露天矿山无人驾驶矿用卡车轨迹跟踪控制

以运动过程中局部路径跟踪为研究对象,以模型预测为基础,结合前馈-反馈及模糊控制的优势,提出基于模型预测的前馈-反馈模糊控制算法,既能对系统未来的行为作出预测,又能解决系统建模的不确定性、外部环境干扰和时间延迟问题。MATLAB仿真结果表明,该算法控制效果优于前馈-反馈控制,可靠性高且具有良好的适应性,在实际应用中具有一定的使用价值及指导性。     

基于模型预测控制的机械臂轨迹跟踪算法

机械臂控制系统常采用比例—积分—微分控制(PID)等方法,但存在超调、抖动等问题,制约了控制精确度.模型预测控制(MPC)方法能够对预测模型进行反复优化和反馈校正,在机械臂控制中具有优势.考虑机械臂输入输出参数多、强耦合等非线性特性,以二自由度机械臂为例,对MPC方法进行改进研究:首先,根据拉格朗日方程,对机械臂进行非...     

基于T-S模型的一类时滞非线性系统模型预测控制

针对具有状态时滞特性的非线性离散系统,利用线性矩阵不等式的方法和Lyapunov稳定性理论,研究了基于状态反馈的非线性系统模型预测控制问题。基于T-S模糊模型对非线性离散系统进行描述并给出一种"min-max"预测控制算法,采用模型预测控制与模糊理论相结合的方法,利用平行分布补偿的原理,通过在每一个采样时刻优化无穷时域的性能指标,来求解在范数有界条件下相应的状态反馈控制律,讨论了预测控制器的设计问题,分析了此设计问题的可解性,给出了状态反馈控制器基于线性矩阵不等式的设计算法,保证了系统的稳定性,通过仿真实例证明了所提控制算法的有效性及系统的稳定性。该方法能够在化工、冶金、机械等具有时滞特性的工业生产过程中得到很好的应用。     

基于序优化理论的电源规划方法研究

电源规划问题实质上是一个高维数、非线性的多阶段优化问题.根据序优化理论的序比较和目标软化的思想,并且兼顾了规划模型的经济性和可靠性,提出一种基于序优化理论的电力系统电源规划方法,适当降低了求解的标准,以求解足够好解代替了最优解,减少了计算量.算例分析表明该方法实用、有效,与动态规划法相比可有效提高计算速度.     

天然气多气源管输合同路径规划模型的研究及应用

国家管网集团成立后,天然气管输收费模式发生深刻变革,新的管输费收费标准和托运规则逐步确立。对于天然气托运商来说,如何统筹资源与市场的匹配关系,有效规划管输合同路径,成为亟需解决的关键性问题和制约性难题。本文以图论理论为基础,结合最新的管道运输价格管理办法和天然气管网代输交易规则,提出基于均匀掺混、就近销售的天然气管输合同路径规划方法,建立了天然气管网管输合同路径规划模型,实现了天然气管输资源可溯源、可跟踪,各省资源构成、管输成本可测算,可满足管输合同路径规划等业务场景应用。     

全球稀土消费预测模型研究

为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序列预测模型。该模型将全球稀土消费时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用PSO-NGBM模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。预测结果表明,耦合模型的预测准确率显著高于单一的ARIMA模型的预测准确率,从而证实了耦合模型用于全球稀土消费预测的有效性。     

成品油二次配送库存-路径问题研究

本文结合成品油二次配送实际业务场景,针对随机需求下单车型单油品的成品油二次配送库存-路径问题,假设加油站的销售量服从正态分布,首先根据预先设定的服务水平和加油站的需求分布等信息,确定加油站的需求量和配送时间。在此基础上考虑了油罐车运输过程中满载不可分卸约束,建立了单车型带软时间窗的成品油二次配送车辆路径问题的混合整数规划模型,并设计了遗传算法求解模型,得到相应的配送方案。     

软件开发资金分配的一个非线性规划模型

为有效防范软件开发失败风险的发生,从软件开发和项目管理的经验着手,本文描述并分析了软件开发可能存在的风险因素,将识别出的风险结合软件开发各阶段情况,设计一个基于非线性规划原理的模型,并运用此模型对软件项目开发过程中用于降低风险而投入的资金进行优化分配,同时给出了一个案例解决分析.     

非线性控制律在工业机器人轨线跟踪控制中应用

本文讨论机器人轨线跟踪控制问题由于机器人的动态模型是高度复杂的非线性系统,对于机器人的控制变得十分困难,利用反馈控制律,我们首先把机器人的动态模型线性化,使得系统输入输出解耦并具有任意指定的极点,对于解耦后的系统考虑机器人的轨线跟踪问题,分成两类情形,一类为关节坐标空间下的轨线跟踪问题,另一类为直角坐标下的轨线跟踪问题,我们把它们归结为最优控制问题给出了求解的方法,最后把已有的结果应用到一个柱型机器人上,得到较好的仿真结果。     

基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用

本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程。结合优化模型对水库枯水期径流进行预测。研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性。研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考。     

基于改进粒子群算法的无人机航迹规划

针对当前基本粒子群算法无人机航迹规划在后期收敛速度比较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群算法。首先,在迭代前期和后期分段设置惯性权值的调整,实现粒子惯性和寻优行为的平衡;其次,设置一个定值与相邻2次适应度函数最优值比较策略,防止陷入局部最优;最后,引入遗传算法的交叉、变异机制,得出更优的结果。并通过仿真验证了改进粒子群算法在三维空间航迹规划的有效性和可行性。结果表明,与其他航迹规划算法相比,新算法具有路径长度更短、耗时更少、路径更平滑等优点,加快了收敛速度,提高了航迹规划效率和稳定性。因此,改进算法的航迹规划可得到满足约束关系的最优航迹,对实现自主飞行有重要的参考价值。     

基于非线性规划和有限元法的悬臂式桁架优化设计

为了对悬臂式桁架结构进行改进与优化,提出了一种更为简单可行的非线性规划模型。首先,在充分分析悬臂式桁架使用要求的基础上,创新性地将悬臂端节点挠度和结构的可靠性分别视为目标函数和限制条件,并通过静力学分析确定了目标函数和限制条件的具体表达式。然后,利用Python语言编程对优化方案进行求解,发现在给定的限制条件下,当桁架的总长为4 m、总高为2.6 m且杆件的横截面积为1 400 mm~2时,悬臂端节点的挠度最小。最后,利用ABAQUS软件并根据有限元法来判断优化方案的合理性。有限元法的计算结果表明:得出的优化方案是较为准确合理的,且适当减少桁架的总长并增大桁架的总高和杆件的横截面积,可以降低悬臂端节点的挠度。因此,基于非线性规划模型提出的目标函数和限制条件为其他类型桁架结构的优化设计提供了新思路。     

基于SVR-IPSO的高危行业企业安全投入优化模型及其改进——以煤炭生产企业为例

传统的安全投入模型对解决高危行业领域中模糊复杂的安全投入问题具有一定局限性,尤其当建立目标函数时,采用隐含线性关系假设的函数进行拟合会影响模型的推广能力。基于此,本文首先采用支持向量回归机（SVR）建立事故损失模型,与传统C-D函数拟合结果相比,该模型具有更好的预测能力;然后,以实际安全投入要求为约束,以安全总成本最小化为原则建立企业安全投入优化模型;最后,采用基于捕食搜索策略的粒子群算法对模型进行求解,同时,为保证全局收敛性,引入自适应控制策略对算法进行了改进。结果表明：该模型能够更加准确地描述安全投入与安全成本间的非线性作用关系,并通过粒子群寻优得到具备可行性的全局最优解,为高危行业企业安全投入结构优化提供新的决策思路。     

基于稳健性分析的轮转机折页机构优化设计

随着印刷机械速度的提高,在印刷机械设计时,高速与高稳定性已成为相互制约的两个方面。轮转机是印刷设备中速度最高的大型印刷设备,其折页机构对机器运转速度的制约最为显著。为提高轮转机折页机构的速度和稳定性,提出运动精度和动力精度两个稳健性指标。通过对高速运行状态下轮转机折页机构工作状态进行动力学分析,建立其动态响应与设计参数的动力学模型。在动力学模型基础上,建立基于稳健性分析的优化设计模型,以寻求稳健性最佳的设计变量,达到改善轮转机折页机构动力学性能,在保证其折页精度的前提下,提高机构长期高速运转稳定性的目的。设计实例表明,在设计变量稳定的情况下,稳健设计与轨迹优化设计的机构运动性能差别不大,但稳健设计的机构动力学性能要远远优于轨迹优化设计。在设计变量发生微小改变的状态下,运用稳健设计方法所得参数能使机构保持良好的稳定性。     

采用蚁群算法模拟机器人寻路的仿真实验

蚁群算法是一种基于蚁群寻找食物这一现象,实现寻路优化的算法。通过在MATLAB中进行程序设计,实现了利用蚁群算法模拟自动寻路的计算,并进一步将程序应用于简易机器人的寻路模块,初步实现机器人的寻路优化功能。     

基于优化模糊神经网络控制的加热炉应用

针对加热炉具有大惯性和纯滞后性,提出优化模糊神经网络控制。该控制将模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,同时利用遗传算法优化隶属度函数,采用误差反向传播学习算法在线调节神经网络权值,提高了控制器的稳定性、鲁棒性和适应性。仿真结果证实了控制器的有效性。     

机电产品精度设计中的优化设计

提出精度设计中的目标函数和约束条件 ,为精度设计采用计算机辅助设计提供了理论基础 ,从而提高了产品精度设计的质量和速度     

基于图像和人工鱼群算法的建筑火灾动态疏散路径规划研究

为了解决大型建筑发生火灾时传统静态疏散系统无法根据火灾点和人员拥挤程度进行路径调整这一问题,提出了基于图像和人工鱼群算法的动态疏散路径规划方法。在栅格图上进行路径规划,通过将鱼群的最优解替换为可行解,使鱼群避免陷入局部最优和全局最优相互干扰的情况,并结合摄像头采集图像,通过人脸识别人数,判断当前路径是否拥挤,及时调整路径,从而确保规划出的路径可以避免堵塞,动态疏散人群。仿真实验结果表明,所提算法能够在相同时间内,规划出较蚁群算法路径更短,可避免陷入局部最优和死锁状态,根据拥挤程度及时改变路径,并能够在时间和空间双重约束的情况下实现人群动态疏散。因此,新算法在相同运行时间内可以规划出更短的路径,可以帮助火灾现场人群以更少时间、更短路径、更高效率的方式进行动态疏散。     

基于VSIMM-SRCKF的ADS-B航迹滤波方法研究

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型(VSIMM-SRCKF)算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法(VSIMM-SRCKF)在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。