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连铸坯二冷终电磁搅拌的协调优化控制
二次冷却和电磁搅拌是连铸生产的关键技术。这些参数通常是单独优化和控制的，在非稳态条件下会引起内部质量波动。针对二冷和F-EMS的参数优化问题，提出了一种基于多目标粒子群优化算法的协调优化控制策略。建立了计算铸坯温度和凝固过程的凝固传热模型，采用自适应网格方法提高了最优解的多样性和鲁棒性。根据优化结果对二次冷却水和F-EMS搅拌电流进行动态控制。现场试验结果表明，最大碳偏析量及其它质量指标均能显著提高。
环境中无人机对抗各种风的控制器
小型无人机易受外界干扰，特别是大气环境中的风场干扰。因此，无人机的姿态、速度和位置等状态通常无法跟踪期望的控制指令。本文总结了不同类型的风场对无人机的影响，并对其风场对无人机的影响机理进行了分析。其次，利用无人机空速和地面速度获得的风速信息，提出了一种新的无人机“抗外扰”飞行模式，以抵消侧风引起的轨迹偏差。为了实现“抗外扰”飞行模式，提出了基于Lyapunov稳定性理论的变模型参考自适应控制（VMRAC）系统，该系统还可以处理风切变和湍流对无人机飞行的不利影响。仿真结果表明，该策略能显著提高无人机在风干扰下的轨迹跟踪质量。
基于粒子群优化的四相交错升压变换器电压控制器PI控制器的设计
本文介绍了一种四相交错boost变换器的电压反馈控制方法，该方法利用PI控制器的次启发式优化调节增益。采用元启发式优化、粒子群优化、遗传算法和禁忌搜索等方法来寻找控制系统的最优增益。在实验中，利用MATLAB/Simulink在数字信号处理板TMS320F28335上实现了所设计的控制系统。本文对控制系统进行了无负荷和有负荷两种工况的试验研究。与遗传算法和TS方法相比，PSO算法对调节增益控制系统的响应结果无超调，接近稳态。此外，它还可以根据控制信号在无负载和有负载情况下保持输出电压反馈恒定。结果表明，四相交错boost变换器由PI控制器调节增益，PSO能有效地保持两电平的电压。
智能滚动接触疲劳试验台关键控制技术研究
研制了一种智能化滚动接触疲劳试验装置，并给出了控制方法。为了准确地获得滑差，提出了基于主从同步的控制方法。为了控制高精度的载荷，该控制方法考虑了位移和载荷两个因素的影响。有效地抑制了负载控制中的非线性干扰和过转矩。以西门子集成运动控制系统SIMOTION D425为基础，构建了智能滚动接触疲劳试验装置的控制系统结构。这些方法得到的滑移率解和控制的试验载荷均满足设计精度要求。验证实验中，负载控制精度为±3%，负载控制平均误差为1.77%，滑移控制平均误差为0.26%。实验结果表明，所提出的控制方法是可行和有效的。
一种改进的蚱蜢装箱优化算法
蚱蜢优化算法（GOA）是一种新的元启发式算法。由于其部署简单、精度高，被广泛应用于各种工业场景中，得到了很好的解决方案。但同时，GOA算法也存在一些不足：（1）原始线性收敛参数导致勘探开发过程不平衡；（2）收敛速度不稳定；（3）容易陷入局部最优。在本文中，我们提出了一个使用非线性收敛参数、小生境机制和β-克服上述缺点的爬山技术。为了评估EGOA，我们首先选择GOA作者的基准集来测试EGOA相对于基本GOA的性能改进。分析内容包括勘探能力、开发能力和收敛速度。其次，我们选择了新的CEC2019基准集来测试EGOA在复杂问题中的优化能力。通过对两个基准集上的算法结果的分析，发现EGOA算法的性能优于其他五个元启发式算法。为了进一步评价EGOA，我们还将EGOA应用于工程问题，如装箱问题。我们在SchWae2实例中测试了EGOA和其他五个元启发式算法。通过对Friedman检验结果的分析，发现EGOA算法在装箱问题中的性能优于其他算法。
基于LSTM-GBRT模型的交通事故预测
道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。目前的交通事故预测存在精度不高的问题。为了给交通管理部门提供更准确的预测数据，可以将其应用到交通管理系统中，帮助交通管理部门做出科学的决策。建立了基于长短期记忆梯度增强回归树（LSTM-GBRT）的交通事故预测模型，并通过对交通事故相关数据的训练，对交通事故安全水平指标进行了预测。实验结果表明，与各种回归模型和神经网络模型相比，LSTM-GBRT模型具有良好的拟合效果和鲁棒性。LSTM-GBRT模型能够准确预测交通事故的安全等级，使交通管理部门更好地掌握交通安全等级的情况。
