分布式协同求解模型（A—FA／C）

本文提出了“基于假设的ＦＡ／Ｃ协同模型（Ａ－ＦＡ／Ｃ）”，产用“Ａ－ＦＡ／Ｃ”方法实现了分布式态势估计问题中的协作求解。“Ａ－ＦＡ／Ｃ”中在关“证据动态积累”和“不确定性消除”的思想同样适合于其他使用“ＦＡ／Ｃ”模型的系统。同时，“Ａ－ＦＡ／Ｃ”解决低效问题的策略对其他“ＡＴＭＳ”实用系统也具有不机取之外。     

智能化CAPP系统的一个事务模型

工艺方案的多样性和不确定性是智能ＣＡＰＰ系统面临的重要问题。     

并发模型分析

并发一直是计算机科学中矛盾的源泉和争论的焦点之一。本文分析和比较了三种并发模型：Ｐｅｔｒｉ网、ＣＳＰ和ＣＣＳ的发展历史、描述方法、处理并发与不确定性的方式等。     

模糊控制在三相异步电动机轻载降压节能中的应用

综合传统ＰＩＤ控制与Ｆｕｚｚｙ前馈补偿思想提出了Ｆｕｚｚｙ控制＋Ｆｕｚｚｙ前馈补偿复合模糊控制方法，该方法解决了对象非线性，不确定性条件下工作点的最佳动态控制问题，并应用在ＭＣＳ－５１单片机控制的轻载降压节能器上，取得了很好的控制效果。     

预测与健康管理不确定性产生机理分析

针对预测与健康管理中的不确定性来源与传递问题,开展了不确定性产生与传播机理研究。首先,提出了一种预测与健康管理开放式体系结构,并提炼得到六项基本元素;其次,从基本元素入手,从测量、数据、模型、方法、决策和使用六方面分析了不确定性产生机理;然后,根据预测与健康管理工作流程,分析了不确定性传播机理,提出了不确定性传播定理。最后,不确定性产生与传播机理分析基础上,提出了预测与健康管理不确定性消解策略,以期消减预测与健康管理过程中的不确定性。     

基于信息结构的区间值决策信息系统鲁棒不确定性度量

现阶段基于单值的信息系统的不确定性度量研究较多,而少有关于区间值决策信息系统的不确定性和噪声标签对系统不确定性影响的研究.因此,文中提出基于信息结构的区间值决策信息系统鲁棒不确定性度量.利用KL散度定义区间值之间的相似度,构造区间值模糊相似关系,并提出区间值决策信息系统的信息结构.为了降低噪声决策对系统不确定性度量的影响,引入K近邻点计算样本关于决策的隶属度,提出2种基于信息结构的鲁棒不确定性度量方法.实验表明文中不确定性度量的有效性和合理性.     

基于条件概率的粗糙集不确定性度量

通过语义分析,提出一种修正的粗糙集不确定性度量公理化定义。首先,对该定义的数学特征进行分析,提出两种基于条件概率的粗糙集不确定性度量方法;然后,证明它们满足所提出的公理化定义,并导出相应的知识不确定性度量,发现其中一个是现有条件信息熵,另一个与确定性度量形成互补关系。设计算例对各种不确定性度量进行比较分析,验证了所提出的度量公式与不确定性语义保持一致。     

模式匹配不确定性的多因素集结度量

为了能够有效度量模式匹配的不确定性,提出了一个模式匹配不确定性的度量模型,根据不确定性因素间的关系提出了一个集结算子。使用全知熵度量语义匹配和属性匹配的不确定性,引入过程不确定性的度量方法度量匹配决策过程的不确定性。使用多因素集结算子判断各因素的影响程度,并可合成各度量结果。实验证明,所提模型和方法能够有效度量模式匹配的不确定性,且具有高效性和可扩展性。     

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。     

超高功率直流电弧炉的建模与智能复合控制

由于超高功率直流电弧炉（ＵＨＰＤＣＥＡＦ）炼钢过程是一人极为复杂的物理变化和化学反应过程,同时,在炼钢过程中存在的着较强的非线性,不确定性时变性和强耦合,对于这样一个复杂的过程,要建立它的精确数学模型是非常困难的,甚至是根本不可能的,根据大量的炼钢实践经验和统计数据,本文提出了一种基于常规控制和智能控制相结合的智能复合控制策略,这种方法已经成功的应用于ＵＨＰＤＣＥＡＦ炼钢过程之中,且该方法对于其它     

Controller design based on similar skew‐symmetric structure for nonlinear plants

This paper proposes a novel controller design approach for nonlinear plants. A class of stable nonlinear systems with a similar skew‐symmetric structure is chosen as the objective closed loop system, and two design methods are proposed with backstepping and direct construction. Compared with the conventional backstepping method, the proposed backstepping method need not construct a Lyapunov function step by step, thus the design procedure is simplified. The direct construction method can be applied to some nonlinear plants for which the conventional backstepping is not feasible; and the design can be accomplished in only one step. Furthermore, for some nonlinear plants which have a lower triangular structure with two subsystems, simpler controllers can be derived by the proposed direct construction method than those derived by backstepping design. In addition, the proposed methods are both system structure oriented, therefore their designs are more intuitive than the conventional backstepping design. Two controllers are derived for satellite attitude control by employing the proposed methods; simulation results demonstrate their effectiveness. Copyright © 2009 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

基于动态面逆推设计的混沌系统同步

提出了一种基于动态面逆推设计的混沌同步方法,在每一步逆推设计算法中的虚拟控制器结合使用了一阶低通滤波器,从而避免了对一些非线性项的重复求导,使得所设计的控制器克服了直接逆推方法的复杂性激增的缺点。对参数已知与未知的Genesio混沌系统分别采用该方法进行分析并给出相应的控制率。数值模拟与仿真结果说明该控制策略的有效性。     

非匹配不确定非线性系统的自适应反演滑模控制

针对一类具有非匹配不确定性的最小相位仿射非线性系统,研究其在未知扰动作用下的调节问题。基于自适应反演设计方法和变结构控制设计了控制方案,实现不确定系统的鲁棒调节。与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性。     

基于神经网络的无人机滑模飞行控制设计

针对无人机受扰运动,基于Backstepping方法和非线性滑模控制提出了一种鲁棒神经网络飞行控制方案。对无人机姿态角速度层的系统不确定性项,采用径向基函数神经网络并对其权值进行在线调整,从而实现对其进行逼近。将回馈递推设计方法与滑模控制方法结合起来,基于神经网络的输出为无人机设计了一种回馈递推滑模飞行控制器。所设计的飞行控制器用于无人机的姿态控制,仿真结果表明所研究的无人机鲁棒神经网络飞行控制方案是有效的。     

非匹配不确定系统的自适应反步非奇异快速终端滑模控制

针对一类n阶非匹配不确定系统,提出一种自适应反步非奇异快速终端滑模控制方法.控制的前n-1步采用自适应反步控制策略,消除非匹配不确定性的影响;最后一步利用误差的积分构造非奇异快速终端滑模面,设计控制律使系统第n个状态有限时间收敛.该方法对系统中匹配和非匹配不确定项均具有鲁棒性,比自适应反步终端滑模方法具有更快的收敛速度.理论分析证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了该方法的有效性.     

严格反馈极值搜索系统预设性能反演控制

针对一类目标函数受预设性能函数限定的严格反馈极值搜索系统的控制问题, 将极值搜索控制、预设性能控制、反演控制相结合, 提出一种预设性能反演控制器设计方法. 针对极值搜索系统的目标函数构造新型的性能函数; 利用性能函数对系统进行函数变换, 构建等效简单变换模型; 基于变换模型, 利用反演控制方法逐步递推选取适当的Lyapunov 函数进行控制器设计, 以实现在对目标函数搜索到极值的同时保证预设性能指标. 最后通过数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

一类符号反对称结构系统的稳定性及其应用

结合矩阵论中的可反对称条件, 提出一种稳定的具有符号反对称结构的系统, 并将其作为非线性系统的镇定控制目标. 面向符号反对称结构系统的控制方法存在递推构造法和直接设计方法两种: 递推构造法面向具有上三角结构的系统, 包括已有逆推控制和逆推自适应控制, 并可具有更多的可调参数; 直接设计法适用于低维系统, 对于一些系统可以设计出更简单的控制器. 对于Lorenz混沌同步系统的仿真说明了面向反对称结构系统直接设计法有效性.     

基于扩展自适应Backstepping设计的TCSC非线性控制的新方法

首先针对一般的参数反馈型非线性系统提出一种扩展自适应Backstepp ing方法.该方法不仅保留系统的非线性特性和对未知参数的实时在线估计,而且突破经典的确定性等价性原理来设计参数估计器和动态反馈控制器.该方法可用于带有TCSC(thyristor controlled series compensation)的单机无穷大系统.仿真结果表明,该方法在系统响应和自适应速度方面优于传统的Backstepp ing方法.     

带有灰色补偿的Backstepping控制

针对一类二阶非线性不确定系统提出了一种新的控制方法,即带有灰色补偿的Backstepping控制,该方法分为两个阶段进行.第一阶段采用Backstepping控制方法进行控制,对不确定部分的模型参数进行估计.第二阶段经过N步参数估计之后,在上述控制律基础上,按估计参数加上补偿控制,构成带有灰色补偿的Baekstepping控制.该方法解决了非线性不确定系统的Backstepping控制问题.该方法不仅能精确估计出系统的不确定参数,而且经过补偿的控制器使系统的性能大为改善,并增强了系统的鲁棒性.仿真结果表明了该方法的有效性.     

Adaptive fuzzy backstepping dynamic surface control for output-constrained non-smooth nonlinear dynamic system

Output-constrained backstepping dynamic surface control (DSC) is proposed for the purpose of output constraint and precise output positioning of a strict feedback single-input, single-output dynamic system in the presence of deadzone and uncertainty. A symmetric barrier Lyapunov function (BLF) is employed to meet the output constraint requirement using DSC as an alternative method of backstepping control that is adopted mainly to deal with the BLF??s constraint control. However, using the ordinary DSC method with the BLF limits the selection of the control gain whereas this limitation does not exist in the backstepping structure. To remove this limitation, we propose a partial backstepping DSC method in which backstepping control is added only in the first recursive DSC design step. For precise positioning, an inverse deadzone method and adaptive fuzzy system are introduced to handle unknown deadzone and unmodeled nonlinear functions. We show that the semiglobal boundedness of the overall closed-loop signals is guaranteed, the tracking error converges within the prescribed region, and precise positioning performance is ensured. The proposed control scheme is experimentally evaluated using a robot manipulator.