交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

基于网格的聚类挖掘算法

为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类（Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC）算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类（Distributed Parallel Clustering,DPC）算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明：该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。     

弹载北斗抗干扰天线系统分析与设计

首先分析了弹载北斗导航系统接收机抗干扰天线系统的军事需求,确立了总体设计方案,然后详细分析了硬件平台方案选择和软件算法技术实现方案,并进行了相关的比较和仿真,得出了一些有益的结论。该结论可为研究和设计基于北斗导航的抗干扰天线系统提供有益的参考。     

探雷声纳增益参数自适应调整仿真

针对探雷声纳操作过程中增益参数调整繁琐,影响水雷目标辨识的问题,定义了声纳图像亮度和对比度两个指标,设计了探雷声纳手控增益和时控增益两个参数的自适应调整方案。对仿真探雷声纳图像检验结果表明,该方案可以在少数几次的参数调整后,图像亮度和对比度比较适于水雷目标辨识,可为探雷声纳的智能化设计提供参考。     

Annealing adaptive search,cross‐entropy,and stochastic approximation in global optimization

The Annealing Adaptive Search (AAS) algorithm for global optimization searches the solution space by sampling from a sequence of Boltzmann distributions. For a class of optimization problems, it has been shown that the complexity of AAS increases at most linearly in the problem dimension. However, despite its desirable property, sampling from a Boltzmann distribution at each iteration of the algorithm remains a practical challenge. Prior work to address this issue has focused on embedding Markov chain‐based sampling techniques within the AAS framework. In this article, based on ideas from the recent Cross‐Entropy method and Model Reference Adaptive Search, we propose an algorithm, called Model‐based Annealing Random Search (MARS), that complements prior work by sampling solutions from a sequence of surrogate distributions that iteratively approximate the target Boltzmann distributions. We establish a novel connection between MARS and the well‐known Stochastic Approximation method. By exploiting this connection, we prove the global convergence of MARS and characterize its asymptotic convergence rate behavior. Our empirical results indicate promising performance of the algorithm in comparison with some of the existing methods. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。     

浮球式惯导平台的自适应模糊滑模稳定控制

针对浮球式惯导平台的惯性空间稳定问题,提出了一种基于模糊逻辑的自适应滑模控制方案。该方法利用滑模控制器保证了系统的稳定性和快速性,解决了浮球式惯导平台参数不确定、未建模动态等未知干扰问题;然后,基于滑模控制器的设计问题,利用模糊逻辑和自适应控制律,调节滑模控制器的参数,估计并补偿系统的外界干扰及不确定性等干扰,增强系统对随机不确定性的适应能力,提高控制系统的鲁棒性和控制精度;最后,利用Laypunov方法证明了控制系统的稳定性与收敛性。仿真结果表明,该方法可以有效减低滑模控制控制输入抖振问题,实现浮球式惯导平台的高精度惯性空间稳定,且稳定精度高于 。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

微型涡喷发动机起动控制系统设计

针对微型涡喷发动机起动过程稳定性较差的特点,设计了一种基于模型参考自适应控制(MRAC)算法的起动控制系统.通过采用基于多传感器的自适应控制方法,减小发动机建模误差和外界干扰的影响,以提高起动过程中系统的鲁棒性.试车实验结果表明:该方法使微型涡喷发动机在一定外界条件下快速、平稳地起动,降低了发动机贫油、富油和喘振的可能性,保证发动机可靠起动.     

起重机防摇摆模糊自适应PID控制的仿真

起重机起吊过程中,由于绳索摇摆,使吊物位置变化复杂,线路变化非线性,吊物位置不确定;而采用常规定参数PID控制难以解决货物位置控制问题,无法对起重机的位置和摆角进行精确控制。针对这些问题,采用拉格朗日能量法建立起重机起吊系统模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的起重机起吊控制方法,结合模糊控制理论对PID参数进行自适应整定。仿真结果表明,与传统定参数PID控制相比,模糊自适应PID控制具有良好的适应性和鲁棒性,可提高起重机起吊系统的动态性能。