线性离散周期奇异系统的可解性与渐近稳定性

讨论了线性离散周期奇异系统初值问题的可解性和渐近稳定性问题.首先分析总结了线性离散变系数奇异系统可解性及其广义状态解的一般概念.在此基础上,定义了线性离散变系数奇异系统的一致渐近稳定性,并通过增加系统维数把线性离散周期奇异系统转化为线性定常奇异系统,从而得到了线性离散周期奇异系统可解和一致渐近稳定的充要条件.     

一类奇异线性脉冲系统的中心和焦点

利用离散映射讨论了一类二维奇异线性脉冲系统无穷多个周期解的存在性,利用得到的周期解讨论了特征值不连续变化的现象以及中心和焦点存在的条件,用数值例子给出了系统存在焦点和中心的相图,很好的验证了理论分析结果.     

一类不确定非线性离散时滞系统的鲁棒H∞滤波设计

考虑一类同时带有非线性动态和参数不确定性的离散时滞系统的鲁棒H-infinity滤波设计问题. 假设参数不确定性具有线性分式形式, 而非线性动态满足Lipschitz条件, 给出滤波器使误差系统鲁棒渐近稳定且达到指定的干扰抑制水平. 对参数已知情形, 先建立广义有界实引理, 然后给出H-infinity滤波器的存在条件, 证明了H-infinity滤波器的存在性可归结为线性矩阵不等式的可解性, 基于线性矩阵不等式给出了H-infinity滤波器的综合方法和步骤. 对参数不确定性情形, 通过引进标度参数, 将不确定非线性离散时滞系统的鲁棒H-infinity滤波问题转化为确定系统的H-infinity滤波设计. 最后给出仿真例子验证所得结果的有效性.     

对线性系统状态转移矩阵的讨论

状态转移矩阵是现代控制理论的重要概念,在线性控制系统的运动分析中起着重要的作用.分别对连续时间线性时变系统、离散时间线性定常系统以及离散时间线性时变系统的状态转移矩阵进行了研究.根据常微分方程和差分方程解的唯一性,得到了判断矩阵函数是某一线性系统状态转移矩阵的充分条件,并求出了其对应的系统矩阵.实践证明了结论的正确性.     

离散时间MIMO系统极限零点的稳定性

不稳定零点限制了系统可达到的控制性能, 当采用ZOH对一个连续系统进行离散化, 零点的稳定性不能得到保证. 针对无限初等因子次数为2或3时, MIMO系统极限零点的渐近特性和稳定条件不确知问题, 分析了在ZOH条件下, 当采样周期T→0时离散时间系统极限零点的渐近特性, 推导出了关于极限零点稳定性的线性近似公式和保证极限零点稳定的条件, 并给出了详细的证明. 所给出的定理是对Ishitobi定理的进一步扩展.     

线性离散时滞系统的输出反馈耗散控制

考虑线性离散时滞系统的二次型耗散控制问题,设计动态输出反馈使闭环系统渐近稳定且严格二次型耗散.先将系统严格二次型耗散性转化为线性矩阵不等式的可解性,得到了系统渐近稳定且严格二次型耗散的条件.然后讨论输出反馈耗散控制问题,给出了控制器的存在条件,总结出了控制器的综合方法、步骤.所得结果可为离散时滞系统的无源控制和H∞控制提供统一框架,也为离散时滞系统的分析和设计提供了一种更灵活、保守性更小的方法.     

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.     

线性离散周期系统输出反馈参数化极点配置

采用周期输出反馈的途径, 考虑了线性离散时间周期系统的极点配置问题. 通过将闭环单值性矩阵进行一系列转化, 周期输出反馈律的求解问题可以转化为一类Sylvester矩阵方程的求解问题. 利用Sylvester矩阵方程的最新结果, 可以将输出反馈增益表示为参数化形式, 从而得到了能够实现极点配置的所有输出反馈控制器. 数值算例验证了方法的有效性.     

离散时间高阶不确定线性多个体系统保性能一致性分析

本文研究了存在参数不确定性的离散时间高阶多个体系统保性能一致性问题,给出了一种设计其线性一致性协议的方法.首先,通过模型转换的方法将该问题转换为一组离散时间不确定系统的稳定性问题;然后,构造合适的Lyapunov函数并利用离散时间系统稳定性理论,推导出一个使离散时间高阶不确定多个体系统获得保性能一致的LMI充分条件;接着,以一致性序列的形式给出参数不确定条件下的离散时间高阶多个体系统的一致性收敛结果.最后,参数不确定的对比数值仿真验证了本文理论的正确性和有效性.     

变采样网络控制系统的最优保性能控制

针对具有时变有界采样周期和时延的网络控制系统,首先将其建模成一类离散动态区间系统.在此基础上,对一个给定的二次型性能指标,研究了系统的保性能控制问题,基于线性矩阵不等式(LMI)给出最优保性能控制器设计方法.利用LMI工具箱,求解十分方便.仿真结果表明该方法的有效性.     

人工智能的应用研究

本文对人工智能的发展过程及现在研究的热点进行了简要的概述,重点对人工智能的应用研究领域做了阐述。     

双机器人协同控制研究综述

多机器人协同是未来机器人研究的一大热点,双机器人系统是其中的一个典型代表.针对目前双机器人协同系统的特性及常见应用,从动力学模型的建立、轨迹规划和协同控制等3方面介绍了双机器人协同系统的研究内容,分析各方面目前存在的技术漏洞和技术难点,指出未来发展的方向.     

A real-time personalized route recommendation system for self-drive tourists based on vehicle to vehicle communication

Recently, traffic jams and long queuing problems in tourist hot spots is growing with the increasing number of self-drive tourists. Some recommendation systems have been developed in attempt to relieve these problems. However, all these systems lack information pertaining to real-time traffic as well as the ability of personalization. In this research, we have developed a novel route recommendation system to provide self-drive tourists with real-time personalized route recommendations. This will help to reduce the traffic jams and queuing time in tourist hot spots. It will also help to personalize visiting routes based on the user’s specific preferences. Ultimately, based on the evaluation results given by experienced self-drive tourists, we have shown that the proposed system not only saves total visiting time, but also meets their specific visiting preferences.     

On the distributed orchestration of stochastic discrete event simulations

Discrete event simulations are a powerful technique for modeling stochastic systems with multiple components where interactions between these components are governed by the probability distribution functions associated with them. Complex discrete event simulations are often computationally intensive with long completion times. This paper describes our solution to the problem of orchestrating the execution of a stochastic, discrete event simulation where computational hot spots evolve spatially over time. Our performance benchmarks report on our ability to balance computational loads in these settings. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

粒子群算法优化神经网络的旅游热门景点预测模型

旅游热门景点预测是当前旅游管理研究领域中的热点,针对传统旅游热门景点预测模型无法准确描述旅游热门景点的变化特点缺陷,为了提高旅游热门景点预测精度,提出基于粒子群算法优化神经网络的旅游热门景点预测模型。首先分析当前国内外对旅游热门景点预测问题研究方法,得到旅游热门景点具有较大非线性变化特点,这也是导致当前旅游热门景点预测错误大原因,然后引入非线性建模能力强的RBF神经网络描述旅游热门景点的非线性变化特点,并对RBF神经网络参数进行优化,建立最优的旅游热门景点预测模型,最后与传统旅游热门景点预测模型进行了对比测试,结果表明,粒子群算法优化神经网络可以更好的跟踪旅游热门景点变化规律,旅游热门景点预测精度要明显优于传统旅游热门景点预测模型,而且旅游热门景点预测效率也更高,能够满足旅游热门景点在线预测要求。     

MIMO关键技术及最新应用进展

MIMO系统是目前通信领域研究与应用的热点之一。首先剖析了MIMO的关键技术．其次给出了MIMO国际最新研究成果及其实际应用。     

Comparative performance evaluation of hot spot contention betweenMIN-based and ring-based shared-memory architectures

Hot spot contention on a network-based shared-memory architecture occurs when a large number of processors try to access a globally shared variable across the network. While multistage interconnection network (MIN) and hierarchical ring (HR) structures are two important bases on which to build large scale shared-memory multiprocessors, the different interconnection networks and cache/memory systems of the two architectures respond very differently to network bottleneck situations. In this paper, we present a comparative performance evaluation of hot spot effects on the MIN-based and HR-based shared-memory architectures. Both nonblocking MIN-based and HR-based architectures are classified, and analytical models are described for understanding network differences and for evaluating hot spot performance on both architectures. The analytical comparisons indicate that HR-based architectures have the potential to handle various contentions caused by hot spots more efficiently than MIN-based architectures. Intensive performance measurements on hot spots have been conducted on the BBN TC2000 (MIN-based) and the KSR1 (HR-based) machines. Performance experiments were also conducted on the practical experience of hot spots with respect to synchronization lock algorithms. The experimental results are consistent with the analytical models, and present practical observations and an evaluation of hot spots on the two types of architectures     

网络控制系统教学中研究生的创新能力培养

网络控制系统是目前自动控制领域的热点研究问题之一,在进行网络控制系统教学过程中需注重培养研究生的创新意识和创新能力。结合网络控制系统教学实践,以事件驱动的传感器采样模式为例,详细介绍了在网络控制系统分析与建模的每个环节如何促进研究生开展自主思考,自主创新,所得结果对于研究生创新能力的培养具有一定借鉴意义。     

移动主体异构资源互操作框架

随着Internet的发展,如何实现异构资源之间的互操作成为当前研究热点。要适应Internet这种开放、动态的环境,需要软件具有组件化、开放化、自主化等特点,而面向主体的软件开发方式则能满足这些需要。提出了一种基于移动主体（Mobile Agent）的异构资源互操作框架,用以实现异构数据源的整合,为用户提供统一信息检索服务。该框架为一多主体系统（Multi-Agent System）,为了实现主体间的通信和协作,设计了一种基于通用领域本体模型的主体通信机制。此外描述了该框架中移动主体的工作机制。     

图神经网络推荐方法研究

图神经网络因其特性在许多应用领域展露锋芒,将图神经网络与推荐相结合成为研究热点之一.在推荐中使用图神经网络方法,能够在复杂环境中显著提高推荐的水平.对图神经网络的方法、个性化推荐和群组推荐分别进行总结介绍;对基于图神经网络的推荐方法进行概述,重点对图神经网络及其近年来在推荐领域的研究成果进行归纳总结;分析了推荐研究现状...