具有多时滞大规模非线性系统的指数稳定性

本文考虑了一类非线性多滞后大规模系统的稳定性问题，其复杂的大系统可分解成若干个子系统，并且不同状态向量的函数之间相互关联，而且子系统之间又由滞后状态相耦合．本文提出的方法，是用适当地选择每个子系统的状态反馈控制来达到大系统的稳定性，并证明了大系统具有指数稳定性．     

随机群体系统的数值仿真研究

提出了一种大规模随机群体系统模型,讨论了随机群体系统动态过程的数值仿真方法及仿真结果。仿真结果数值地验证了文中随机群体系统的稳定性。利用协调控制策略建立了随机群体的稳定聚集行为。这种基于个体的协调控制策略由群内个体间的吸引和排斥作用组合而成,从而保证了群内个体间的相互聚集以及碰撞规避。群内的每个个体的动态行为都依赖于它与群内其他个体的相对位置以及随机干扰对其的影响。在随机噪声的影响下,这种基于位置的控制策略仍然能够建立群体的协调的稳定聚集行为,使其自组织地形成swarm形态。     

大规模群体系统的子系统状态一致协调算法

提出了基于一阶低通通信连接特性的线性一致算法和基于加权连接的非线性一致算法。证明了在群体拓扑为连接图的情况下，上述两种算法均以分布的方式使群体内的所有个体的状态全局渐近地达到一致。由于该算法的分布式本质，因此当群体内部的个体数目非常大时，这2种一致算法有着明显的计算优势，极大地降低了系统内个体间相互连接的复杂度。仿真结果验证了该分布式算法的可行性和有效性。     

群体系统稳定性的研究现状及线性时变系统的稳定性判定方法

群体系统的稳定性是研究群体系统其它性能的前提条件,本文阐述了其在当前国内外的研究现状,指出当前研究中存在的问题,并提出可能出现的新的研究方法以及研究方向,如非线性群体系统的稳定性分析,关联函数eij属于何种类型函数的确定等。根据一种M-矩阵的判断方法及P-F定理,通过引入两个正参数iτ和pmin,对Siljak等人提出的系统全局最优稳定性判定定理,系统联结稳定性判定定理加以改进,提出了一种线性时变群体系统的稳定性判定方法。此方法简化了计算系统的复杂性,减少了计算量,从而提高了求解效率,具有实际意义。     

带时滞的网络化群体系统编队稳定性分析

针对带通信时滞的网络化群体系统编队稳定性问题,采用图论和控制理论知识得出其稳定性条件.网络群体中个体之间的互联关系以图的方式来表示,个体之间的通信带有一定时滞,通过分析得出,由N个个体组成的时滞群体系统编队稳定性问题可以等价于N个时滞子系统的稳定性问题,通过类似Nyquist稳定判据得出,群体构成图的Laplacian矩阵的特征值的位置同样也影响着群体系统的编队稳定性.通过实例仿真,验证了理论的正确性和有效性.     

5G在大规模工业自动化系统中的应用

针对我国工业化制造系统的飞速发展及其工业制造大规模自动化的需求,探讨了5G通信技术在大规模工业自动化系统中的应用,以期解决大规模工业自动化系统中的一些关键技术问题。     

一类大规模系统神经网络自适应控制方案设计

针对一类大规模非线性机械系统,如自动化高速公路汽车空位调节和连续搅拌反应釜等系统,设计了一套基于前向神经网络的分散自适应控制方案以实现对其有效控制．作为直接自适应控制器,神经网络被用于逼近未知函数,所设计的两个鲁棒控制项分别用于消除互连效应和干扰项．系统稳定性得到严格证明,通过仿真进一步验证了方案的有效性．     

大规模分布仿真中的测试评估辅助系统研究

为了解决分布仿真系统测试评估工作效率低下的问题，介绍了一个分布仿真测试评估辅助系统（DTEAS）的组成、体系结构、主要功能模块及实现中的若干关键技术，详细论述了数据记录与重演、系统测试与评估、演练监测与分析，报表生成与发布等各个功能模块，作为大规模分布仿真系统开发、调试过程的计算机测试评估辅助工具，DTEAS支持大规模分布仿真试验的全过程数据记录、实体检查、过程重演、数据可视化、数据统计、评估报告的自动生成，DTEAS已经成功应用于综合仿真环境项目的全系统集成测试工作中，显著地提高了测试评估工作的效率和客观性，准确性，缩短了系统集成调试的周期。     

多小区大规模分布式天线系统中下行链路能效研究

分析了多小区远程接入单元（RAU）个数、用户天线数、小区个数及发射功率等参数与系统下行链路能效（EE）最优时的关系.根据RAU与用户之间的距离,推导出系统吞吐量的解析式;根据具有路径损耗、阴影衰落、多径衰落特征的复合信道与多个实际功耗参数间的关系,建立了系统下行链路EE的优化模型;推导出系统EE与小区RAU个数、用户天线数、小区个数及发射功率的变化关系,并用算法得到了系统EE最优的理论值.理论分析和仿真结果验证了系统EE与影响其取值的多参数间关系的正确性,提出的系统EE优化算法具有迭代次数低的优点.     

毫米波环境下大规模MIMO系统中基站合理分布的研究

针对多小区多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种合理分布基站的方法,以减轻导频污染所带来的性能损失,并用室内毫米波环境对方法进行了仿真证实。该方法是基于对训练阶段中的矩阵进行奇异值（SVD）分解,将系统模型转换为等价系统模型,从中分析得到一个能够指导基站合理分布的判定依据,即系统指标数大于0时,得出基站之间的合理间距。仿真表明,在室内毫米波环境下,当小区半径为10 m时,基于该方案得出基站与干扰用户之间的合理距离约为40~58 m之间,从而提出,当基站与基站之间的距离在50~68 m之间时,干扰得到有效降低。     

基于软控制的群体机器人迁徙行为研究

为实现群体机器人迁徙系统的速度可控,研究了在软控制的干预下使群体达到期望速度的方法。在基于局部信息交互的分布式系统中引入软控制干预群体的运动形式,在不改变群体局部规则的情况下,实现速度可控的群体迁徙。利用代数图论和LaSalle不变原理,分析了该系统在软控制干预下的稳定性,并进行了仿真实验。实验结果表明,该控制策略能有效地实现稳定的群体迁徙行为。     

拟对称组合广义大系统的稳定性分析

应用矩阵的特征值理论，给出了拟对称组合广义大系统准解耦变换的一种方法，根据这个结果讨论了这类拟对称组合广义大系统的稳定性问题，得到了利用其解耦子系统的正则、无脉冲解和稳定性来判别该广义大系统的正则、无脉冲解和稳定性的方法。最后，给出例子说明该方法的可行性。     

拟对称离散广义大系统的稳定性分析与应用

研究了离散广义大系统的稳定性问题,给出了拟对称离散广义大系统准解耦变换的一种方法,根据这个结果讨论了这类拟对称离散广义大系统的稳定性问题,最后给出例子说明该方法的应用。     

连续广义线性大系统的稳定性分析

广义大系统的稳定性是一个非常重要的问题,由于广义大系统的复杂性,对其稳定性的研究也是一件相当困难的事情。从广义大系统的等价变换和等价系统入手,应用标量和的Lyapunov函数法,研究了广义连续线性大系统的渐近稳定性和不稳定性,获得了系统的关联参数稳定域和不稳定域。     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应分散控制

针对一类状态可测的非线性大系统,提出了基于二型模糊逻辑系统的模糊自适应分散控制方法。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类状态不可测的非线性大系统,首先设计一种误差观测器,然后设计一种自适应输出反馈模糊控制器。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于群体智能算法的非线性系统参数辨识

群体智能算法是一类适用于非线性、不可微和多峰值复杂函数的优化方法.针对非线性系统的特点,在粒子群算法中,采用贪婪准则来确定全局最优粒子,并将该算法与人工蜂群算法应用于非线性系统参数辨识,辨识结果显示了两种算法对含加性噪声的NARMAX模型辨识的有效性,并为将来的研究工作提出了方向.     

基于Backstepping设计的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类高频增益符号未知,仅有输出可测的非线性大系统提出了一种模糊自适应Backstepping分散控制方法。在backstepping递推设计中,采用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,利用Nussbaum增益方法解决未知高频增益符号未知问题。利用所提出的模糊自适应分散控制方法,可以使得闭环系统的信号是一致终结有界（UUB）。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。