基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化

针对传统PID控制器参数优化费时且不能保证获得最佳性能,提出一种基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化方法。布谷鸟搜索算法(CS)具有参数少、搜索能力强等特点,但是标准布谷鸟搜索算法参数采用固定值,极大地影响了算法的性能,因此提出了动态布谷鸟搜索算法(DCS),DCS算法采用动态参数,算法性能明显改善。仿真试验结果表明基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器具有较好的控制性能指标。     

基于节点生长马氏距离K均值和HMM的网络入侵检测方法设计

传统的网络入侵检测方法存在着检测率低和无法进行在线检测的问题, 为此设计了一种基于节点生长马氏距离K均值和HMM的网络入侵检测方法;首先,给出了入侵检测系统框图,然后,以马氏距离为评价准则,提出了一种节点根据距离阈值进行自适应生长的K均值算法以实现样本的聚类,得到样本属于各攻击类型的后验概率,并采用此后验概率来初始化HMM中的初始矢量分布、状态转移概率和观察值概率等参数,通过前向评估准则和后向评估准则对HMM模型进行训练,从而获得了HMM检测模型,将样本输入到各检测模型中并将概率最大的检测模型作为其攻击类型;仿真试验表明所提方法能有效地实现网络入侵检测,不仅具有较高的检测率,而且具有较低的误检率和漏检率,是一种有效的网络入侵检测方法。     

工作空间限制下的机械臂路径规划方法

很多国内外的学者都对机械臂的工作空间进行了研究,提出了很多不同的方法。蒙特卡洛算法是一种较为广泛的方法。这种算法产生的点云式工作空间表示,很难应用于类似于路径规划这样的任务。针对这种问题,提出了工作空间限制下的路径规划方法。首先对环境空间进行离散化,使用机械臂逆运动学确定工作空间。这样得到的工作空间可以用小正方体及其顶点的数据结构表示,非常容易应用改造后的快速搜索随机树（RRT）算法。最后,与蒙特卡洛算法和标准RRT算法的对比实验证明了所提出方法的有效性。     

基于SVM的上肢康复机械臂轨迹跟踪预测控制

针对上肢康复训练机械臂具有强耦合、非线性和时变的特点,设计了基于SVM（支持向量机）的轨迹跟踪预测控制器。采集机械臂系统的输入和输出数据,通过SVM辨识得到广义逆系统,与原系统串联实现解耦。对解耦后的系统,采用SVM辨识预测模型和PSO优化滚动控制序列的预测函数控制方法,并从其内模结构分析了系统的稳定性和鲁棒性。实验结果表明,该方法能够平稳高精度地实现轨迹跟踪。