摘要：太阳能作为一种巨量且分布广泛的可再生能源,具有巨大的发展潜力,光伏发电系统因此得到了广泛应用。然而,光伏发电系统的性能受到多种因素的影响,其中包括光照强度、温度、光伏电池的材料和工艺等,这些因素导致光伏发电系统的输出具有不确定性。因此,为了优化光伏发电系统的运行,提高其发电效率,仿真软件的设计与控制决策问题的研究显得尤为重要。在光伏发电系统仿真软件设计方面,需要构建能够准确模拟光伏电池、逆变器、储能电池等关键组件以及整个光伏发电系统运行特性的模型,这些模型需考虑各种影响因素(如光照变化、温度变化、电网条件等),并能够提供实时、准确的仿真结果。同时,仿真软件还需具备强大的数据处理能力,以便用户能够方便地进行模型搭建、参数设置和结果分析。光伏发电系统在控制决策问题研究方面,需要实现高效、稳定的运行,这要求系统能够根据实时环境条件自动调整工作参数,以保证系统能在最佳条件下运行。

摘要：通过对突发事件背景下的舆情传播进行多案例研究,界定了群众类型和政府干预作用,并分析了各类群众间的状态转移关系.然后,通过借鉴SEIR传染病模型的构造思路,结合舆情传播的实际特点,建立了政府干预下的舆情传播控制系统,进而运用平均场方法给出了系统的微分方程组模型.进一步,通过研究模型的平衡点和稳定性,得到了政府所应选择的管控方向,并以2011年东日本大地震事件中的舆情传播为例进行了验证.最后,基于该案例,通过设计多个情景,考查了政府的不同应急决策关注点对群众行为的影响,给出了应急方案的制定策略.

摘要：为实现农机自动导航控制,兼顾系统成本和作业效率,对农机自动导航控制决策方法进行了研究,并设计开发了一种导航软件系统。首先,系统根据获取的农田边界、农田形状及作业需求进行路径规划。其次,采用简化二轮车运动学模型,采用模糊控制进行导航决策控制,模糊控制器的输入参数为农机横向偏差和航向偏差,输出参数为前轮转角信息。最后,导航系统根据转角信息,由PLC控制器控制方向盘转动,从而实现导航控制。导航软件采用模块化设计思想,由串口数据通讯、数据分析与处理、数据与图形显示和数据存储4个模块构成,基于C++/MFC语言编写实现。系统还可在导航结束后,对导航偏差数据进行保存,便于试验后进行误差分析。试验结果表明:农机自动导航控制决策方法可以实现较好的控制精度,软件系统界面友好、通讯稳定、功能较为齐全,满足农机田间自动导航作业的需求。

摘要：结合面向控制决策的系统设计原理,给出了城市轨道交通列车自动监控(ATS)系统的概念和总体框架,并按照其原理完成了系统的功能实现。ATS采用了分布式的多层计算方式来提供ATS的框架结构,既减少了数据在网络上的传输频率,也减轻了中心ATS服务器的负担,平衡了中心与本地ATS服务器的压力,增强了系统实时处理数据的能力,有效地避免大量系统数据传输,为提高系统的安全性提供了良好的解决方案。

摘要：针对武器装备健康状态精确控制的需求,提出了基于大数据综合推理的武器装备健康状态控制决策方法。首先,对武器装备全寿命周期数据进行采集与处理,形成以武器装备健康状态为特征属性之一的知识库;其次,根据武器装备健康状态动态控制流程,提出综合案例库推理和规则库推理的机制;再次,采用K近邻算法计算相似度进行案例推理和采用事实特征集合匹配进行规则推理,并不断形成新知识;最后,以某型武器装备液压系统为例,根据其健康监测及其他属性特征数据推理出控制策略。仿真结果表明:融合大数据的综合推理方法能提供与武器装备健康状态相适应的精细且准确的动态控制决策,可为实现武器装备健康状态精确管理提供有力支撑。

摘要：应用Petri网理论 ,通过对现有FMS(柔性制造系统 )进行分析和研究 ,确定了该FMS中的各状态和事件及其因果关系 ,建立了实际FMS的Petri网模型。通过该模型的描述和对FMS实际运行情况进行分析 ,建立了优化调度控制规则。依据模型和调度控制规则 ,构造了该FMS管理与控制软件 。

摘要：高速公路已经成为衡量一个区域经济发展水平和潜力的标准，但高速公路建设存在投资大、工期紧施工质量要求高等特点，因而控制工程造价也凸显重要。而在施工实施中设计概算往往不能真正控制项目总投资，其原因包括高速公路工程造价具有大额、动态和兼容的特点，同时在决策阶段确定的投资总额往往因种种因素导致与实际发生额存在偏差，因而有效控制决策阶段工程造价利于对后期工程投资控制，实现其造价目标有重要意义。

摘要：结合大电网应对自然灾害的需求,将调度防御系统扩展到自然环境变化(如高温、暴雨等),提出了自适应外部自然环境变化的调度防御系统的工程方案设计、接口和应用功能设计。从信息采集、分析预警、控制决策3个层面构建应对自然灾害的安全稳定防御体系,为各种自然环境下电网的安全稳定分析与控制决策提供技术支撑,有效地提升电网应对自然灾害的能力。文中阐述了该防御系统的框架、功能、接口及硬件设计,介绍了该设计方案在江西电网的应用,并给出了运行实例。

摘要：针对弹道导弹中段突防后飞行弹道与标准弹道产生较大偏离的弹道机动调整问题,建立了机动调整时机策略最优化模型。设计了机动调整逆序Q学习算法,采用Tile coding逼近器编码状态特征空间,并对其进行线性逼近。构建了Q学习算法与蒙特卡罗方法相结合的逆序更新策略机制,以对导弹机动调整最优时机进行训练。仿真测试分析结果表明,在给定场景参数下,通过10000代强化学习算法训练得到的策略能够可靠地使用最少机动次数控制导弹突防后飞行弹道的调整决策,验证了方法的有效性。

摘要：巡飞弹组(Loitering Munition Group,LMG)突防控制决策是提高巡飞弹群组作战自主性与智能性的关键。针对存在截击拦截器和临机防空火力区的动态环境中弹组突防机动指令在线生成困难的问题,提出一种基于知识辅助强化学习方法的LMG突防控制决策算法。结合领域知识、规则知识改进状态空间和回报函数设计提高算法泛化能力与训练收敛速度。构建基于软动作-评价方法的LMG突防控制决策框架,以提高算法探索效率。利用专家经验和模仿学习方法改善多弹多威胁带来的解空间狭窄、算法初始高效训练经验匮乏的问题。实验结果表明,新算法能够在动态环境中实时生成有效的突防机动指令,相较于对比方法效果更好,验证了算法的有效性。