自适应神经网络用于船舶动力定位系统

船舶动力定位（DP）采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器，使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置，传统的控制方法是采用PID（比例、积分、微分）反馈控制。顾和李（1994）提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法，它具有许多优越性：①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力；本文在目标函数中引入了与速度相关的项，从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。     

混合型并联有源滤波器的研究

为实现对非线性负载的谐波补偿和电压调节功能,提出了一种混合型并联有源滤波器.综合考虑系统稳定性和谐波补偿效果,采用了反馈加前馈的控制策略,对比研究了系统补偿特性,并讨论了容性和感性无功补偿问题.仿真与试验结果证明了该混合型并联有源滤波器工作的有效性.     

前馈神经网络在求解N—皇后问题中的应用

采用前馈神经网络求解Ｎ－皇后问题，并用变学习因子的快速学习算法解决局部极小化夷了几组搜索结果。     

智能汽车自动紧急转向避撞的跟踪控制方法对比研究

为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明：与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。     

船摇前馈控制补偿效果及优化方法研究

雷达隔离船摇的主要手段之一.针对船摇前馈在实际工程应用中补偿效果不理想的问题,通过对前馈复合控制原理、船摇前馈实现方法和效果影响因素的研究,提出了工程实现的优化方法.采用时间序列分析方法进行船摇数据预报可以提高近一个数量级的预报精度,从而直接提高船摇前馈补偿量的计算精度和补偿效果.通过在前馈补偿环节中加入自适应设计以实现船摇前馈信息有效平稳地加入控制环路.此外,选择适宜的时机加入船摇前馈也是工程应用的一个重要因素.     

线控转向系统前轮主动转向控制策略研究

文章的研究目的是实现线控转向系统前轮主动转向以改善车辆的行驶状态。文章首先对转向执行模块进行动力学分析,并设计出基于前馈控制的理想传动比;其次,结合理想传动比和状态反馈,建立前馈-反馈联合控制系统,以获得最优的前轮转角;最后,联合Carsim中的车辆模型进行仿真试验,并选取方向盘转角阶跃输入作为试验工况。结果表明,文章所采用的联合控制策略可实时调整前轮转角,有效地改善了车辆的行驶状态,为线控转向系统的研究提供了一定的参考价值。     

前馈神经网络的特性分析与应用

分析了神经网络的特性，比较研究了前馈神经网络隐层神经元个数对神经网络的学习速度与效果的影响，探讨了隐层神经元个数与输入层变量个数之间的关系。提出了提高神经网络仿真效果的一种方法。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究（双语出版）

针对道路曲率变化范围较大时，智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题，提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统，该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中，通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论，选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合，求解关联函数，并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中，在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器，在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器，非域中车辆-道路系统处于完全失控状态，采取紧急制动。2种仿真工况结果表明：相比于单一PID反馈控制，提出的车道保持控制系统，有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值，提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

欠驱动UUV首尾平行操舵控制器设计研究

对欠驱动UUV首尾平行操舵模式的控制特性和应用需求进行分析,建立首尾平行操舵控制数学模型。设计首尾平行操舵混合控制器,尾舵通过PID控制器实现深度控制,首舵通过基于模糊PID的前馈-反馈复合控制器实现姿态调整。首舵前馈控制器用于补偿尾舵引起的扰动,模糊PID反馈控制器用于补偿前馈控制偏差和外界扰动。仿真结果表明,设计的混合控制器实现了小攻角爬潜控制,控制器精度高、适应性好,首舵反馈控制采用模糊PID控制器后,具有更高的鲁棒性。