一问题等效于旅行商 (TSP)问题 ,并利用遗传算法对检测路径进行了优化 ,实验证明该方法在解决这一问题时是有效的。

具有H^∞跟踪特性的不确定性机器人神经网络控制

针对不确定性机器人提出一种具有Ｈ∞跟踪特性的神经网络（ＮＮ）控制器，使Ｈ∞控制理论与ＮＮ有机地结合起来．通过适当选择控制变量加权因子可以使由于ＮＮ近似误差以及外部干扰引起的误差动态衰减到期望的程度下．文中基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法给出了ＮＮ学习自适应律，Ｈ∞跟踪特性的证明．

再制造产品质量评价指标的重要度计算方法研究

基于QFD方法将产品再制造质量评价指标与顾客满意度相结合,构建了产品再制造质量评价质量屋,计算出了产品再制造质量评价指标的重要度,在满足顾客需求的基础上为确定再制造产品"质量突破特性",提高再制造产品质量提供了数据参考。以汽车发动机再制造质量评价指标的重要度计算为例,进行了应用分析。

一种新型液控卸荷溢流阀

本文针对使液压系统卸载的现有方法所存在的问题，提出了一种新型卸荷溢流阀——可调、记忆型液控卸荷溢流阀，并对其原理和应用特点进行了详尽介绍。