基于输出协方差配置的车辆振动控制系统设计

通过对车辆振动系统的振动特性分析,确定出系统反馈控制的设计目标。基于对［１］中状态协方差配置控制理论的推广,文中给出了控制器设计的具体方法,并举例说明该设计方法具有直接有效的特点     

智能控制理论与船舶系统综述

简要综述了智能控制的主要研究成果,分析了其在船舶系统中的应用领域,提出了几个重要的研究课题。     

NiCl_2-(CH_2)_6N_4·HCl-H_2O三元体系组成及热致变色性能研究

本文用相平衡法研究了NiCl_2—(CH_2)_6N_4·HCl—H_2O 三元体系在30℃的溶解度,测定了各液相的折光率。结果表明生成了复合物2NiCl_2·(CH_2)_6N_4·HCl·9H_2O.文中介绍了该三元体系在13°O 时平衡固相的热致变色性能,通过TG—DTA 研究初步探讨了热致变色机理。     

决策系统的信息机理

本文从信息与决策的角度,分析了决策系统信息特性的几个侧面,为研究信息对决策系统的作用机理做了一些基础性的定量工作。     

多自由度系统及结构非线性自由振动的摄动谐波平衡法

本文在谐波平衡法的基础上,引入摄动的思想,得出了解多自由度系统及结构的非线性自由振动的新方法。其解的形式为小参数和谐波的级数形式,因此,其解不会遗漏任何项,方程为线性的代数方程;利用线性变换,将系数矩阵变换为对角阵,一旦求出线性模态,就可得其解,比线性化迭代法优越得多。算例表明,本文方法对于小振幅有较高的精度,对于较大振幅其结果也是令人满意的。     

超精加工中压电陶瓷刀具位置的自学习控制

本文介绍了两种自学习控制方法——P积分学习控制和自校正调节器的参数学习控制,及它们在压电陶瓷刀具控制中的应用。本文的研究表明,用这种先进控制方法可以克服压电陶瓷的非线性和磁滞,实现很高精度的定位和零误差跟踪控制。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。     

高可靠、强实时分布式系统的切换技术研究

本文首先给出某高可靠、强实时分布式系统及系统的两种切换方案的简要描述，然后对切换技术的实现进行讨论；最后，在建立强实时双工系统的可靠性模型基础上，对系统的两种切换方案进行分析与比较。研究结果表明：对于本系统，机组级切换优于结点机级切换，且可以减少程序的复杂度，提高系统的可靠性与实时性。     

Dynamic server assignment policies for assembly‐type queues with flexible servers

We seek dynamic server assignment policies in finite‐capacity queueing systems with flexible and collaborative servers, which involve an assembly and/or a disassembly operation. The objective is to maximize the steady‐state throughput. We completely characterize the optimal policy for a Markovian system with two servers, two feeder stations, and instantaneous assembly and disassembly operations. This optimal policy allocates one server per station unless one of the stations is blocked, in which case both servers work at the unblocked station. For Markovian systems with three stations and instantaneous assembly and/or disassembly operations, we consider similar policies that move a server away from his/her “primary” station only when that station is blocked or starving. We determine the optimal assignment of each server whose primary station is blocked or starving in systems with three stations and zero buffers, by formulating the problem as a Markov decision process. Using this optimal assignment, we develop heuristic policies for systems with three or more stations and positive buffers, and show by means of a numerical study that these policies provide near‐optimal throughput. Furthermore, our numerical study shows that these policies developed for assembly‐type systems also work well in tandem systems. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。