大功率柴油发动机在非公路矿用车辆应用普遍，实现油门控制数字控制，即可节约燃料，又可提高工作效率。基于神经网略法搭建所研究的发动机数学模型，并在此模型基础上结合发动机电控系统的结构特点，建立系统的数学模型。在发动机电控冷却系统的基础上，搭建发动机性能监控系统，通过试验获得不同工况下基于动力性及经济性的最佳工作温度点。结合电控系统和发动机模型及其工作原理和诊断原则，在系统中采用增量式PID 控制器，对油门控制策略进行研究，基于Simulink建立系统的数学模型，对发动机怠速、升温、熄火等工况进行分析。结果可知，发动机的控制精度可达±5 r/min；在自动怠速控制中可平均节油约3 %；系统的响应可靠，可实现性强，可作为实际设计的参考。
在混合信号电路设计中我们需要对模拟和数字边界信号进行扫描保护，防止其在扫描测试时候随机翻转影响测试结果，增大静态电流，同时防止扫描的测试向量结果失败。通常设计者会手工通过模拟数字电路设计规范和相互沟通来确定需要保护的节点信号。但如果有遗漏或者是错误，设计往往已经进行到后端，改动设计需要重新综合，伤筋动骨而且效率低下。提出两种方式混合信号电路设计中模拟和数字边界信号进行扫描保护的流程，基本含概SoC设计中Scan保护的所有可能性，给EDA厂商提出一种增强软件功能的思路。通过上述方式设计者可在寄存器传输级仿真阶段就可以找到相应的遗漏点并且可自动插入扫描保护逻辑，从而降低测试功耗，提高效率和测试结果准确性。
风力发电系统的功率容量和渗透率得到快速增长。当出现电网电压跌落情况，风力发电系统需要满足低电压穿越要求，而且需要帮助整个系统保持电压和频率稳定。和其他算法相比，模型预测控制具有快速的动态响应和参考跟踪性能，而且工作开关频率较低。为了满足低电压穿越要求，将模型预测控制应用到风力发电系统的并网控制器中。仿真结果验证了所提出算法能够快速的跟踪给定电流。
数据挖掘领域中类别不平衡数据分类属于热门研究课题。在传统分类算法中，由于存在一定程度的偏向性，使得少数类的分类效果欠佳。基于此，提出一种多层级联式少数类聚类高精度数据挖掘算法。该算法基于聚类进行欠采样，在多数类样本上进行聚类并提取聚类质心，得到数目等同少数类样本的聚类质心，之后和所有少数类样例一起构建新平衡训练集。为杜绝少数类样本数量过少导致训练集过小而影响分类精度，利用SMOTE过采样结合聚类欠采样，在平衡训练集上通过K均值聚类和C4.5决策树算法相级联的分类方式来优化分类决策的边界。实验表明，该算法在处理类别不平衡数据分类问题方面具备一定的优势。
在车载网络VANETs(Vehicle Ad Hoc Networks)中，采用广播技术分发数据包。为此，提出基于概率和时延的混合的车载网络广播PDHB(Probabilistic and Delay-based Hybrid Broadcast )协议。PDHB协议主要由转发概率计算阶段和定时时延2个阶段。首先，利用车辆密度和距离信息计算转发概率，然后再利用转发概率设置定时，进而减少冗余数据包，缓解广播风暴问题。仿真结果表明，与泛洪广播协议相比，PDHB协议的冗余数据包下降近20 %，数据包投递成功率提高了23 %。
针对属性权重完全未知的区间犹豫模糊多属性群决策问题，提出了一种基于犹豫模糊连续熵的多属性群决策模型。首先，将连续有序加权平均算子运用到犹豫模糊连续熵公式的构造过程中，并证明构造出的熵公式满足区间犹豫模糊熵的公理性条件；然后，以不确定信息最小化为准则设计最优化模型，确定属性权重；在区间犹豫模糊信息环境下，建立一种属性权重完全未知的多属性群决策模型，该方法能够考虑到决策者的决策态度，使得决策者可以依据自身的风险态度进行决策。最后，通过数据库系统的选择实例说明提出的决策方法是合理和有效的。
基于Q-learning机器学习技术的粒子群优化算法(PSO)可以提高PSO对高维问题的优化效果。首先，缩小粒子群的种群大小，通过Q-learning机器学习技术管理PSO粒子的行为；然后，Q-learning机器学习技术根据粒子的性能自适应地切换粒子的操作，性能好的操作受到奖赏，性能差的操作受到惩罚；最终，通过Q-learning学习技术的全局寻优能力来弥补PSO局部优化能力的不足。通过多组仿真实验的结果表明，该算法提高了PSO算法对高维问题的优化性能与收敛速度。
从高压加热器结构及工作原理为出发点，介绍了高加水位自动控制的重要性，针对某600 MW机组卧式高压加热器水位波动大问题进行分析，制定了高加水位自动控制逻辑增加前馈的优化措施，其前馈逻辑通过Matlab数值分析软件进行最小二乘法曲线拟合得到，利用拟合优度逐一排除对高加水位影响因素，最终通过现场试验证明了该方法的可行性，彻底解决了高加水位波动大问题并取得了良好的水位调节品质，为今后生产实践提供了参考。
针对T型三电平整流器，提出一种快速预测控制和矢量调制方法。当直流侧负载出现扰动时，和传统PI控制方法相比，预测控制能够实现直流侧电压的快速跟踪。并网控制方面，和传统方法相比，不需要调节参数和具有快速的动态响应。针对T型三电平整流器存在的中点电位振荡问题，提出一种新型调制方法，该方法内容能够给实现中点电位振荡和偏移抑制。最后通过仿真验证了所提出的控制以及调制正确性
针对双起升桥式吊车双吊具同步运行过程中普遍存在的建模不精确，系统参数变化和外部干扰不确定等问题，采用交叉耦合策略，提出一种直接自适应同步控制方法。该控制方法采用滑模控制原理，将PD控制律和自适应滑模切换项相结合，控制律结构简单，不需要预先已知系统参数信息。控制器采用自适应增益，确保滑模控制律的稳定，并采用变边界层技术抑制抖振现象。利用Lyapunov理论证明控制器是全局渐近稳定的。仿真结果表明了方法的有效性，在不确定扰动存在的情况下具有良好的动、稳态性能。
