搜索结果: 121-135 共查到“知识库 控制系统仿真技术”相关记录889条 . 查询时间(3.266 秒)
无人机控制与导航系统故障分析及备件优化
无人机 控制与导航系统 故障树 航材备件
2016/9/30
针对某型无人机控制与导航系统的类型和特点,设计一种无人机控制与导航系统最优维修策略。利用故 障树构建系统的故障模型,计算系统发生故障的概率,分析了各部件的重要度;建立航材备件数量的优化模型,得 到了控制与导航系统航材备件的最优配置数量。该策略为控制与导航系统的维修提供了决策依据。
多智能体时滞和无时滞网络的加权分组一致性分析
二部图 加权分组一致 圆盘定理 多智能体系统
2016/1/5
针对连通二部图结构下的一阶多智能体系统, 考虑有无时滞两种情形下多智能体的加权分组一致问题. 设计一类基于竞争关系的分散协调控制协议, 利用矩阵论和代数图论等有利工具, 使得在该控制协议下, 多智能体系统均可全局收敛到任意指定的加权一致状态. 针对系统存在时滞的情形, 运用圆盘定理和广义奈氏准则, 得到系统达到收敛时可能容忍的最大时延上界. 仿真实例较好地验证了所得出结论的正确性.
多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法
量子计算 粒子群优化 多比特概率幅编码 算法设计
2016/1/5
为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高...
提出一种三态协调搜索多目标粒子群优化算法. 该算法提出的三态指导粒子选择策略可以很好地协调算法的局部和全局搜索能力, 且算法改进了传统的外部档案保存机制, 同时引入3 种突变因子, 使获得的非劣解具有更好的分散性. 通过对标准测试函数的求解, 并与其他经典多目标优化算法比较, 表明了新算法在收敛性和多样性方面均有较大的优越性. 最后分析了区域划分系数对所提出算法性能的影响.
炼钢-连铸生产中会出现某一台转炉或精炼炉故障, 目前已有的重调度方法没有考虑多重精炼或只进行了仿真研究, 难以有效应用到具有多重精炼的钢厂, 而采用人工调整方式则容易导致炉次等待时间过长或断浇. 为此,通过引入炉次生产状态参数, 建立0-1 混合整数规划重调度模型, 提出由“未加工”炉次的设备指派、“未加工”炉次的开工时间优化和浇铸时间调整3 部分组成的重调度方法. 将该方法应用于某钢铁厂炼钢-连...
基于自抗扰技术的网络化无刷直流电机控制系统时延补偿
网络化控制系统 时延补偿 无刷直流电机 自抗扰控制
2016/1/5
采用自抗扰控制技术解决网络化无刷直流电机转速控制系统的时延补偿问题. 首先, 建立含有时变网络诱导时延的无刷直流电机控制系统模型, 并将时变时延引起的不确定动态描述为系统模型的不确定性; 然后, 设计自抗扰控制器, 对时延引起的不确定动态进行动态线性化补偿, 从而消除时变时延对系统性能的影响; 最后, 通过仿真研究表明了所设计的自抗扰补偿方法的有效性和优越性.
针对群决策偏好集结中违反Pareto 最优性的情况, 设计一种基于群组判断几何离差的同质性集结方法. 该方法在集结前进行几何离差测试, 以确定个体决策信息的离差水平. 离差较小时, 可基于几何平均集结; 对于离差较大且修正复杂度较高的决策信息, 采用主成分分析(PCA) 从高维决策信息中提取大多数相关信息, 在不依赖主观分析的情况下进行加权集结. 仿真实验表明, 所提出的方法能够在不违背Paret...
针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO ...
一类扩展结构大系统的分散有限时间鲁棒关联镇定
有限时间镇定 扩展结构大系统 鲁棒关联稳定性 线性矩阵不等式
2016/1/5
研究一类扩展结构大系统分散有限时间鲁棒关联镇定问题. 扩展结构大系统是在原结构系统上增加新子系统而构成的, 在原系统分散控制律确定不变的情况下, 设计新加入子系统的鲁棒分散控制律, 使扩展后的系统仍能保持有限时间关联稳定. 利用LMI 方法推导此类系统基于状态反馈和输出反馈的分散有限时间关联镇定的充分条件, 并给出扩展子系统的相应控制器的设计方法. 最后通过仿真实验表明了所提出方法的可行性和有效性...
结合区域颜色一致性和图割的复杂场景文本分割方法
文档分析 场景文本 文本分割 图割
2016/1/5
针对复杂场景文本难以有效分割的问题, 提出一种复杂场景文本分割方法. 首先, 使用简单的线性迭代聚类(SLIC) 算法将原始图像分割为若干局部区域, 并在其区域邻接图上构建图割模型; 然后, 采用高斯混合模型(GMMs) 和支持向量机(SVM) 后验概率模型对场景文本进行建模, 并引入每个局部区域与模型之间的匹配度用于计算似然能. 为了增强GMMs的鉴别力, 在参数学习中引入模型性能描述子, 自适...
传感器故障条件下的自适应UKF算法
目标跟踪 传感器故障 自适应滤波 无迹卡尔曼滤波
2016/1/5
针对目标跟踪中传感器故障导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出一种自适应无迹卡尔曼滤波(UKF) 算法. 该算法在滤波过程中, 根据自适应估计原理引入自适应矩阵因子, 实时调整系统状态向量和量测新息向量的协方差, 以满足无迹卡尔曼滤波算法的最优性条件, 并采取措施对滤波发散的情况进行判断和抑制. 与传统UKF和已有自适应UKF算法相比, 该自适应UKF算法显著提高了滤波精度和数值稳定性, 且具...
基于贡献率的离散Hopfield结构优化
离散Hopfield 结构优化 连接权值 贡献率
2016/1/5
针对离散Hopfield神经网络(DHNN)结构复杂的问题,提出一种基于贡献率的结构优化算法.该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计,进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化.优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度,使网络具有类似生物神经网络的稀疏结构,实现了DHNN网络结构的优化.最后,通过水质评价和数字识别对该算法进行验证,表明了所提出算法的有效性和可行性,同时,还验证了其对于大规模D...
针对增量型极限学习机(I-ELM) 中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题, 提出一种基于Delta 检验(DT) 和混沌优化算法(COA) 的改进式增量型核极限学习算法. 利用COA的全局搜索能力对I-ELM 中的隐含层节点参数进行寻优, 结合DT 算法检验模型输出误差, 确定有效的隐含层节点数量, 从而降低网络复杂程度, 提高算法的学习效率; 加入核函数可增强网络的在线预测能力. 仿真...
基于改进学习的知识化制造自适应动态调度策略
知识化制造 自适应 动态调度 基于聚类-动态搜索的改进学习算法 多Agent
2016/1/5
针对知识化制造系统生产环境的不确定性, 构建一个基于多Agent 的知识化动态调度仿真系统. 为了保证设备Agent 能够根据当前的系统状态选择合适的中标作业, 提出一种基于聚类-动态搜索的改进??学习算法, 以指导不确定生产环境下动态调度策略的自适应选择, 并给出算法的复杂性分析. 所提出的动态调度策略采用顺序聚类以降低系统状态维数, 根据状态差异度和动态贪婪搜索策略进行学习. 通过仿真实验验证...