简介：摘要：本文深入探讨了机电系统中智能控制与自适应算法优化的关键概念与应用。智能控制通过引入模糊控制、神经网络控制和遗传算法等方法，实现系统的学习与适应，为提高机电系统性能提供新思路。自适应算法以实时监测系统状态为基础，通过参数自动调整，应对工作环境和负载条件的变化，提高系统鲁棒性。文章还强调了智能控制与自适应算法的互补性，通过案例展示二者结合应用在智能制造等领域的潜力。尽管面临挑战，如算法复杂性和系统可靠性，但通过算法改进、硬件优化和跨学科合作，可促进机电系统的智能化发展，推动未来工程实践的创新与进步。

简介：摘要：本文综合探讨了自适应控制和优化算法在智能制造系统中的关键作用。自适应控制通过实时调整控制策略，提高系统的稳定性和适应性；而优化算法则通过搜索最优解或近似最优解，优化生产过程和资源分配，提高效率和质量。它们的结合应用对智能制造系统的性能提升至关重要，促进制造业智能化发展。未来，随着技术的不断创新，它们将进一步推动智能制造系统的发展，助力制造业实现更高水平的智能化与高效化。

简介：  摘要：随着航空技术的飞速发展，飞行器面临着越来越复杂的飞行环境，如多变的地形、恶劣的天气以及密集的交通等。在这种背景下，研究面向复杂环境的自适应航迹规划算法具有重要意义。本文提出了一种自适应航迹规划算法，旨在应对复杂环境中的各种挑战，提高飞行器的自主导航和安全飞行能力。

简介：摘要：随着智能电气工程的迅速发展，自适应控制算法在其中的应用日益重要。本文详细探讨了自适应控制算法在智能电气工程中的理论基础、应用场景以及面临的挑战。通过对多种自适应控制算法的深入分析，阐述了其在提升系统性能、增强稳定性和优化资源配置方面的显著优势。

简介：摘要

简介：摘要：本文主要研究铁路通信系统中自适应调度算法的优化问题。随着铁路运输的现代化和信息化发展，铁路通信系统在提高运输效率和安全性方面起着至关重要的作用。为了应对日益复杂的通信需求，本文探讨了基于自适应调度算法的优化方法，分析了其在动态网络环境下的应用和改进策略，并提出了一种新的优化框架，旨在提升通信资源的利用效率、降低延迟和提高系统的鲁棒性。通过理论分析和算法比较，验证了该优化策略的有效性。

简介：本文提出以传统PI控制器为基础，结合广泛应用的模糊控制理论以及迅猛发展的分数阶控制理论，设计一种基于模糊自适应分数阶PIλ的伺服控制器的设想，并在Simulink中搭建仿真模型验证其控制性能。仿真结果显示，本文设计的伺服控制器表现出更为优越的性能。对于高精度伺服系统而言，模糊自适应分数阶PIλ控制器能够满足其对控制性能的苛刻要求，具有一定的可行性。

简介：针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明：该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。

简介：为解决视频会议网络传输过程中负载变化、传输带宽不稳定与可靠视频质量等问题，提出了一种视频会议系统中带宽自适应分配方法。首先，根据视频会议特点建立了带宽自适应网络传输模型；然后，给出了基于丢包率检测的带宽自适应传输控制及其实现方法；最后，进行了试验验证。试验表明，该方法在带宽状况不稳定的条件下能够自适应改变传输带宽，有效控制丢包率。

简介：针对动态网格优化算法（GEA）收敛速度较快,收敛精度不够理想,特别是解决多峰函数有可能会错过全局最优解的缺陷,提出了一种新的自适应动态网格优化算法.通过评估早熟收敛程度,将早熟收敛程度、函数的峰值与步长的变化联系起来,加入1个随机因子用以调整搜索范围,从而提高了算法的寻优效率.通过对典型的MP问题的测试,并与其他的动态优化算法比较,证明了算法的有效性.

简介：针对采样运动规划算法效率低，尤其在处理高维空间和复杂障碍环境等问题时，严重依赖于所选采样参数和碰撞检测距离等，提出了一种自适应双向快速密集树（ABiRDT）避碰运动规划方法。首先，深入研究了ABiRDT算法的基础理论和实现方法，可适应调整碰撞检测距离参数和随机采样扩展步长；其次，重点研究了本算法所采用的c-空间加权均匀采样、最近邻位形查找和基于混合包围盒的并行离散碰撞检测等关键自适应策略；最后，通过三维可视化计算机仿真验证了本文提出算法的有效性。

简介：摘要数控算法已广泛运用于各种工业加工场合，本文在研究主流

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。

简介：本文基于自适应天线系统中的辨识信号到达方向AOA（AngleofArrival）关键问题，研究了其实现的MUSIC算法的原理，并通过MATLAB仿真分析，结果表明，接收信号个数必须小于阵元数才能用MUSIC算法进行波达方估计，MUSIC算法对于波达方向估计的分辨率在接近90°处为5°左右，在接近0°～180°处为5°～7°。

简介：针对目标跟踪中非线性滤波精度下降甚至发散的问题，提出了一种时变噪声统计估计的自适应无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFiltering，UKF）算法。首先将系统模型和滤波算法修正为适于噪声非零均值时的情况，然后根据极大后验估计原理，推导出一种次优的时变噪声统计估计器，其系数通过指数加权的衰减因子计算得到，最后与传统UKF算法结合形成自适应的滤波算法。仿真结果表明，该算法保证了滤波收敛性，能够对目标进行有效跟踪，而且滤波精度显著提高。

简介：该文在对车间调度问题进行描述的基础上,提出了一种新的自适应遗传算法,并将其应用于JSP问题.

简介：CDMA系统中存在＂远近效应＂、多址干扰等问题,为了解决这些问题,采用功率控制技术是一种比较有效的方法。文章提出了一种改进的自适应变步长功率控制算法的模型,来解决CDMA系统中的功率控制问题。

简介：摘要：针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性。仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法。

简介：为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。

简介：针对传统算法大多忽略人眼特性,获得的视差图与人眼真实感受之间存在一定差异的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的自适应权重匹配算法.该算法首先引入视觉显著性特征,然后对像素权值分配进行改进并提出新的匹配代价度量准则,最后采取左右视差图融合的方法获得最终视差图.相关图像实验表明,改进算法很好地解决了遮挡问题,可精确描述边缘和细节视差;相对于原算法有较大程度的性能提升.