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1.
动态系统的故障诊断技术   总被引:38,自引:1,他引:37       下载免费PDF全文
提出了一种全新的分类框架, 将故障诊断方法整体分为两大类, 即定性分析的方法和定量分析的方法. 对现有的方法在此框架下进行了划分, 并详细介绍了每种方法的基本思想、研究进展和典型应用, 其中重点讨论了数据驱动的方法. 最后, 简述了故障预测的研究现状, 并探讨了故障诊断研究存在的问题和未来的发展方向.  相似文献
2.
仿真优化研究进展   总被引:31,自引:3,他引:28  
王凌  张亮  郑大钟 《控制与决策》2003,18(3):257-262,271
仿真优化研究基于仿真的目标优化问题,具有很强的工程背景,但存在随机性、计算费时和NP—hard等难点。目前,仿真优化已成为国际上系统仿真和运筹学等领域共同关注的热点和前沿课题,尤其是在离散事件动态系统领域。因此在分析仿真优化特点的基础上,对仿真优化算法进行了综述,介绍了仿真优化的若干改进、应用和软件,并指出了仿真优化的进一步研究内容和方向。  相似文献
3.
系统鲁棒性的若干问题—背景,现状与挑战   总被引:29,自引:6,他引:23  
本文进行系统鲁棒性分析的综述,全文分四节,第1节是引言,给出了问题的缘由、现代鲁棒分析的提法与一些基本概念,第2节介绍并评论了多项式代数方法的一些突破性进展,如Kharitonov定理、棱边定理与其它一些结果,在第3节中,对稳定矩阵的摄动界分析和基于状态空间描述与李亚普诺夫方法的鲁棒性的讨论作了介绍,最后在第4节中论述了基于输入输出描述的方法和H~∞方法。  相似文献
4.
基于复合离散混沌动力系统的序列密码算法   总被引:27,自引:0,他引:27       下载免费PDF全文
李红达  冯登国 《软件学报》2003,14(5):991-998
利用复合离散混沌系统的特性,提出了两个基于复合离散混沌系统的序列密码算法.算法的加密和解密过程都是同一个复合离散混沌系统的迭代过程,取迭代的初始状态作为密钥,以明文序列作为复合系统的复合序列,它决定了迭代过程中迭代函数的选择(或明文与密钥),然后将迭代轨迹粗粒化后作为密文.由于迭代对初始条件的敏感性和迭代函数选择的随机性,密钥、明文与密文之间形成了复杂而敏感的非线性关系,而且密文和明文的相关度也很小,从而可以有效地防止密文对密钥和明文信息的泄露.复合离散混沌系统均匀的不变分布还使密文具有很好的随机特性.经分析表明,系统具有很高的安全性.  相似文献
5.
混合动态系统及其应用综述   总被引:27,自引:0,他引:27       下载免费PDF全文
在概述混合动态系统产生背景与发展近况的基础上, 主要综述了混合动态系统研究中的若干重要问题, 包括描述混合动态系统的常见工具, 如自动机和Petri网, 以及混合动态系统的模型描述方法及用于描述混合动态系统的递阶结构模型和混合逻辑动态模型, 对混合动态系统控制器的设计和验证及其在故障诊断等方面的应用研究也作了介绍, 同时对混合动态系统的一些主要研究成果进行初步评价.  相似文献
6.
容错控制理论及其应用   总被引:22,自引:0,他引:22       下载免费PDF全文
周东华  DING X 《自动化学报》2000,26(6):788-797
介绍了经典容错控制的主要研究成果及近年来发展起来的鲁棒容错控制和非线性 系统的故障诊断与容错控制,并给出了容错控制的一些典型应用成果.最后,指出了该领域 亟待解决的一些热点与难点问题.  相似文献
7.
因果关系,贝叶斯网络与认知图   总被引:21,自引:0,他引:21       下载免费PDF全文
刘志强 《自动化学报》2001,27(4):552-566
因果关系在预测和推理中具有重要的作用.贝叶斯网络已被用于构建诊断和决策系 统.近年来模糊认知图得到了重视.模糊认知图为结构性知识与因果推理提供了又一个理论 框架.本文简单介绍贝叶斯网络与认知图及其推理方法在智能系统中的应用.  相似文献
8.
Elevator Group Control Using Multiple Reinforcement Learning Agents   总被引:20,自引:0,他引:20  
Recent algorithmic and theoretical advances in reinforcement learning (RL) have attracted widespread interest. RL algorithms have appeared that approximate dynamic programming on an incremental basis. They can be trained on the basis of real or simulated experiences, focusing their computation on areas of state space that are actually visited during control, making them computationally tractable on very large problems. If each member of a team of agents employs one of these algorithms, a new collective learning algorithm emerges for the team as a whole. In this paper we demonstrate that such collective RL algorithms can be powerful heuristic methods for addressing large-scale control problems.Elevator group control serves as our testbed. It is a difficult domain posing a combination of challenges not seen in most multi-agent learning research to date. We use a team of RL agents, each of which is responsible for controlling one elevator car. The team receives a global reward signal which appears noisy to each agent due to the effects of the actions of the other agents, the random nature of the arrivals and the incomplete observation of the state. In spite of these complications, we show results that in simulation surpass the best of the heuristic elevator control algorithms of which we are aware. These results demonstrate the power of multi-agent RL on a very large scale stochastic dynamic optimization problem of practical utility.  相似文献
9.
不确定动态时滞系统的基于观测器的鲁棒镇定设计   总被引:19,自引:2,他引:17  
本文研究不确定动时滞系统的基于观测器的鲁棒镇定问题。利用Lyapunov稳定性理论,导出了通过求解两个Riccati方程的状态观测器和线性鲁棒控制器的设计方法。  相似文献
10.
离散事件动态系统理论:现状和展望   总被引:19,自引:0,他引:19       下载免费PDF全文
离散事件动态系统(DEDS)是系统与控制理论中的一个新兴分支与前沿方向.本文论述了 DEDS研究兴起的原因,系统地和概要地阐述了基于逻辑层次、时间层次和统计性能层次模 型的理论与方法的框架和主要结果,并对DEDS的进一步研究动向提出了一些展望.  相似文献
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