基于T-S模糊模型的草甘膦合成反应过程动态矩阵控制

针对草甘膦合成反应过程难以建立精确模型的问题,本文提出了一种基于T-S模糊模型的动态矩阵控制(DMC)算法。根据给定的输入输出数据,通过Hough变换方法对模型参数进行辨识,获得T-S模糊模型的后件参数和前件参数,然后将T-S模糊模型作为DMC的预测模型,从而实现对非线性工业过程的DMC控制。并将该改进算法应用于草甘膦合成反应过程控制中,结果表明,与MDC基本控制算法相比,采用该控制算法后具有更好的控制效果。     

基于动态帧时隙的并行识别防碰撞算法

在射频识别过程中,由于多个标签同时响应阅读器的查询命令,容易发生标签碰撞,从而影响了RFID系统的识别性能。针对标签数增多时,欠定盲分离算法出现系统性能急速下降等问题,本文提出一种基于约束性非负矩阵分解(NMF)与动态帧时隙(DFSA)相结合的并行防碰撞算法。通过动态调整时隙的长度,可以使每一时隙内的标签数目控制在较好的范围内,从而使RFID系统性能保持在较好状态,在需要快速识别大量标签的领域具有较好的应用价值。     

一种自适应运动估计的块匹配算法

为了减小运动估计算法的计算复杂度及提高视频压缩编码的效率,本文提出了一种新的适用于动态跟踪的搜索算法,这种算法基干块之间的空间相关性,预测起始搜索点,在避免陷入局部极小点的的基础上能够较好的预测物体的运用趋势.该算法在平均信噪比上于全搜索效果接近,在平均搜索时间上要优于三步搜索.     

蜂群引导粗糙集前馈补偿动态博弈的交通预测

交通网络节点和实体不断增长,对交通智能预测和控制提出更高的要求。传统方法采用智能神经网络PID控制方法进行交通控制,在交通并行负载无规则增长下,系统输出不能有效跟踪参考轨线,导致负载调度和控制效果不好。结合智能蜂群仿生算法和粗糙集理论,提出一种基于蜂群引导粗糙集前馈补偿动态博弈论的交通智能预测控制算法,建立一种基于粗糙集理论的前馈补偿动态博弈数学模型,控制参数在动态博弈中实现自适应寻优,迭代修正预测值的不确定性,预测模型收敛到最优解,克服实体无规则增长导致预测控制品质不好的问题。仿真实验表明,采用该控制方法对交通网络进行预测控制,能适用于大规模并行交通网络调度与预测控制,提高控制的鲁棒性。     

一种基于网络控制系统的时滞优化算法研究

在网络化控制系统中,网络诱导时廷是降低系统性能以及影响系统的稳定性的重要因素之一.本文通过系统建模,借助线性矩阵不等式,提出了一种基于网络控制系统的时滞相关优化算法.仿真实验结果表明,该算法具备一定的优越性.     

论文发表时滞的排队论模型

本文提出一种论文发表时滞的排队论模型，指出期刊出版过程是一个随机服务系统．论文发表时滞则是系统中顾客的等待时间，并利用系统仿真技术对论文发表时滞进行随机模拟．可根据给出的仿真算法确定任一种期刊上论文发表时滞的概率分布。     

预测函数控制在球磨机磨矿回路中的应用

球磨机磨矿回路具有多变量强耦合、大延迟和非线性等特性,生产工况变化性大.常规采用多回路PID解耦控制.使回路之间的相互耦合作用减到最小,但这种控制不能及时且精确地控制磨矿过程.模型预测控制能够解决多变量系统之间的耦合作用,而预测函数控制是在模型预测控制原理的基础上提出的,并且将控制规律进行了结构化设计,使控制器在线计算量小,参数调整简单,跟踪快速,具有很强的抗扰动性和鲁棒性.本文以实验型球磨机磨矿回路为研究对象,分别设计多回路PID解耦控制和预测函数控制,并对两种控制的仿真效果进行对比.仿真结果表明,该控制策略具有较好的跟踪性能、抗干扰能力,可以达到较为理想的控制效果.     

时滞相关Logistic函数浮点数据模糊加密稀疏集构造

提出一种基于时滞相关Logistic函数线性调频采样的浮点数据模糊加密算法优化技术,给出时滞相关Logistic函数及相关定义,研究了浮点数据的模糊编码算法,设计实时交互网络的浮点数据模糊加密方案,实现密钥稀疏集构造,采用基于稀疏矩阵的存储格式下的时滞相关Logistic函数浮点数据加密运算,构造密钥稀疏集,优化了算法性能。仿真结果表明,算法数据加密和解密性能较好,具有较高的数据吞吐量,能实现对大数据库的数据加密,提高了密文的不可预测性。     

生物氧化预处理过程中进气量的预测控制

氧化槽进气量是生物氧化预处理过程中重要的操作调控参数,由于氧化槽内成分复杂,预处理过程具有强非线性、耦合性和大时滞性的特点。针对这一问题,提出一种以在线支持向量回归机(OS-VR)为模型的非线性预测控制方法。采用粒子群算法与梯度下降原理滚动优化非线性模型预测控制的目标函数,求得最优控制量。仿真结果表明,所提算法能够有效地对氧化槽进气量进行预测和控制,为生物氧化预处理过程提供新的方法。     

基于DRNN神经网络的非线性系统的广义预测控制

提出一种针对一类可分非线性系统的广义预测控制算法。首先利用对角回归型神经网络（Diagonal Recurrent Neura Network,简称DRNN）逼近非线性子系统,线性子系统的模型采用受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）,从而建立了一种适合于非线性系统的广义预测模型。在该算法中引入柔化系数矩阵,避免矩阵求逆的计算,减少了在线计算量。仿真结果表明,该广义预测控制算法具有响应速度快、控制效果好的特点。     

多输入输出时滞离散系统稳定性的凸约束优化算法

伴随计算机性能提升及控制技术迅速发展,离散控制理论得到人们广泛关注。现实控制系统存在时滞现象,使系统性能不稳定。文中提出基于反馈控制律的模糊凸约束化改进算法,对多输入输出离散系统实现扰动控制。在已知动态特征和未知初始条件的持续干扰情况下,采用模型变换方式使存在扰动系统转变为无干扰的增广系统,推导获得反馈控制律;考虑干扰线性时滞系统需构造降维观测器预测系统状态及干扰行为,结合控制律初步实现时滞离散系统扰动抑制。针对多输入输出系统,提出基于T-S模糊规则的凸约束改进优化算法,运用T-S模糊规则将非线性系统表述为一系列局部线性系统的组合形式,利用充分条件令输入输出系统满足Lyapunov函数渐进稳定,转变为容易处理操作的LMI形式,实现改进约束优化过程。实验证明,利用文中方法可实现系统稳定控制输出。     

基于粒子群整定的PID算法在VAV空调中的应用

VAV空调系统是一个非线性、强耦合的大时滞系统,常规PID控制难以取得良好的控制效果,本文设计了一种将粒子群整定的PID控制算法应用于WLV空调的控制方法.仿真结果表明,新的控制方法与常规控制方法相比,控制效果良好.     

基于无矩阵求逆卡尔曼滤波的动态OD矩阵估计

本文针对一种动态OD矩阵的状态空间模型，引入了一种无需进行矩阵求逆运算的卡尔曼滤波算法进行动态OD矩阵估计，并通过一个简单实例与常规的卡尔曼滤波方法进行了仿真比较，说明了该算法的有效性．     

时滞关联系统的鲁棒稳定性分析

本文考虑常时滞与变时滞的不确定关联大系统,针对具有矩阵多胞型结构不确定性情形,利用Lyapunov函数和LMI,得出了系统鲁棒稳定的时滞无关的判别条件。     

智能手机动作识别系统线性反馈控制算法

智能手机动作识别系统设计中,设计线性反馈控制算法,提高手机对动作识别的灵敏度和准确度。传统的智能手机动作识别控制算法采用分层子维空间运动规划,提出一种加权最小范数广义逆RRT规划算法,提出一种改进的智能手机动作识别系统线性反馈控制算法,但存在对智能手机动作识别控制精度不高,控制延迟较大等问题。为此,提出一种改进的智能手机动作识别系统线性反馈控制算法,进行了智能手机的动作识别系统模型构建,构建智能手机动作识别系统的运动方程。然后采用线性控制策略,提高对智能手机动作识别的稳定性和精确性,构建智能手机动作识别的闭环系统,求得动作控制矩阵两边相应的元素,构成时变时滞函数,得到改进的线性反馈控制输出。在算法设计的基础上,进行软件编译,在应用层运行Android的应用程序,由此实现了对智能手机的动作识别控制。仿真结果表明,设计的智能手机动作识别系统具有较好的控制精度,抗干扰能力较强,稳定性好,控制精度较高,能准确跟踪动作变化情况,避免了迟延控制和差错控制。     

变结构模糊神经网络预测控制在变风量空调系统中的应用

针对变风量空调（VAV）系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点,提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法,采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型,通过混合学习算法对变结构模糊神经网络的前、后件参数进行辨识,并对该系统进行仿真研究,达到了较好的控制效果。     

矩阵变换器调制策略综述

矩阵变换器含有大量的开关,所利用的数学模型应用比较繁琐,控制量大,所以在矩阵变换器的实际应用当中,采用适宜的调制策略进行控制,才可以确保系统可靠的运行。本文在矩阵变换器拓扑结构的基础之上来叙述三相交-交矩阵变换器的三种调制策略:直接传递函数法(DTF)、间接空间矢量法(ISVM)和双电压控制法(TVC),通过对这三种调制算法的学习进行了比较与展望。     

一种基于混沌系统的压缩感知测量矩阵的构造

针对压缩感知中随机测量矩阵的不确定性及硬件上难以实现等缺点,提出一种基于混沌系统压缩感知图像处理算法,该算法首先对图像进行分块,经DCT变换稀疏化,其次再由基于混沌系统测量矩阵感应采样,最后经由OMP算法重构。实验仿真得出,在分块压缩感知的基础上,混沌系统构造的测量矩阵与一般随机测量矩阵重构效果类似,所构造混沌测量矩阵是确定的、硬件上易于实现。     

供热系统的滑膜预测控制

目前城市集中供热已成为我国北方地区冬季供热的一种主要形式,其热能耗费巨大。在供热系统运行过程中,如何通过对供热系统的控制,使供热系统在保证优质供热的同时也能节约能源成为有待解决的重大问题。由于供热过程非线性、时变、时滞、不确定等特性,小区供热普遍达不到控制要求。针对这一现状,本文通过滑膜控制与预测控制算法相结合的方法,不但解决了预测控制中难保稳定性这一问题,而且减少了单纯的滑膜控制所造成的控制器的抖振问题。通过仿真,证明了该方法对供热系统的控制能够较好地满足应用需求,并且具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

一种基于灰色系统的短时交通流预测方法

为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于灰色系统的交通流预测算法,充分发挥了灰色模型能揭示多因素关联程度的优势,以南京市交通流为研究对象,获得了较好的预测效果。