基于T—S模糊模型的多变量预测控制

提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出预测控制策略.T-S模糊模型用于描述对象的非线性动态特性,模糊规则将非线性系统划分为多个局部子线性模型.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器,从而将预测控制中的非线性优化问题转化为一个线性二次寻优问题.串接贮槽液位控制系统的仿真结果表明,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.     

基于T-S模糊模型非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制

研究一类非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制问题, 该类网络控制系统中非线性被控对象和被跟踪对象分别采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型和线性稳定参考模型描述. 首先通过综合考虑网络中的数据传输时滞和数据丢包影响, 采用输入时滞法和并行分布补偿技术, 建立基于零阶保持器刷新时刻的系统状态跟踪误差模型. 然后利用改进的自由权矩阵方法, 并结合Lyapunov直接法给出系统满足H∞跟踪性能的充分条件以及模糊控制器的设计方法. 最后仿真实例表明本文方法的有效性和相比已有方法的优越性.     

DBEST中基于模糊关系矩阵的推理

在故障诊断专家系统开发工具ＤＢＥＳＴ中运用模糊关系矩阵提出了一种模糊性知识的表示及推理方法，并且开发成功两个实用的故障专家系统，本文重点介绍了模糊关系矩阵的推理。     

基于模糊神经网络的淬火炉温度控制

本文建立了淬火炉的模糊神经网络智能温度控制系统,用遗传算法和BP算法结合,自动调节模糊神经网络各层的权值,改变隶属函数的参数和推理规则数,实现对隶属函数和推理规则的优化。实验结果表明,温度上升段,超调量小于4℃,保温阶段,温度控制在保温温度的±2℃内,满足淬火炉对升温速度和恒温过程的精度要求。     

模糊不确定时滞系统的静态输出的反馈镇定:迭代线性矩阵不等式方法

对一类不确定非线性时滞系统利用模糊T＿S模型进行建模,研究了静态输出反馈镇定问题.用矩阵不等式的形式给出了模糊T＿S不确定时滞系统可通过静态输出反馈镇定的充分条件.并将矩阵不等式的条件转化为迭代线性矩阵不等式(ILMI),并给出相应的算法.     

布尔网络的分析与控制——矩阵半张量积方法

布尔网络是描述基因调控网络的一个有力工具. 由于系统生物学的发展, 布尔网络的分析与控制成为生物学与系统控制学科的交叉热点. 本文综述作者用其原创的矩阵半张量积方法在布尔网络的分析与控制中得到的一系列结果. 内容包括: 布尔网络的拓扑结构, 布尔控制网络的能控、能观性与实现, 布尔网络的稳定性和布尔控制网络的镇定, 布尔控制网络的干扰解耦, 布尔 (控制) 网络的辨识,以及布尔网络的最优控制等.     

单输入单输出系统的模糊无模型自适应控制方法

根据无模型自适应技术的特点,提出了一种模糊无模型自适应控制方法.并对该方法的特点进行了分析.仿真结果表明,该方法原理简单、控制效果好,可应用于各种单输入单输出控制系统.     

基于矩阵半张量积的有限值动态系统的最新进展

布尔网络可以简洁有效地描述作用在有限集上的动态离散模型.然而,随着研究的深入以及一些实际问题的需要,传统的布尔网络已经不能满足建模的需求,由此衍生出多值逻辑网络以及混合值逻辑网络,统称为有限值动态系统.通过矩阵半张量积,有限值动态系统可以转化为便于处理的等价代数形式.鉴于此,对矩阵半张量积以及有限值动态系统的最新发展进...     

Takagi-Sugeno模糊连续系统的模糊采样控制

研究了T-S模糊连续系统的模糊采样控制问题．利用广义系统的描述方法、Lyapunov-Krasovikii泛函以及线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了LMIs形式的依赖于采样时间间隔的模糊采样镇定条件,同时给出了模糊采样控制律的设计方法．所设计的模糊采样控制律可以镇定T-S模糊系统．而且,当连续时间模糊控制律可以镇定T-S模糊系统时,对于足够小的采样时间间隔,带有同样增益矩阵的模糊采样控制律也可以镇定T-S模糊系统．最后,通过两个仿真实例说明了所给方法的有效性．     

动态矩阵控制在工业锅炉燃烧系统的应用

工业锅炉燃烧过程可以合理简化为一个双输入双输出的多变量系统。为提高动态矩阵控制算法 的实用性,对一般的控制算法进行改进,采用简化后的预测前馈控制,使计算量大为减少。     

有限反馈MIMO波束成形系统自适应码本选择算法

提出一种基于两级码本结构的有限反馈自适应MIMO波束成形技术,对该两级码本进行一定的组合,得到一个码本集并从中选择用来量化的码本.在反馈码字索引的同时包含了码本选择的信息,从而实现码本的自适应切换.仿真结果表明,在相同误码率情况下,该方法能够降低反馈速率.     

基于MIMO模糊控制的锂离子电池参数自适应等效电路模型及SOC估计

针对锂电池等效电路模型无法在荷电状态(SOC)全区间精确反映锂电池内部真实状态的问题,提出了基于多输入多输出(MIMO)模糊控制的参数自适应等效电路模型.该等效电路模型以新一代汽车伙伴关系(PNGV)模型为自适应原型,根据锂离子电池和PNGV模型的外特性参数差异,由MIMO模糊调节器动态实时修正模型参数,达到精确建模、反映电池内部真实状态的目的.实验验证了自适应参数对模型精度和自适应性能的影响及模型在变工况下的模拟效果.通过对比锂电池参数自适应模型和静态参数PNGV模型的扩展卡尔曼滤波算法估计SOC的误差,验证了参数自适应模型的有效性.     

Set-point-related indirect iterative learning control for multi-input multi-output systems

A form of iterative learning control (ILC) is used to update the set-point for the local controller. It is referred to as set-point-related (SPR) indirect ILC. SPR indirect ILC has shown excellent performance: as a supervision module for the local controller, ILC can improve the tracking performance of the closed-loop system along the batch direction. In this study, an ILC-based P-type controller is proposed for multi-input multi-output (MIMO) linear batch processes, where a P-type controller is used to design the control signal directly and an ILC module is used to update the set-point for the P-type controller. Under the proposed ILC-based P-type controller, the closed-loop system can be transformed to a 2-dimensional (2D) Roesser s system. Based on the 2D system framework, a sufficient condition for asymptotic stability of the closed-loop system is derived in this paper. In terms of the average tracking error (ATE), the closed-loop control performance under the proposed algorithm can be improved from batch to batch, even though there are repetitive disturbances. A numerical example is used to validate the proposed results.     

多变量模糊系统控制设计及其在并行混合电动汽车中的应用

利用矩阵半张量积方法研究了多变量模糊系统模糊逻辑控制器的设计,并得到了若干新的结果.首先给出了模糊规则新的表示形式,基于该表示形式,构造了模糊逻辑控制器的结构矩阵,将复杂的模糊推理转变成了简单的代数等式.然后当模糊控制规则不完全时,建立了最小入度控制算法;当模糊控制规则不一致时,给出了相应的处理方法.最后将得到的结果应用到并行混合电动汽车(PHEV)能量管理和控制策略的模糊控制器设计.     

面向MIMO多跳无线网络的多用户视频传输优化方法

MIMO(multi-input multi-output)作为一种有效提高无线信道可靠性和带宽的新兴技术,已在无线网络中得到广泛应用.但是,如何利用MIMO在多跳无线网络中为多用户提供高质量视频服务,尚未得到广泛关注.多跳无线链路之间的共信道干扰是需要解决的关键问题.提出一种面向多跳无线网络的多用户视频传输方法,利用链路选择、MIMO的空间复用和空间分集等特点,减少链路间的共信道干扰,最大化多用户的平均视频传输质量.通过对链路选择和天线分组进行建模,将上述传输策略抽象成一个最优化问题,该问题是一个NP-hard问题.为了降低求解复杂度,引入遗传算法来求解链路选择问题.该算法采用基因遗传“优胜劣汰”的特性,在保证性能的同时,大幅度降低了求解复杂度.另外,由于遗传算法中每条“染色体”的“优劣”与天线分组策略有关,因此结合可伸缩视频的失真模型,将天线分组问题转化为一个标准的0/1背包问题,并在搜索时采用深度优先和分支限界技术,进一步降低算法复杂度.实验结果表明,所提出的链路选择算法和天线分组算法均能显著提高用户接收视频的质量.     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

Adaptive sliding mode control for MIMO nonlinear systems based on fuzzy logic scheme

In this study an indirect adaptive sliding mode control (SMC) based on a fuzzy logic scheme is proposed to strengthen the tracking control performance of a general class of multi-input multi-output (MIMO) nonlinear uncertain systems. Combining reaching law approach and fuzzy universal approximation theorem, the proposed design procedure combines the advantages of fuzzy logic control, adaptive control and sliding mode control. The stability of the control systems is proved in the sense of the Lyapunov second stability theorem. Two simulation studies are presented to demonstrate the effectiveness of our new hybrid control algorithm.     

一种基于聚类的超闭球模糊神经网络

针对一类不确定非线性多输入多输出复杂系统,根据系统的输入输出数据对,提出一种基于聚类的超闭球模糊神经网络系统．该系统通过改进的模糊聚类方法（FCM）确定模糊规则数,采用高维隶属度函数取代常规的单维隶属度函数,并对隶属度函数中心值和隶属度函数参数采用一步通过算法,所提方法可降低系统的模糊规则数,简化网络计算．此外,当系统的输入输出发生变化时,可实现模糊规则库的在线修改．仿真实例验证了所提方法的有效性．     

不同信道条件下MIMO空时编码技术的特性分析

为了分析多输入多输出（ MIMO）空时编码技术在不同信道条件下的性能优劣,研究了无线信道的衰落统计特性,对比了在Rayleigh信道、Rician信道和Nakagami信道条件下,正交频分复用空时块编码（ STBC-OFDM）、垂直空时分层码（ V-BLAST）及空时格型码（ STTC）的系统误码率。通过仿真分析结果表明：STBC-OFDM系统在衰减指数为5的Nakagami信道条件,系统误码率最低,Rician信道次之,Rayleigh信道最高,而且当系统误码率为10－3时,其所需的信噪比（ SNR）分别为7,9,11 dB;但对于V-BLAST和STTC系统,随着信噪比的增加,不同的信道条件对系统误码率的影响各有优劣。