非线性动态系统建模方法研究

讨论了一类非线性动态系统建模的新方法。首先,假设原非线性动态系统可以用Hammerstein模型来表示。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起中间模型。接下来,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。为了进一步增强建模的性能,提出了利用一种改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法。仿真结果说明了该方法的合理性和有效性。

非线性系统辨识方法研究

讨论了利用小波神经网络对非线性系统辨识的新方法。在辨识过程中,为了提高小波神经网络对非线性系统的辨识性能,使用一种改进粒子群优化算法对BP小波神经网络参数进行训练,求得最优值,达到对非线性系统辨识目的。在数值仿真中,与采用标准粒子群优化算法相比,结果显示了提出的方法在收敛性和稳定性等方面均得到了明显的改善。

基于变迁覆盖的制造系统死锁控制策略

基于系统Petri网模型,研究柔性制造系统的死锁控制问题.论文利用变迁覆盖为系统设计活性控制器.变迁覆盖是由一组极大完备资源变迁回路组成的集合,其变迁集覆盖了Petri网中所有极大完备资源变迁回路的变迁集.验证变迁覆盖的有效性,然后仅对有效变迁覆盖中的极大完备资源变迁回路添加控制位置,就得到系统的活性受控Petri网.这种受控Petri网包含的控制位置个数少,从而结构相对简单.最后通过一个例子说明了所提出的死锁控制策略的构成与特点.

半导体制造系统的优化调度模型

在流体网络模型的基础上建立了以减小平均在制品水平目标的半导体制造系统的调度模型.这些模型通常很难求解, 但它们是可分解的, 即可以把整个调度周期上的调度问题分解为一系列子区间上的调度子问题. 在半导体生产环境下, 子问题可以进一步简化. 把上述结果当作调度规则直接应用于基于仿真的调度方法, 可以克服流体网络模型的近似性, 同时, 由于充分利用了系统全局的状态信息, 提高了仿真调度的优化能力.

具有多项式时间复杂性的避免制造系统死锁控制策略

基于系统Petri网模型,研究自动制造系统的避免死锁问题.对不含中心资源的制造系统,证明了它只包含安全和死锁两类可达状态.通过一步向前看的方法,给出了系统多项式时间复杂性的最佳避免死锁策略.对一般系统定义了一种辅助Petri网.利用辅助网的最佳避免死锁策略,提出了综合一般制造系统多项式复杂性的避免死锁策略的方法.

高精度弹丸质偏心测试系统及其误差分析

弹丸质偏心是弹丸性能的重要设计参数,它们的准确测量对于提高产品质量、提高发射准确性是必不可少的。为了提高其测量精度和效率,详细介绍了基于三点法的弹丸质偏心测量原理、计算公式和测量设备,分析了测量误差产生的因素,提出了一座多测试平台和自动调平以及弹体自动旋转90°的设计思想。实验结果表明:这些方法极大地提高了系统的测量精度和试验效率,能够满足弹丸高精度质偏心测量的指标要求。该设备测量范围广、制造成本低,具有广泛的应用开发前景。

互联系统结构保留的频率慢动态仿真分析

大规模互联电力系统(LIPS)在长期动态中由于频率和电压的慢动态可能引发生存性危机,最终造成一些大停电事故.为此,作为LIPS慢动态频率控制器设计的第一步,文中对LIPS结构保留的频率慢动态进行了建模和仿真.在以区域惯量中心频率为区域均一频率的假设下,建立了LIPS结构保留的频率慢动态模型,并提出了时域仿真计算方法.将该方法应用于双区域4机系统和IEEE 30节点3区域系统,并在4机系统上与暂态稳定程序作比较,结果均表明相应模型和方法是可行和有效的.

随机长延迟同步网络控制系统的建模与最优控制

讨论了具有随机长延迟的同步网络控制系统的建模问题,并提出了这类系统的通用模型.在模型的推导过程中,引入了数据包的有效到达时刻和等效到达时刻的概念.通过对数据包的实际到达时刻等效化处理,对数据包丢失或者在接收时顺序错乱等情况下的网络控制系统进行建模,从而推导出了通用的网络控制系统模型.在此基础上利用状态预测和动态规划设计出了长延迟网络控制系统的最优控制器,并通过实例证明其有效性.*

高精度弹丸质偏心测试系统的设计(英文)

弹丸质偏心是弹丸性能的重要设计参数。为了提高其测量精度和效率,设计了基于三点法的高精度弹丸质偏心测量系统,介绍了测量原理、计算公式和测量设备,分析了测量误差产生的因素,提出了一种多测试平台和自动调平以及弹体自动旋转90°的设计思想。给出的试验结果表明,质心测量精度≤0.1 mm,偏心测量精度≤0.01 mm,同时满足弹丸高精度质偏心的测量需求。该系统测量范围广、制造成本低,具有广泛的应用开发前景。

基于SCFNN的网络控制系统远程控制器设计

提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点,而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试,并与采用修正Ziegler-Nichols法设计的控制器的控制效果进行比较,结果表明基于SCFNN思想设计的远程控制器在网络控制系统中能够获得满意的控制效果。

基于VXI弹箭静态多参数测量系统软件设计

为了提高对弹箭静态参数的测量精度和效率,并实现测量数据的自动计算和保存,本文详细介绍了一套基于VXI技术的弹箭静态多参数测量系统软件的设计。该系统软件采用VXI总线实现多串口通信,对底层测量仪器(光栅尺、压力传感器、脉冲计数器)的测量数据进行采集,并对底层运动部件进行控制,同时将所得的数据在计算机上进行处理计算,从而快速、准确地得到弹箭的各种静态参数,并将得到的测量结果进行保存,方便后期的查询归档。给定的试验表明,应用该系统软件测量同型弹箭的时间比传统测量方法大大缩短,测量精度也大幅提高。系统基于标准化的软件操作环境,功能强大,操作简便,运行稳定,具有极大的应用价值和开发前景。

基于虚拟仪器技术的弹体静态特征参数测试系统

为了解决传统测量方式中分散测量弹体静态特征参数的不足,文中设计了一套基于工控机为主控单元、Lab Windows/CVI为开发平台的弹体静态特征参数测量系统,详述了系统的组成和测量原理以及各分系统的软硬件设计。该系统能完成各种弹体的质量、质心、偏心、极(赤道)转动惯量等参数的测量。给出的试验结果表明,所有的测量精度均能够满足国军标的要求。目前该系统已投入试验使用,效果良好,可靠性高,且具有广泛的应用开发前景。

基于PLC高压水倒空控制系统的设计

为了提高弹体装药倒空系统的自动化程度,满足弹体装药倒空的效率要求,设计一套以PLC为主控单元、触摸屏配合使用的高压水弹体装药倒空控制系统。阐述倒空控制系统的组成、工作原理和PLC与触摸屏结合的控制方式;结合高压水倒空自动控制系统的特点,给出系统的软硬件结构设计。引入故障诊断和定位技术,并结合触摸屏进行故障报警和相应处置。试验结果表明,系统能完成不同口径弹体的倒空,达到设计要求。目前该系统已投入试验使用,效果良好、可靠性高,具有广泛的应用前景。

辨识Hammerstein模型方法研究

提出了一种对单输入单输出Hammerstein模型的参数辨识方法。基本思想是:首先,将Hammerstein模型转换为一类中间模型。然后,提出利用一种改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法获得中间模型的参数估计值。接着,通过相应的数学关系来达到对Hammerstein模型的辨识。最后,在数值仿真中,与使用其它辨识方法进行了比较,其结果表明了所给的参数辨识方法是切实可行的。

一类含积分约束的生产制造系统优化调度

"即时消费"类生产制造系统的优化调度具有重要学术和应用价值.满足此类系统对产量的实时需求,考虑调度计划的可实现性具有挑战性.如何得到精确满足累积产量实时需求的最优调度目前尚无系统方法,迫切需要研究.本文建立了含积分约束的生产制造系统优化调度新模型.通过对生产量变化率约束的深入分析,证明了该类优化问题等价于光滑非线性规划问题.生产设备在各时段的产量上下界可表述为时段初、末时刻瞬时生产率的二元函数,且为精确可达的上下界.本文结合梯度映射的单调性,证明了上下界函数的凸性(凹性),在生产成本为凸函数时,进一步证明了此类优化调度问题等价于凸规划问题.本文以上述分析为基础,针对含积分约束的生产制造系统优化调度问题,提出了两阶段数值求解方法,在许多情况下可以迅速获得调度问题的全局最优解.新模型和相应求解方法克服了生产量变化率约束带来的困难,获得了精确满足累积产量实时需求的最优调度.本文同时以电力生产优化调度问题为例,进行数值求解,并对结果进行了讨论,验证了新模型和相应方法的有效性.

传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法

对传感器网络下的机动目标跟踪问题提出一种分布式传感器节点动态分簇、协同跟踪算法.通过在线优化目标跟踪的性能函数和通讯代价,自适应地选择节点并动态分簇,通过多传感器节点的协同感知以及信息融合提高了跟踪精度.由于问题的非线性和传感器节点的随机性,本文基于粒子滤波器在线预测和估计目标状态的概率分布,使用混合高斯粒子滤波器以及选择最短路径用于传感器节点之间的信息交换节约了通讯能量,通过一种有效的粒子方法逼近目标状态的预测方差以实现传感器节点的最优选择.仿真结果表明,与IDSQ算法相比较,本文提出的动态分簇算法实现了机动目标的高精度跟踪.

有限级信息素蚁群算法

提出一种新的蚁群算法,将信息素分成有限个级别,通过级别的更新实现对信息素的更新,并且信息素的更新量独立于目标函数值．文中采用有限马氏链的理论证明算法可以线性地收敛到全局最优解．针对TSP问题,通过与MMAS和ACS等蚁群算法的数值实验结果进行比较,表明所提出的算法是有效的、鲁棒的．

基于Petri网的液体火箭发动机启动过程实时在线故障诊断方法

为了解决大型运载火箭液体发动机启动过程难以建立精确解析模型和难以实现实时在线故障诊断的问题,根据其启动过程的特点,设计了基于定时约束Petri网的故障诊断模型和诊断算法,在MATLAB中建立Simulink仿真模型和GUI仿真界面,验证了模型和算法的正确性和有效性.

一种基于主动轮廓模型的蚁群图像分割算法

通过对主动轮廓模型进行图像分割的过程研究发现,其多阶段决策问题与蚁群算法的决策过程非常相似．文中根据主动轮廓模型的特点构建了一类新的蚁群求解算法,把图像分割问题转化成最优路径的搜索问题,为获取精确的图像轮廓提供了新方法．证明了该方法以概率1收敛到最优解,即可以在能量函数的约束下找到最好的边界．本方法还可以推广到其他主动轮廓模型的图像分割问题中．仿真结果表明,本文提出的分割方法比文献中的遗传算法更为有效．

嵌套分割算法在旅行商问题上的应用

嵌套分割算法是近年来提出的一种求解大规模优化问题的新型全局优化方法。介绍了嵌套分割算法(NPM)的基本思想,将其应用于求解旅行商问题。首先对嵌套分割算法各个算子的策略进行了分析和比较,在局部搜索中引入2-opt算法,并对初始最可能域加以改良,最后提出算法的并行化实现方法。实验证明嵌套分割算法在解决TSP问题时可以获得高质量的解,并且具有良好的时间性能。