多变量时滞GM(1,??) 模型及其应用

针对具有时滞因果关系的小样本系统建模问题, 提出一种灰色多变量时滞GM(1,??) 模型及其求解方法; 考虑到相关变量累加序列变化量较大的情形下, 驱动项不能被视为灰常量的问题, 给出了时滞GM(1,??) 模型的一种派生模型. 在此基础上, 通过数值仿真和实例分析验证了新模型的有效性. 数值结果表明: 时滞GM(1,??) 模型能够较好地描述和预测含时滞特征的小样本数据系统的运行规律, 不考虑相关因素的时滞作用时, 时滞GM(1,??) 模型退化为经典的GM(1,??) 模型.

     

基于驱动信息控制项的灰色多变量离散时滞模型及其应用

针对传统灰色多变量离散模型存在未考虑各驱动因素的时滞动态变化特征及未利用各驱动因素往期数据的问题,通过引入驱动信息控制项调整系数${T_i     

时滞累积TDAGM($1,N,t)$模型及其在粮食生产中的应用

考虑到社会经济系统中广泛存在时滞因果关系,通过分析驱动因素对系统主行为的时滞累积作用效果以及系统行为线性发展趋势,构建了含时间趋势项的时滞累积型多变量灰色TDAGM($1,N,t$)模型,论证了GM(1, 1)、GM(1,N)、OGM(1,N)、时滞GM(1,N)、TDDGM(1,N)模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式;为避免模型求解过程中微分形式与差分形式转换而产生误差,通过定义TDAGM($1,N,t$)模型的派生形式,给出了TDAGM($1,N,t$)模型时间响应式的直接求解方法;针对模型时滞效应参数的识别和优化问题,基于粒子群优化算法,给出了TDAGM($1,N,t$)模型参数估计的算法框架.时滞系统的数值实验结果表明,TDAGM($1,N,t$)模型能够较好地解决含时滞特征的多变量系统预测问题.将该模型应用于河南省粮食产量预测的实例中,拟合精度较高且预测结果符合河南省粮食生产发展趋势,验证了模型的有效性.     

多变量系统灰色预测函数控制方法研究

针对多变量时滞系统,提出一种以灰色模型为基础的多变量灰色预测函数控制策略,并给出多变量灰色预测函数控制算法.分析了灰色系统建模,灰色模型预测输出,和控制量计算方程的求解.仿真实验表明,该方法有较强的鲁棒性,快速性和强抗干扰能力强的特点.     

具有交互效应的多变量GM(1,$textbf{N}$)模型

针对一类具有交互效应的小样本系统建模问题,将相关因素序列的交叉项引入经典GM(1,N)模型的灰色作用量,构建交互效应GM(1,N)模型及其派生模型,以反映不同输入变量之间的交互效应对系统特征变量的影响,并通过实例验证交互效应GM(1,N)模型的有效性.结果表明:当相关因素序列的交互作用系数为零时,交互效应GM(1,N)模型退化为经典GM(1,N)模型;对于具有交互效应的系统建模问题,交互效应模型较经典模型具有更高的模拟和预测精度.     

多变量多时滞系统的前馈补偿解耦及IMC-PID控制

多变量系统控制器设计中遇到的主要难题是多时滞和强铰链耦合问题;对于非奇异方阵系统,根据解耦理论通过串级前馈时滞补偿器将原系统解耦为多个单变量小时滞系统,运用模型降阶技术,将解耦后的复杂单变量小时滞系统逼近为FOPDT(一阶环节+延时)形式,采用IMC控制策略实现多个单变量系统单位反馈控制,运用了麦克劳林级数展开式,通过相应项系数的比对得到了传统PID控制器;仿真分析表明了该方法能够有效性地补偿系统时滞,同时现实解耦;解决了多变量多时滞系统控制器设计复杂性的难题,有一定的工程参考价值。     

论灰色预测控制的应用条件和工作机理

灰色预测模型并非那么理想.它对十扰动的适应能力是有限的.它不能预测的很远,也不能预测的很准.其模型的参量还是需要整定的.当输入变量的变化率为零时存在有数值计算不稳定问题.当把灰色预测模型用于过程控制时,需要考虑它的应用条件:非负的数据;变量变化不太快;合适的采样周期、建模维数和预测步长.通过对灰色预测控制系统工作原理的...     

基于驱动因素控制的DFCGM$(1,N)$ 及其拓展模型构建与应用

针对一类驱动因素具有复杂变化特征的系统行为预测问题,将驱动因素序列对系统的作用函数引入经典GM$(1,N)$模型的灰色作用量,构建驱动因素控制的DFCGM$(1,N)$模型及其拓展模型,并探讨参数估计方法;从白化信息充分和匮乏两个角度,利用经验分析法和智能优化算法探索驱动因素控制参数的识别方法,并给出模型建模预测步骤;最后,通过对我国粮食产量进行预测,验证了模型的有效性和实用性,表明所提出模型能够有效解决多驱动因素影响的系统预测问题.     

基于GA参数整定的时变时滞系统灰色预测控制

针对一类数学模型未知且存在时变时滞的复杂系统,提出一种基于遗传算法参数整定的灰色预测控制方法;该方法采用BP神经网络对系统的时变时滞进行辨识,利用灰色预测算法对系统的输出进行预测,进而使用基于遗传算法整定PID控制器对系统进行输出反馈控制;该方法将灰色预测算法与遗传算法相结合,有效提高了控制器的自适应性;通过仿真实例,结果表明该方法能够对具有大时滞、大惯性、模型不确定等特点的复杂系统进行有效地控制;该方法是可行的、有效的.     

鲁棒性多变量预测控制技术的研究和应用

针对时变性强、强耦合和大时滞等过程控制问题,介绍多变量预测控制的一种应用-鲁棒性多变量预测控制技术(RMPCT)的特点及其模型算法,并且论述了预测控制在系统辨识的方面的应用;同时,对软测量仪表的计算误差进行了分析,并根据不同的原因建立了相应的校正模型.用先进控制可以极大地提高石油化工装置的技术水平和经济效益.而作为先进控制核心的系统辨识问题已成为控制系统研究的热点问题.     

含时滞记忆的非线性时滞系统满意容错控制

针对一类基于T-S模糊模型描述的非线性时滞系统,研究在一般执行器故障模式下的含时滞记忆的鲁棒H∞容错控制器设计问题.针对任意连续型执行器故障模式,采用并行分布式补偿原理设计含记忆型状态反馈控制器,给出非线性时滞系统在执行器发生故障情况下的鲁棒镇定准则.然后给出H∞性能指标约束下的满意容错控制器的设计方法和设计步骤.提出的含时滞记忆的状态反馈控制方法可以确保当执行器发生故障时,闭环系统不仅具有渐近稳定性,而且有一定的抗扰动性能,状态反馈控制器设计的保守性较不含时滞记忆控制器设计方法大大降低.仿真实例验证了鲁棒容错控制策略的有效性.     

适应连续外扰的时滞加速度反馈控制器

在采用加速度传感器的振动主动控制平台中,为了有效抑制外力可用微分方程描述的含输入时滞受迫振动响应,基于积分变换和状态导数极点配置法,提出了一种适应连续外扰的时滞加速度反馈控制器设计方法.以粘贴有压电陶瓷和加速度传感器的受正弦激励的智能梁为仿真控制对象,仿真结果表明,此控制器能在任意输入时滞下有效抑制智能梁的持续受迫振动响应.与不考虑时滞的同类控制器相比,该控制器有较好的稳定性及控制效果.     

Stability of continuous and discrete time-delay grey systems

In this paper, we have investigated the stability and decaying rate testing problems of grey systems with time delay. Both continuous and discrete time-delay grey systems are discussed whose state matrices are interval matrices. In terms of the Gersgorin theorem, several new delay-independent criteria have been developed to preserve the system stability. By these conditions, new delay-dependent criteria are also presented in order to guarantee that the above-mentioned systems are stable with a specified decay rate. As far as we are aware, this paper seems to be the first to discuss robust stability problems for continuous and discrete time-delay grey systems. Finally, the applications of the results obtained have been illustrated by given numerical examples. We believe that the proposed schemes are applicable to robust control design.     

Discretization of nonlinear non-affine time delay systems based on second-order hold

When calculating the sampled-date representation of nonlinear systems second-order hold(SOH) assumption can be applied to improving the precision of the discretization results. This paper proposes a discretization method based on Taylor series and the SOH assumption for the nonlinear systems with the time delayed non-affine input. The mathematical structure of the proposed discretization method is explored. This proposed discretization method can provide a precise and finite dimensional discretization model for the nonlinear time-delayed non-affine system by keeping the truncation order of the Taylor series. The performance of the proposed discretization method is evaluated by doing the simulation using a nonlinear system with the time-delayed non-affine input.Different input signals, time-delay values and sampling periods are considered in the simulation to investigate the proposed method.The simulation results demonstrate that the proposed method is practical and easy for time-delayed nonlinear non-affine systems.The comparison between SOH assumption with first-order hold(FOH) and zero-order hold(ZOH) assumptions is given to show the advantages of the proposed method.     

Improved Stability Criteria for Discrete-time Delay Systems via Novel Summation Inequalities

This paper is concerned with the stability analysis of linear discrete time-delay systems. New discrete inequalities for single summation and double summation are presented to estimate summation terms in the forward difference of Lyapunov-Krasovskii functional (LKF), which are more general than some commonly used summation inequalities. Through the construction of an augmented LKF, improved delay-dependent stability criteria for discrete time-delay systems are established. Based on this, a time-delayed controller is derived for linear discrete time-delay systems. Finally, the advantages of the proposed criteria are revealed from the solutions of the numerical examples.     

基于组合灰色预测模型的焦炉火道温度模糊专家控制

针对具有强非线性、大时滞、多扰动特点的焦炉火道温度控制问题,提出一种基于组合灰色预测模型的改进模糊专家控制方法.采用基于黄金分割优选法寻优的解析式类型三维模糊控制器,同时并联专家规则补偿模块,对模糊控制器输出进行补偿.利用组合灰色预测方法获得未来时刻的火道温度,根据预测值采取相应的控制策略.实验运行结果表明,该方法具有较好的控制品质,有效地削弱了大时滞的影响,为解决焦炉火道温度控制问题提供了新思路.     

Phase synchronizing in Hindmarsh-Rose neural networks with delayed chemical coupling

Although diffusive electrical connections in neuronal networks are instantaneous, excitatory/inhibitory couplings via chemical synapses encompass a transmission time-delay. In this paper neural networks with instantaneous electrical couplings and time-delayed excitatory/inhibitory chemical connections are considered and scaling of the spike phase synchronization with the unified time-delay in the network is investigated. The findings revealed that in both excitatory and inhibitory chemical connections, the phase synchronization could be enhanced by introducing time-delay. The role of the variability of the neuronal external current in the phase synchronization is also investigated. As individual neuron models, Hindmarsh-Rose model is adopted and the network structure of the electrical and chemical connections is considered to be Watts-Strogatz and directed random networks, respectively.