模糊需求下保障设施选址-路径模型及算法

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。     

时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于EM(Expectation-Maximization)算法的改进M2M4-EM算法。利用EM算法的迭代期望值最大化思想,推导了SIMO信道下EM算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对EM算法进行初始化。仿真结果表明,M2M4-EM算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。     

储能系统电感器两端并联RD电路性能研究

为解决混合储能系统IGCT关断过电压及其对器件本身和系统性能产生的恶劣影响,提出了一种在电感器两端并联RD吸收电路的结构。在分析RD吸收电路工作原理的基础上,仿真对比了IGCT关断过电压和蓄电池正极电位峰值的变化。结果表明:在电感器两端增加RD吸收电路后,可有效降低IGCT关断过电压和蓄电池正极电位峰值,增强系统的绝缘等级,保护开关器件。参数化分析和优化后发现,在合理选择RD电路参数后,吸收电阻的热损耗可控制在较低的比例。     

基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

基于混合优化的前馈—反馈复合控制器最优设计

为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈-反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈-反馈控制器参数进行了优化.仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈-反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性.