摘要：针对高速路网中诱导策略的设计,以可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)的开关切换为控制手段,把交通诱导归纳为一类最优开关控制命题.通过元胞传输模型建立实际路网模型,利用遗传算法求解,给出了一种VMS诱导策略的最优设计方法.仿真结果表明,设计给出的VMS控制律可以提高路网通行能力,缓解局部拥堵.特别是对路网流量分布不均衡的情况效果较好,路网总耗费时间可降低32.39%.

摘要：以虚拟磁链为核心,建立三相Boost型脉冲宽度调制(PWM)整流器直接功率控制系统的模型结构.应用矢量空间变换方法及数字信号处理(DSP)技术,给出控制系统中交流电压、虚拟磁链和瞬时功率估计的数字化算法,探讨PWM调制开关表与功率滞环控制器的构成机制,并在实验平台上对所设计的基于虚拟磁链的三相Boost型PWM整流器直接功率控制系统进行实时控制试验。为检验控制系统性能,试验时在电源电压中注入5%基波幅值的5次谐波.试验结果表明,与传统的直接功率控制方法相比较,基于虚拟磁链的三相Boost型PWM整流器直接功率控制系统结构简单,能有效减少传感器的数量,且抗干扰能力强,电网输入电流的畸变较小,具有更优的瞬时功率静动态控制特性.

摘要：基于Lyapunov分析方法,针对具有严格反馈形式的非线性互联系统,本文设计了一种分散式backstepping自适应迭代学习控制器.子系统之间的互联项为所有子系统输出项线性有界,为每个子系统设计的控制器仅采用该子系统的信息,不需要子系统之间相互传递信息.在控制器中,引入在时间轴和迭代轴上同时更新的自适应参数,以补偿子系统之间的互联项影响.通过采用本文给出的控制器,可使得每个子系统的输出跟踪相应的参考模型输出,仿真结果验证了本文算法的有效性.

摘要：为简化变迹叉指换能器设计过程,提出了一种新的变迹叉指换能器的设计方法,它以叉指换能器的中心频率处的插入损耗和旁瓣电平作为寻优目标,叉指换能器的指条长度作为基因,通过选择、交叉和变异等遗传操作,自动生成叉指换能器的所有指条长度,并给出进化得到的变迹叉指换能器的频率响应。实验结果表明,提出的设计方法正确有效,所编制的进化设计软件包实用性强。

摘要：结合现有的电流检测、电流编程和电流控制技术,对均流接口电路的均流(CS)控制器进行了设计.得到并定义了8种不同类型的均流控制器,选择并详细介绍了其中的2种——"最小主从模式脉宽调制(PWM)和"平均模式滞环"均流控制器.对这2种均流控制器以及所对应均流接口电路的稳态均流特性和工作频率特性进行了测试,仿真和实验数据都与理论分析值基本吻合.基于测试的结果,总结了这2种均流控制器以及所对应均流接口电路在均流效果等5方面的性能.在这2种均流控制器的作用下,均流接口电路都能达到良好的均流效果."最小主从模式PWM"均流接口电路的均流效果与其通道数几乎无关.

摘要：多阈值CMOS技术是一种新的降低电路功耗的设计技术.根据多阈值CMOS电路设计原理,设计了多阈值组合逻辑单元电路,并将多阈值技术与冗余抑制技术结合起来,设计了多阈值优先编码器,通过将高阈值NMOS管的控制信号用较高优先权的输入信号进行控制,抑制了优先编码器的冗余现象,控制了电路的漏电流,且无须增加控制信号.采用0.18μm工艺参数进行模拟,结果表明,所设计的多阈值优先编码器具有正确的逻辑功能,在相同的参数条件和输入信号下,与已有的冗余抑制优先编码器相比,节省约19%的功耗;与传统的优先编码器相比,节省了约49%的功耗.

摘要：在无功市场的规划和设计阶段,潜在的市场力是一个必须认真考虑的重要问题。现有的无功市场力评估指标大都只考虑了电力系统的技术特征,没有考虑市场参与者的策略性投标行为。在此背景下,提出了基于智能体代理的市场仿真方法以研究无功市场中参与者的博弈行为,其中采用了模仿者动态算法来模拟参与者追求利润最大化的理性行为。发展了计及发电机强制(免费)无功出力要求的统一价格竞价模式和按报价结算竞价模式,并利用得到的结算电价计算无功市场力指标,即无功价格成本裕度指标。最后,以CIGR32节点系统为例说明了所述方法的基本特征。算例分析结果表明:在统一价格结算模式下,潜在的市场力比按报价结算模式下更为严重。

摘要：提出标准神经网络模型(SNNM)来描述包含神经网络或T-S模糊模型的时滞(或非时滞)离散智能系统.SNNM由离散线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成.利用SNNM的全局渐近稳定性分析的结果,分别设计线性或非线性动态输出反馈控制器,使得SNNM的闭环系统稳定.控制方程可以表示为线性矩阵不等式(LMI)形式,便于利用各种凸优化算法求解以获得控制规律.大部分基于神经网络(或模糊模型)的时滞(或非时滞)离散智能系统都可以转化为SNNM,以便采用统一的方法来综合这些智能系统的控制器.SNNM的3个应用例子表明:SNNM不仅使得大多数基于神经网络(或模糊模型)的离散智能系统镇定控制器的综合简单易行,而且为其他类型的非线性系统的控制器综合提供新的思路.

摘要：为了能够方便地分析离散递归神经网络(RNN)的稳定性,以及解决目前比较难的离散非线性系统的控制器的综合等问题,类似于鲁棒控制中的标准模型,提出一种新的神经网络模型——离散时滞标准神经网络模型(DDSNNM),它由离散线性动力学系统和有界静态时滞(或非时滞)非线性算子连接而成.利用不同的Lyapunov泛函和S方法推导出基于线性矩阵不等式(或非线性矩阵不等式)的DDSNNM全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件.大多数离散时滞(或非时滞)RNN稳定性分析或包含神经网络的非线性控制系统都可以转化为DDSNNM形式,从而进行稳定性分析或镇定控制.从DDSNNM应用于离散时滞细胞神经网络(CNN)的稳定性分析以及非线性控制系统的综合实例可以看出,DDSNNM不仅使得大多数RNN的稳定性判定简单易行,而且为非线性系统的控制器设计提供新的思路.

摘要：为了实现故障检测,在传统的Luenberger观测器的基础上,提出了一种Luenberger鲁棒故障检测观测器的设计方法及相应的故障检测算法,并给出了在干扰存在的情况下,实现鲁棒故障检测观测器设计的充分必要条件.利用此观测器可以实现系统中带有确定性过程噪声的故障检测,且该鲁棒故障诊断观测器主要针对执行器故障的检测.仿真结果表明,该观测器可以克服噪声影响,实现鲁棒故障检测.