时延线性系统参数估计的一种新方法—Fourier级数法

本文提出了一种用Fourier级数来对时延线性系统进行参数估计的新方法,通过Fourier级数对系统变量的展开,并引入时延分析方法,进而利用最小二乘法得到参数的估计值,并用例子说明了展开项数对估计精度的影响,以及与方块函数用于参数估计作了比较,以体现该法特点。     

多时延系统最优控制的沃尔什变换算法*

本文将[1]的结果推广到时延系统,应用沃尔什变换把多时延系统的最优控制问题转化成函数极值问题,给出了一种矩阵代数解的算法,避免了解延时微分方程和反复迭代的困难。     

一类分段线性混杂系统的最优控制策略研究

针对连续模态驻留的时延是确定性的分段线性混杂系统最优控制问题，首先给出该类混杂系统模型，采用一种新方法，即混合动态规划方法来研究混杂系统的最优控制，然后利用Lyapunov方法证明采用这种控制策略时混杂系统的稳定性，最后通过一个数值例子来说明所提出方法的有效性。     

基于Taylor级数的分布参数系统最优控制

结合钢坯加热过程讨论了分布参数系统的最优控制问题.针对钢坯加热过程,建立了分布参数系统的数学模型,利用Taylor级数近似变换,并引入Taylor级教基函数的微分运算矩阵和向量积矩阵,将钢坯温度的最优控制问题转化为相应集总参数系统的最优控制问题,然后对集总参数系统进行求解,并将求得的逼近解进行逆变换,即求得分布参数系统最优控制的逼近解.并通过仿真示例验证了该算法的有型,取得了满意的结果,为分布参数系统的控制算法提出了一条解决方案.     

基于Taylor级数的分布参数系统最优控制

结合钢坯加热过程讨论了分布参数系统的最优控制问题。针对钢坯加热过程,建立了分布参数系统的数学模型,利用Taylor级数近似变换,并引入Taylor级数基函数的微分运算矩阵和向量积矩阵,将钢坯温度的最优控制问题转化为相应集总参数系统的最优控制问题,然后对集总参数系统进行求解,并将求得的逼近解进行逆变换,即求得分布参数系统最优控制的逼近解。并通过仿真示例验证了该算法的有型,取得了满意的结果,为分布参数系统的控制算法提出了一条解决方案。     

基于小波变换的线性定常分布参数系统最优逼近控制

借助于正交函数逼近方法研究了线性定常分布参数系统的最优控制问题,将Haar小波正交基应用于分布参数系统的最优控制,获得了性能较好的最优控制逼近算法.仿真实例说明了算法的有效性.     

一类不受控离散事件驱动不确定线性切换系统优化控制

考虑一类不受控离散事件驱动不确定约束线性切换系统, 提出具有任意切换特性的约束优化控制策略. 引入有限时域性能函数, 定义约束最优控制问题. 为降低控制器的在线计算量, 通过参数化方法压缩最优控制问题决策变量的维数. 应用公共Lyapunov 函数和控制Lyapunov 函数理论建立的闭环切换系统, 具有对不确定扰动和不受控切换信号的渐近稳定性和逆最优性. 最后通过算例仿真验证了结果的有效性.

     

一类完备的正交分段多项式函数系及其应用

在几何图形或图像边界的频谱分析应用中,用Fourier三角基表示间断图形时必然会出现Gibbs现象,而用Walsh函数表示时,因其收敛速度慢而效果欠佳.本文首先构造了一类分段点在四进制有理数点处的分段多项式函数集(简称四进制U-系统,QU-系统),它是L2[0,1]空间上的完备的正交函数系,并研究了它的性质、基函数与Fourier-QU系数的计算公式,同时,也给出了1～3次QU-系统的一组显式表达式.然后,使用Fourier-QU级数的有限项和表示图像轮廓线,提出用有限的Fourier-QU系数描述几何图形或图像轮廓线,并由此得到了一类新的多项式描述子——QU描述子,而归一化QU描述子是一类基于平移、旋转与尺度变换的特征不变量.最后,通过数值实验证实了使用Fourier-QU级数逼近一元平方可积函数时,其收敛速率要优于Fourier级数、Walsh级数和Fourier-BU级数,同样也验证了QU描述子是一类有效的形状描述子,用图像间的QU距离能准确地描述图像间的相似性.     

时延网络控制系统的补偿算法和最优控制律设计

对具有随机时延和系统噪声的一类网络控制系统进行了研究和分析。针对系统存在的随机时延,分别设计出在全状态反馈方式和输出反馈方式下的状态观测器,通过状态观测器的算法补偿来实现对时延的补偿,从而获得更准确的预测估计。与此同时,基于LQG性能指标,给出了随机时延系统的最优控制律,减弱了网络时延和系统噪声对控制系统稳定性的影响,从而保证了系统的稳定性。最后,通过了实例仿真,证实了提出状态观测器进行时延补偿算法和最优控制律设计的有效性。     

基于微分算子小波显式表示的分布参数系统最优逼近控制

基于微分算子在紧支撑正交小波基下的精确显式表示，给出了一种分布参数系统最优控制的逼近计算方法．将微分算子投影到小波空间，利用其矩阵表示形式，将分布参数系统的最优控制转化为集中参数系统最优控制问题．该方法不需要为边界条件重新构造基函数，在将偏微分方程转化为其常微分方程近似形式的过程中，不需要考虑边界条件的影响，因此计算方便、适用范围广，同时具有很高的精度和计算效率,可以对计算误差进行预测．利用该方法进行了基于Daubechies (db1)小波的仿真计算，并对计算结果进行了验证．     

注水站最优控制

给出了一种以注水系统效率为目标函数的注水站最优控制的原理和设计方法，这是一种具有一定智能和适应作用的最优控制，在现场投运后，取得很大的经济效益。     

线性时滞系统前馈-反馈次优控制: Taylor 级数法

研究线性时滞系统最优控制的前馈反馈近似设计问题.基于Taylor级数法,将系统的二次型最优控制问题转化为线性代数方程组的求解问题,给出了系统前馈反馈次优控制律的存在唯一性条件和Taylor级数表示形式.仿真算例验证了方法的有效性.     

注水站最优控制

本文给出了一种以注水系统效率为目标函数的注水站最优控制的原设计方法，这是一种具有一定智能和适应作用的最优控制，在现场投运后，取得很大的经济效益。     

基于数据的自学习优化控制:研究进展与展望

自适应动态规划(Adaptive dynamic programming, ADP)方法可以解决传统动态规划中的"维数灾"问题, 已经成为控制理论和计算智能领域最新的研究热点. ADP方法采用函数近似结构来估计系统性能指标函数, 然后依据最优性原理来获得近优的控制策略. ADP是一种具有学习和优化能力的智能控制方法, 在求解复杂非线性系统的最优控制问题中具有极大的潜力. 本文对ADP的理论研究、算法实现、相关应用等方面进行了全面的梳理, 涵盖了最新的研究进展, 并对ADP的未来发展趋势进行了分析和展望.     

多重延时线性系统最优控制的Walsh级数分析法

本文导出了Walsh级数的延时算子和超前算子,并利用这两个算子和Walsh级数的运算特性给出了一套多重延时线性系统最优控制的新的简便算法,直接从性能泛函着手避免了求解带多重延时的非线性Riccati方程,使最优控制的求解转换成了代数极值问题的求解,这是一种值得讨论的新算法。     

依托站点状态的两级轮询控制系统时延特性分析

基于区分业务优先级和提高系统时延性能的网络需求,提出了依托站点状态的两级轮询控制系统.系统在混合服务两级轮询模型的基础上,根据站点缓冲区状态采用并行调度方式仅对有数据分组的活动站点提供服务.该模型既能满足区分站点优先级的需求又能避免空闲查询,从而提高系统利用率、降低等待时延.采用嵌入式马尔科夫链和概率母函数的方法对该系统建立数学模型,对系统平均等待时延特性进行了精确解析.通过理论计算与仿真实验结果的对比验证了理论分析的正确性,与已有两级轮询系统相比,具有更好的时延性能.     

U-系统与 V-系统的理论及应用综述

传统的 Fourier 级数在逼近间断信号时因 Gibbs 现象的干扰,会产生比较大的误差。针对此问 题,国内学者齐东旭教授带领的课题组提出了非连续正交函数系的研究课题,其中 U-系统和 V-系统是两类典 型的非连续完备正交函数系。从数学理论上来说,U-系统和 V-系统分别是对著名的 Walsh 函数和 Haar 函数由 分段常数向分段 k 次多项式进行推广的结果,其最重要的特点是函数系中既有光滑函数又有各个层次的间断函 数。因此,U,V-系统可以处理连续和间断并存的信息,在一定程度上弥补了 Fourier 分析和连续小波的缺憾。 本文从理论与应用 2 个方面对 U,V-系统进行了综述。在理论方面,首先介绍了单变量 U-系统与 V-系统各自 的构造方法,其次介绍三角域上 U,V-系统的构造方法,最后介绍 U,V-系统的主要性质。在应用方面,介绍 了若干具有代表性的应用案例。     

用改进的差分式Hopfield网络实现线性二次型最优控制

为解决差分式Hopfield网络能量函数的局部极小问题,本文对之改进得到一种具有迭代学习功能的线性差分式Hopfield网络.理论分析表明,该网络具有稳定性,且稳定状态使其能量函数达到唯一极小值.基于线性差分式Hopfield网络稳定性与其能量函数收敛特性的关系,本文将该网络用于求解多变量时变系统的线性二次型最优控制问题.网络的理论设计方法表明,网络的稳态输出就是欲求的最优控制向量.数字仿真取得了与理论分析一致的实验结果.     

延时双线性系统参数估计的一种新方法——Fourier级数法

本文提出了一种用Fourler级数来估计延时双线性系统模型参数的新方法.通过Fourier 级数的延时分析法,把原延时双线性系统方程转换成可用输入输出信息来确定待定参数的代 数方程,最后用最小二乘法得到参数的估计值.与Walsh级数方法相比本文给出的运算矩阵 精确度更高,并且在输入信息是正弦信号时,计算过程相当简洁.     

基于ADP算法的带时滞及饱和的非线性系统最优控制

针对控制时滞及带饱和的一类离散时间非线性系统的最优控制问题,通过重构性能指标函数和对应的系统变换,处理了性能指标函数中的控制耦合项;继而引入一个合适的泛函,解决了控制带饱和问题.给出了一个新的性能指标函数,利用迭代自适应动态规划(ADP)算法获得最优控制.为实现该算法,采用神经网络逼近函数来求解最优控制问题.仿真结果验证了方法的有效性.