基于极点配置的机械手电液伺服控制系统设计

介绍了一种基于极点配置的控制系统计算机辅助设计算法，并对某示教再现型机械手的臂回转伺服控制系统进行了设计和仿真计算，取得了较满意的结果。     

基于T-S模糊模型的非线性系统辨识

研究了非线性多变量系统的T-S模糊辨识问题．提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法．使用模糊聚类简化了T-S模糊规则及前提参数的生成，采用加权最小二乘算法得出结论参数．将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识，并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较，验证了所提方法的有效性．     

基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

基于差分进化算法的微电网多目标优化调度

能源的紧缺和环境污染问题的加剧,使得人们对微电网有了越来越多的研究。通过对微电网的并网运行进行研究,设计了包含光伏、风机、储能电池单元的微电网系统,综合考虑系统的供电可靠性,环境污染和成本花费三个方面,采用多目标差分进化算法来寻求一组非劣解来确定最终方案。最后通过一组案例数据对系统的优化调度进行了分析和验证。     

燃料电池混合动力船舶的功率跟踪控制研究

提出了一种基于模型预测控制的燃料电池超级电容混合动力船舶的功率跟踪控制策略。在提升了系统的瞬态功率响应能力的同时,实现了对超级电容中能量的滚动储备;在平抑燃料电池系统的端口功率波动的同时,实现了系统的可靠运行。仿真结果表明了所提出的控制策略的有效性,对比不同控制参数的情况,验证了控制器设计的有效性。     

多机电力系统的神经滑模励磁控制

电力是现代人类社会必不可少的部分,为了满足人类生活需要和经济发展,电力系统的稳定运行至关重要。本文结合自适应Backstepping方法和RBF神经网络,设计神经滑模励磁控制器,在Matlab/Simulink上进行仿真。为了验证控制器效果,加入三相短路故障,仿真结果表明了设计的神经滑模励磁控制器可以有效地提高系统稳定性,具有良好的鲁棒性。     

基于预测函数算法的船舶动力定位系统控制

在系统分析和研究船舶动力定位的基础上,提出了一种基于预测函数控制的船舶动力定位方法,设计了预测函数控制器。在船舶动力定位部分,介绍船舶动力定位系统数学模型的选取,在预测函数控制部分,具体的探讨了预测函数控制方法的原理以及具体的算法。最后采用工程数据,对该算法进行了仿真验证,结果表示,预测函数控制方法能对船舶进行有效的定位。     

模糊神经网络在船舶火灾报警系统中的应用

提出了一种利用神经网络和模糊系统理论设计船舶火灾报警系统的方法。该系统 模糊推理能力哟、神经网络学习能力强的特点,将模糊系统和神经网络结合起来,实现模糊系统设计的自动调整。利用感温式知因式传感器对火灾发生时温度和烟雾两个主要参量进行智能监测委 解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。     

基于差分进化算法的船舶能量管理系统优化策略

[目的]提出一种考虑船舶电力系统运行限制以及温室气体排放限制的能量管理优化策略。[方法]该方法以最小消耗为目标,采用差分进化算法,使用实数编码,对船舶航速、发电机组启停状态、发电机组功率分配进行优化调度,在保证船舶运行效率的同时,符合环境限制并减少船舶燃油消耗。[结果]以某客渡船的航行数据为例,初始方案(方案1)的运行成本为36 960.5货币单位(m.u.),方案2和方案3的运行成本分别为36 938.1和35 888.3 m.u.,相对初始方案分别减少了0.06%和2.90%。[结论]优化后的船舶能量管理系统能够在满足船舶发电机和柴油机运行限制、温室气体排放限制、到港距离限制的前提下,使船速和推进力曲线变得稳定,在显著改善船舶电力系统工作效率和船舶燃油经济性的同时,减少温室气体的排放量。     

基于超级电容储能的船舶电力推进系统鲁棒控制策略

在船舶电力推进系统中加入超级电容储能装置,能够实现对电网电能的回馈与吸收,从而使整个电网运行于最佳状态。因此如何实现对同步发电机及超级电容的控制关系到整个电网的质量。本文运用鲁棒控制理论设计出H∞混合灵敏度控制器对同步发电机及超级电容进行跟踪控制,然后在simulink中建立模型来验证所设计控制器的控制效果。结果表明,所设计控制器能够实现很好的跟踪效果。