基于网络学习控制的燃料电池测试系统研究及应用

氢-氧燃料电池测试系统对温度、压力、流量、湿度等系统控制参数的控制精度、稳定性和鲁棒性的要求很高,而温度、湿度、流量等参数具有滞后、非线性且相互耦合的特性,因而单独对其进行控制是很难的.为了提高燃料电池的性能,提出了一种基于网络学习的控制策略:对温度、流量基本的控制由其自身的控制器完成,系统参数的优化,协调控制由网络学习单元完成,同时网络学习单元根据现场运行的实际情况实时优化和自适应调节本地控制器参数.同时,在网络学习单元建立了一个网络服务器,能够让用户在远程进行燃料电池测试试验,并可浏览相关的信息,真正实现了"管控一体化"和打破了"自动化孤岛"的现象.此外,对燃料电池进行了阻抗分析,为燃料电池的设计提供了依据.现场运行表明,本测试系统具有良好的稳定性和鲁棒性,能够对燃料电池进行有效的测试及分析.     

非平衡拓扑结构的多智能体网络系统一致性协议

针对多智能体网络系统,本文分别研究了非平衡拓扑结构的多智能体连续状态和离散状态下的一致性协议.首先提出了能使用有向图表示的多智能体网络系统的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立了网络系统的1阶数学模型和提出了多智能体网络系统一致收敛准则.对于多智能体网络连续系统,该系统的一致平衡点最终收敛于初始状态的凸组合,本文最终确定了非平衡拓扑结构的一致平衡点.如果多智能体网络系统的拓扑结构没有改变,在离散状态下系统的一致平衡点仍收敛于初始状态的凸组合,并且离散状态下系统的一致平衡点与连续状态下系统的一致平衡点相等.最后采用8个智能体组成的网络拓扑进行计算机仿真,验证理论的正确性.     

资源约束系统的控制与调度协同优化方法

对于一类通信约束的网络控制系统, 应用通信序列的概念和混合逻辑动态的构架, 将其建模成一类集成控制和调度的资源约束系统模型. 采用线性矩阵不等式来描述离散周期系统的周期通信序列和H_∞ 控制的协同优化问题, 并用一种递增优化序列算法来求解优化的调度策略及其相应的渐近稳定及r指数稳定的H_∞控制器. 该算法结合线性矩阵不等式凸优化问题解决了调度与控制的协同设计问题, 同时也节省了搜索优化解的计算时间.     

具有输出时延的网络控制系统故障检测

考虑一类具有长时延的网络控制系统,假定其传感器到控制器之间存在输出时延,对其进行故障检测研究.建立具有时延补偿功能的故障观测器,得到状态估计误差方程.基于离散切换系统理论,将观测器系统的稳定条件归结为一个线性矩阵不等式.当系统正常时,只要给定的矩阵不等式条件成立,该观测器系统就是渐近稳定的.当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生.仿真示例验证了方法的有效性.     

基于T-S模型的网络控制系统故障诊断

针对一类参数不确定并具有时延和丢包情况的非线性网络控制系统,为达到快速准确的进行故障诊断的目的,提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法.通过建立此系统的T-S模糊模型,利用平行分布补偿时延的思想设计了满足系统稳定性条件的状态反馈控制器,以及通过引入随机切换系统表示数据有无丢失情况下的基于模糊观测器的鲁棒故障诊断方法,然后基于 Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法给出了该闭环网络控制系统渐近稳定的充分条件,最后通过仿真例子验证了该方法能够使闭环控制系统渐进稳定以及能够准确的进行故障诊断,验证了所设计方法的有效性.     

Discrimination of visual and haptic rendering delays in networked environments

Many networked human-machine interface systems have a distributed structure for certain purposes such as more computational power, tele-presence, collaboration, and portability. However, network delays are inevitable in the distributed structure, and often make sensory information delivered behind time to the user. In the literature, the effect of network delays on the quality of information presentation has been considered with respect to task performances in most cases. In this paper, we pay attention to a more stringent criterion, namely whether perceptual artifacts caused by network delays are perceptible by the user. We examined minimum perceptible visual and/or haptic rendering delays by measuring their discrimination thresholds between normal and delayed virtual environments with and without a task, and report the results in this paper. We also provide a simple guideline for determining whether active delay compensation algorithms are required in a networked human-machine interface system by comparing representative network delays to the measured discrimination thresholds. Recommended by Guest Editor Phill Kyu Rhee. This work was supported in parts by a grant R01-2006-000-10808-0 and a NRL grant R0A-2008-000-20087-0 both from KOSEF and by a ITRC support program C1090-0804-0002 from IITA, all funded by the Korea government. In Lee is a Ph.D student in Computer Science and Engineering at POSTECH, of Korea. He received the B.S. degree in Information and Communication Engineering from Sungkyunkwan University in 2006. His research interests include haptics, virtual reality, and human-computer interaction. Seungmoon Choi is an Assistant Professor in Computer Science and engineering at POSTECH, Korea. He received the B.S. and M.S. degrees in Control and Instrumentation Engineering from Seoul National University in 1995 and 1997, respectively, and the Ph.D. degree in Electrical and Computer Engineering from Purdue University in 2003. His research areas include haptics, virtual reality, data perceptualization, and applied perception.     

基于网络控制系统的感应电机非线性控制

针对网络控制系统中存在不确定时延的问题,讨论了网络条件下感应电机的建模与控制．首先基于感应电机的非线性数学模型,运用直接反馈化方法将其线性化,然后在线性化的基础上引入具有时延的网络控制系统,建立了感应电机的网络化控制模型．运用李亚普诺夫函数方法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件,基于相应的线性矩阵不等式可行解,可以求解状态反馈控制律．最后,仿真结果验证了该方法的有效性．     

控制与通信协同设计的新进展

详尽地论述、分析、对比和讨论了网络化控制系统中的控制与通信协同设计问题．通过对该问题国内外研究现状的分析,强调了控制与通信协同设计研究的必要性、重要性和紧迫性,并着重从通信序列及通信协议两个方面阐述了控制与通信协同设计研究领域存在的不足、现有解决策略及主要结果的分析和对比,从而指出该领域急需解决的科学问题、可能的求解方向和今后的发展趋势,并为将来的研究工作提出了有益的建议和参考思路．     

具有长时延和丢包的网络控制系统的故障检测

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的异步时钟网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延大于一个采样周期,根据执行器接收数据包的情况,设计了系统的故障观测器,将其建模为具有事件率约束的异步动态系统,基于该模型进行了稳定性分析,当条件满足时,整个系统是指数稳定的。在此基础上研究了系统的故障检测,当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生。仿真示例验证了所提出方法的有效性。     

网络时代的人工智能

五十多年来,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正的人类智能还相差甚远。本文强调 在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能科学有着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新。要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透,尤其是重视认知物理学的研究;自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能科学与应用新的辉煌。