针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

为了进一步提高板带热轧厂厚控精度及控制品质,需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型,以实现活套高度与张力系统的解耦控制.在分析其动态耦合过程的基础上,考虑到实际的活套系统在工作过程中变量的变化离其稳态工作点的偏差很小,以实际热轧现场数据为依据,给出了完整的传递函数表达形式. 采用线性预测模型的BP神经网络PID控制策略以减弱系统的耦合影响,以提高控制效果.仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果

对内埋式永磁同步电机直接转矩控制系统特性进行了深入研究.针对内埋式永磁同步电机直接转矩控制存在较大脉动转矩的缺点,提出了一种新的永磁同步电机直接转矩控制策略.以减小转矩脉动为目标引入模糊逻辑思想,将磁链偏差和磁链偏差的变化率进行了合理的模糊分级,模糊调节选择电压矢量和反电压矢量作用时间.这种方法可以保持恒定的开关频率并有效地减小转矩脉动.为了获得高性能的无速度传感器内埋式永磁同步电机控制系统,设计了一种无速度传感器方案.最后,通过仿真验证了所提控制策略的有效性

针对精轧的板宽板厚多变量系统具有强耦合、大时滞、不确定性、干扰因素多、非线性等特点,应用自抗扰控制(ADRC)静态解耦和扩张状态观测器(ESO)动态解耦技术,给出一种多变量系统的ADRC解耦设计方案.为提高时滞对象的快速性,设计了一种去掉跟踪微分器(TD),由ESO和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)两部分组成的ADRC,其中NLSEF改用非线性函数实现,ADRC阶次比常规方法低一阶.仿真结果表明,该控制方案不仅解耦效果好,而且对模型的不确定性和外部扰动具有较好的鲁棒性和适应能力

为了提高热连轧带钢成材率和宽度精度,在精轧末机架后一般配置了测宽仪,利用机架间张力对宽度动态控制,达到调整带钢宽度目的;由于精轧末机架中心线到测宽仪的距离较远,使得系统具有大滞后性及时变性等特点,很难建立精确的数学模型.采用对模型要求宽松的广义预测控制方法,基于广义误差估计值对控制器参数进行自适应调整,直接辨识控制律参数,省略Diophantine方程的求解、矩阵的求逆,缩短在线计算的时间,适用于快速的轧钢过程.仿真结果表明,该方法对精轧宽度这一大时滞、不确定性系统有较好的控制效果

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究.该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性

在Manhattan移动模型的基础上,深入分析了车载移动Ad hoc网络路由协议的性能问题.结合AODV路由协议,提出了一种可以量化分析车载Ad hoc网络路由断链率和路由负载的模型.模型分析指出,传统的移动Ad hoc网络路由协议应用于车载Ad hoc网络时性能会严重下降.针对这一问题,提出了一种基于车辆运动方向信息的类AODV路由协议DBAP,将车辆的运动方向信息作为其路由发现过程中的辅助参数,从而显著地增强了路由稳定性.仿真结果验证了模型的正确性,同时证明了本文所提出的DBAP路由协议在城市车载环境中具有较低的路由负载和路由断链率,在协议性能等方面相对于AODV协议具有显著提高

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型