摘要：在应用微型化技术进行大规模模拟集成电路设计过程中,存在多个性能指标相互冲突的问题,因此,提出一种精英导向型多目标差分变异烟花算法(GMOFWA-DV),利用粒子进化信息引导爆炸,提高算法搜索效率,同时采用差分算法中变异、交叉综合变异方式,增强粒子间信息交流以及导向策略的适用性.将该方法与其他3种算法进行仿真实验比较,实验结果验证了所提出算法的有效性.将该方法应用于CMOS模拟集成电路设计参数优化的实际工程应用中,可以降低模拟集成电路设计的开发周期.

摘要：针对干道交叉口进口不同放行方式的实际需求,利用绿波协调控制中的时距分析方法,建立了通用干道双向绿波协调控制模型,设计了基于控制模型的信号配时优化流程,并利用混合整数线性规划方法实现了控制模型的优化求解.模型算法将不受进口放行方式与路段行驶速度的限制,能够遍历所有存在的最佳信号配时设计方案,且易于通过计算机编程实现其优化求解.算例分析表明,利用通用干道双向绿波协调控制模型进行交通信号协调配时设计,能够获得更为精确完整的最佳信号配时设计方案,具有较强的科学合理性.

摘要：基于干道延误时间最小和路段行程速度最大的设计理念,利用智能优化算法和群决策理论,建立了一种双层规划模型下的城市干道交通信号控制方法。算法结合了智能优化策略中的遗传算法和丰富的群体专家意见,并采用模糊数的描述方式实现对不同控制目标的分析评价,给出了一套完善的干道交通信号配时优化方案,使交通问题的分析得以更加客观和实际。最后给出一个实际主干道问题的算例分析,运用MATLAB和Visual C++编程计算对控制方案进行模拟。仿真结果表明,这一方法能有效地改善延误和路段行程速度。

摘要：针对一类四阶欠驱动系统,提出一种基于非线性干扰观测器的解耦时变快速终端滑模控制策略。将四阶系统分解为两个二阶子系统,分别用一个关于系统状态的非线性函数设计各子系统时变滑模面的指数项参数,用第2个子系统的滑模面构造中间变量,将其引入第1个子系统的滑模面中,构造出整个四阶系统的整体滑模面。采用改进的非奇异时变快速终端滑模控制律使两个子系统的状态分别在有限时间内收敛到平衡点;同时为削弱外部扰动对系统控制效果的影响,设计了一个基于双曲正切跟踪微分器的非线性干扰观测器估计外部干扰和系统的不确定性,并将估计值补偿给控制器。利用Lyapunov稳定性原理证明了系统滑模面的渐近稳定性。将该方法应用于小车倒立摆系统的稳定控制,并与现有的解耦滑模控制算法相比,验证了其有效性及优越性。

摘要：针对一类欠驱动系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的全局解耦快速终端滑模控制(NDODGFTSMC)策略。将欠驱动系统分解成两个子系统分别设计全局快速终端滑模面,利用其中一个子系统滑模面的符号函数来构造中间变量,并将该变量引入到另一个子系统的滑模面中,构造出整个系统的滑模面,采用等效控制法和模糊双幂次趋近律求解系统的控制律。同时为了消除系统扰动对控制效果的影响,设计了一种双曲正切非线性干扰观测器对系统干扰进行估计并补偿给控制器。利用Lyapunov稳定原理证明了系统滑模面的渐近稳定性。将该方法应用于小车倒立摆系统的控制中,仿真结果验证了其有效性及优越性。

摘要：针对二自由度分数阶PID控制器设计的参数多,结构复杂等复杂问题,提出了一种基于D分解法和主导极点配置的新型参数整定方法;其基本原理首先基于动态响应指标约束进行主导极点配置,在确保闭环系统的响应特性良好的条件下确定系统超调量和调节时间,由此经过转换得到未知参数之间的函数关系;其次,使用D分解法,将未知参数在不影响的控制性能的条件下由多减少,再由相关参数取得系统性能稳定的参数域中优化,最后以差分进化算法为导向,以两种方法取得的相关约束条件为指标取得最优控制器参数,在确保所选极点的优势下使所设计的控制器达到理想的控制性能;最终,将所设计的控制器通过应用在整数阶和分数阶被控对象上,使用仿真验证新方法的鲁棒性和快速性,同时也表现了新方法的有效性和实用性。

摘要：小车倒立摆系统是一种具有非线性、强耦合、多变量、欠驱动等特性的自然不稳定系统,倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题。针对该种控制目标,提出了一种基于改进深度学习策略梯度算法的控制方法,控制机构采用强化学习算法作为控制策略。其中,强化学习系统由策略神经网络和基线函数神经网络共同构成,同时神经网络激活函数采用了性能更优的Swish函数,并添加了基线函数以提高训练效率。将新的算法应用于小车倒立摆系统进行仿真实验,并与经典控制算法进行比较,试验结果证明了本文算法的有效性。