永磁同步电机超螺旋滑模自抗扰调速系统设计

针对永磁同步电机调速系统中,非线性自抗扰控制(ADRC)存在参数过多和线性自抗扰控制(LADRC)快速性较差等问题,基于超螺旋滑模算法的快速性特点,提出了超螺旋滑模自抗扰控制(STSM-ADRC)策略。将超螺旋滑模算法引入到自抗扰控制中,对自抗扰控制中的非线性状态误差反馈控制率和跟踪微分器进行优化,提升系统的快速性能,简化参数整定,并采用李雅普诺夫函数进行稳定性证明。仿真结果表明：超螺旋滑模自抗扰速度控制器提高了PMSM调速系统的快速性和鲁棒性。     

一种改进的递归神经网络盲均衡算法

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法。设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节。该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道。实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能。     

马克思对亚当·斯密自由观的超越——基于劳动与竞争的视角

针对永磁同步电机调速系统存在的非线性、强耦合、多变量、参数摄动等问题。研究基于自抗扰技术的交流永磁同步电机直接转矩控制系统。为简化设计采用线性化的自抗扰控制算法，并对算法中的参数调整给出经验性的选取原则。仿真结果表明，该控制算法能够提高永磁同步电机调速系统的响应速度，减小稳态误差，无超调量，且抗干扰性和鲁棒性较强。     

基于改进麻雀算法的卷绕张力控制系统

为了在卷绕系统中建立稳定的张力控制系统，课题组使用自抗扰控制器设计了控制系统。提出采用麻雀算法(SSA)优化整定自抗扰控制器的参数。针对SSA以跳跃的方式寻优、已陷入局部最优和原点收敛性强的缺点，提出基于粒子群算法(PSO)的改进麻雀算法(PGSSA)；该方法引入了PSO的速度算子，修改麻雀算法的发现者和跟随者的位置来更新公式，增强麻雀算法的全局搜索能力。由于麻雀算法的种群多样性比较差，提出引入遗传算法的交叉和变异操作，以保证种群的多样性，避免PGSSA过早陷入局部最优。选择复卷机的收卷过程作为控制对象模型，利用MATLAB/Simulink软件平台，分别采用PGSSA和SSA对ADRC控制器和PID控制器参数进行仿真。结果表明：PGSSA的收敛速度和精度都优于SSA。ADRC控制器对扰动的反应速度和抑制能力、阶跃响应的性能指标优于PID控制器。     

同时进行芯片规划的任意元胞模式总体布线

以递归划分的方法来进行同时的芯片规划和全局布线,它是一种把大的问题递归地划分成基本相同小问题的方法。首先采用模糊聚类方法把每一级聚为小于五的几类,再根据聚类构造出递归全局布线图,此图是一颗部分3-树,在它上面存在较好的布线算法,我们给出了在它上面求最小stciper树的算法,并以此算法进行全局布线。     

基于模拟植物生长算法的构造通讯网络Steiner最优树方法

通讯网络作为现代社会信息系统不可或缺的重要枢纽,其设计问题直接影响总消耗成本的高低.本文提出了基于模拟植物生长算法求解通信网络设计问题的新方法.对于给定原始通讯节点的通讯网络,利用模拟植物生长算法来构造网络的Steiner最优树使得网络总布线耗费达到最小.通过对实例计算,结果表明,本算法不仅可获得问题的最优解,计算所需时间也有减少,明显优于其他方法.     

主动悬架非脆弱H_∞控制器设计

考虑车辆建模不确定性和执行器参数不确定性,基于2自由度1/4车辆模型设计主动悬架的非脆弱H_∞控制器,使悬架加速度、悬架动扰度、轮胎形变量得到优化。非脆弱H_∞控制器通过LMI(linear matrix inequality,线性矩阵不等式)算法求解,并在Matlab7.0/Simulink环境下搭建仿真模型进行仿真分析。研究结果表明:该控制器能有效改善车辆的乘坐舒适性,较好地解决平顺性与操纵稳定性之间的矛盾。     

失独之殇：失独家庭的养老困境及其解决对策

将模型参考自适应技术（MRAS）应用于永磁同步电机（PMSM）无速度传感器直接转矩控制系统中。以永磁同步电机本身为参考模型,以电机的电流模型为可调模型,并利用Popov超稳定理论推出自适应律,对转子速度和位置信息进行辨识。考虑到无速度传感器控制系统存在参数变化和负载扰动的鲁棒性问题,将自抗扰控制（ADRC）引入到模型参考自适应无速度传感器调速控制系统中,形成一种新型的复合控制算法。在Matlab/Simulink中建立基于MRAS和ADRC的混合无速度传感器直接转矩控制系统仿真模型,仿真结果表明,该算法具有较好的速度和位置辨识精度、较强的鲁棒性和抗干扰特性、较优的动静态特性。     

基4BOOTH编码的高速32×32乘法器的设计与实现

介绍并实现了一种高速32×32有符号/无符号二进制乘法器。该乘法器采用改进基4BOOTH算法编码方式,所产生的电路与传统相比减小了延时与面积,并采用符号补偿技术对每个部分积进行符号位补偿,进一步简化电路。该乘法器在关键路径上采用改进混合Wallace树压缩器阵列进行优化,其压缩器阵列对称有利于布局布线。该乘法器插入流水后能运行到250MHz,可用作专用数据通道的乘法单元。     

相关向量机及在说话人识别应用中的研究

对基于相关向量机和高斯混合模型的说话人识别算法的模型和特征空间进行了一系列的研究。与一些基于语音帧的说话人识别算法相比,该算法将GMM算法作为底层的语音特征提取,从而实现对语音整体上的处理,对常用的两种语音特征美尔频率倒频系数和瞬时频率的表现进行了对比研究;同时,该算法充分利用了相关向量机的所提供的高泛化性、核函数功能和结果的高稀疏性。基于Chains和AHUMADA两个专门用于说话人识别的语音库的仿真表明,该算法在减少相对误差和减少计算量方面有较大的优势。     

梯度相关的无线传感器网络成簇路由协议

分析了梯度和成簇无线传感器网络路由协议,确定了协议中存在的缺陷,设计了一种基于梯度的高效节能成簇路由协议(GBCRP)。采用基于跳数的梯度建立、能量相关的成簇算法、关键节点转发和功率自适应的簇头路由等技术,解决了无线传感器网络的节点能耗和路由失败而导致的数据传输可靠性问题。仿真实验表明,该协议有效地延长了网络的生命周期。针对不同密度的传感器节点,网络生命周期具有很好的稳定性,同时该协议也具有较好的可靠性保障。     

基于定位辅助按需拓扑维护的超宽带自组网路由算法

提出了一种基于定位辅助按需拓扑维护的超宽带自组网路由算法,该算法利用超宽带技术精确定位信息所获得的网络拓扑信息和路由信息进行分组转发,路由维护阶段在定位信息辅助下采用按需方式进行断链路由的修复和拓扑维护,通过基于位置信息的按需路由发现和限制路由查找范围,以及定位信息和网络拓扑信息的及时更新,在降低协议开销的同时保证了算法的有效性。仿真表明,该算法在分组丢失率、平均端到端时延和路由附加开销等方面具有良好性能,其优良的分布式控制特征能适应超宽带自组网的动态环境。     

第四方物流中基于多维权的有向图模型及算法

考虑客户风险偏好对第四方物流路径优化的影响,将客户的行为因素引入到决策中,提出一种基于累积前景理论的第四方物流路径优化模型。用累积前景理论的前景价值作为客户的期望效用和最优目标,以此来构建改进蚁群算法的评价函数,用基于混合行为的蚁群算法求解出客户满意的最佳物流路径方案。并与效用最大化模型和前景理论模型进行了对比分析,通过仿真和实验数据说明该方法得到的路径方案客户满意度高,从而证明该模型及求解算法的有效性和可行性。     

ACOGA算法的多媒体网络QoS路由实现

针对传统的路由算法收敛速度慢且容易产生拥塞和路由振荡问题,提出了基于蚁群算法(ACO)和遗传算法(GAs)来实现动态QoS路由的新算法。分析了基本的ACO的正反馈性、协同性、并行性和鲁棒性等优点,同时利用GAs很强的自适应性和种群优化技术,通过对ACO算法使用遗传算法的交叉、变异达到对信息素进行调整,来自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略,从而扩大搜索范围。计算和仿真结果表明,该方法具有更好的路由收敛速度和稳定性,能更有效地解决拥塞现象和路由振荡问题。     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

建立在De Bruijn图架构上的三维片上网络设计

提出一种基于De Bruijn图的新型三维片上网络架构方式,利用De Bruijn图直径短、路由简单及容错等特性,实现三维片上网络水平面网络和虚平面网络相结合的分层架构与容错路由算法。利用仿真,在均匀流量和热点流量模型下将该架构与传统架构进行仿真与性能比较,结果表明,与传统的3D_Mesh、XNoTs等架构相比,基于De Bruijn图的三维片上网络架构方式具有较小的网络平均延时与良好的可扩展性。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

无线Mesh网络链路认知OLSR路由协议

针对无线Mesh网络性能需求,及其路由所面临的挑战,以OLSR路由协议为基础,提出一种链路认知的路由协议LC-OLSR。协议对节点负载、链路投递率和链路可用性等环境进行感知和推理,获得网络中节点之间的路径链路质量评价,评价结果用于路由的优化,达到提高网络吞吐率和负载均衡的目的。仿真表明,LC-OLSR能够提高无线Mesh网络的分组递交率,降低平均端到端延时,一定程度上达到了负载均衡的目的。     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

面向连接的Ad hoc网络多径路由协议

为了在Ad hoc网络中提供面向连接的服务,结合MPLS技术中标签交换路径面向连接的特性和多径路由的特点,提出了一种基于标签交换的Ad hoc网络多径路由(LSMR)协议。在源节点和目的节点间按需建立多条没有交叉节点的标签交换路径,使得数据包的转发完全在链路层完成,不需网络层的介入,加快了转发速度。仿真结果表明,LSMR协议比AODV协议能够降低端到端时延和路由负载,提高数据包的投递率。