随机控制在进港航班调度中的应用

民航机场航班进港问题是一类典型的离散事件动态系统问题,但在合理的假设条件下能够转化为以进港事件发生序列为自变量,进港时间间隔为受控量的随机系统控制问题.利用某机场航班进港时间的实测数据,通过模型辨识的方法建立航班进港过程的离散随机系统ARMA模型,采用最小方差控制的策略对航班进港实施模拟调度,结果表明进港时间间隔趋于平均,最终减小总体方差.在空中交通流量日益增长的情况下,为提高航班运行效率,进一步在航班进离港辅助决策系统中应用控制理论提供了新的思路.     

进港航班管制鲁棒控制研究

在对航班进港过程分析和辨识的基础上,将本质属于离散事件动态系统的设计问题转化为便于使用控制理论分析设计的系统。该系统参数具有较大不确定性的特点,采用鲁棒控制理论进行了系统分析和设计,适当选取设计参数,同时保证了系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。仿真结果表明系统设计达到了空中交通管制的要求,为控制理论进一步应用于空中交通管制的研究提出了新途径。     

随机系统的多模型直接自适应解耦控制器

针对多变量离散时间随机系统, 提出了一种采用广义最小方差性能指标的多模型直接自适应解耦控制器. 该多模型控制器由多个固定控制器和两个自适应控制器构成. 固定控制器用以覆盖系统参数的可能变化范围, 自适应控制器用以保证系统的稳定性和提高暂态性能. 该多模型控制器利用矩阵的伪交换性和拟Diophantine方程性质, 基于广义最小方差性能指标, 将随机系统辨识算法和最优控制器设计相结合, 直接辨识出控制器的参数, 通过广义最小方差性能指标中加权多项式的选取,不但实现了多变量系统的动态解耦控制, 而且消除了稳态误差、配置了闭环极点. 文末给出了全局收敛性分析. 仿真结果表明该方法明显优于常规自适应控制器.     

连续加热炉炉温自校正控制的实现

本文基于煤气流量与检测点处炉温间的多变量动态系统模型的在线辨识,对具有跟踪调 节炉温作用的煤气流量设计了最小方差自校正控制器,随时确定相应的最佳煤气流量,实现了 炉温的最优控制.仿真研究表明,本文方法能够满足控制要求.     

基于多模型的非线性系统自适应最小方差控制

对于一类典型的离散时间非线性系统, 提出了一种基于多模型的自适应最小方差控制方法. 通过在平衡点附近建立线性模型, 用径向基函数神经元网络来补偿建模误差和未建模动态, 形成了非线性系统的多模型表示. 采用了具有积分性质的切换指标函数作为切换法则和最小方差的控制方法构成了多模型自适应控制器. 仿真实验的结果表明了这种方法的有效性.     

空中交通管制系统效能评估研究

定义空中交通管制系统效能的概念和计算方法,提出适合中国空中交通管制特点的效能评估模型,并综合运用专家调查法和改进的层次分析法计算空中交通管制系统的效能值。在效能评估模型和评估算法的基础上开发效能评估系统,对系统效能影响参数的灵敏度进行分析,验证该评估系统的有效性。     

一类非线性不确定系统的最小方差神经控制

针对一类非线性不确定系统,提出一种新的基于神经网络动态补偿的最小方差控制方法（ＭＶＮＮＣ）。这种控制系统将传统的最小方差控制技术与神经网络优良的非线性逼近能力相结合,从而能有效地消除不确定性引起的控制误差,仿真实验表明,这种最小方差神经控制系统具有较强的鲁棒性和良好的动态性能。     

环形加热炉最优炉温分布与控制

本文给出一种根据管坯传热模型确定以管坯出炉温度最佳和燃耗最低为综合最优性能指标的最优炉温分布的方法,建立了加热炉的过程模型,并在此模型基础上提出了用广义最小方差控制策略实现最优炉温分布的方法。本文还给出了一组加热炉炉温的广义最小方差控制的计算机仿真结果。     

基于MAS的区域管制系统模型

现代信息技术越来越多地应用于空管领域.建立一个空中交通管制仿真系统,对空域进行模拟仿真,可以辅助管制员做出更完善的管制决策.基于多 Agent 技术,应用 BDI 模型通过建立系统信念模型、目标模型、相互作用模型和管制运作流程,构建一个由航班、管制和管理界面三类 Agent 组成的区域管制仿真系统模型.     

多变量系统的最小方差控制

使系统输出值偏离给定值的方差为最小的控制叫最小方差控制。K.J.Astrom给出单输入单输出系统的最小方差控制规律。L.Keviczky等和卢桂章等分别讨论了多变量系统的最小方差控制,他们将Astrom所用的模型推广到多变量的情况。A.K.Sinha用脉冲传递函数矩阵来讨论这个问题,他用使传递矩阵主对角占优的方法将多变量系统简化为若干个单输入单输出系统,然后采用Astrom的方法建立最小方差控制规律。本文采用脉冲传递矩阵模型,提出最小方差控制的另一种控制算法。