一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法

针对非线性Wiener-Hammerstein模型,提出利用粒子群优化算法对非线性模型进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题;然后采用粒子群优化算法获得该优化问题的解.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法.最后,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

连续随机时滞系统L2-L∞滤波设计

研究了连续随机时滞系统的L2-L∞滤波器的设计问题.利用引入参数变量的方法,以线性矩阵不等式形式,给出依赖于时滞的充分条件,从而保证滤波误差方程随机渐近稳定且满足L2-L∞性能指标,且所得结果较以往结果具有更小的保守性.仿真例子表明了该方法的有效性.     

多项式非线性系统局部镇定控制

针对多项式非线性系统,提出一种用于验证二次型候选Lyapunov函数的数值计算方法.在该方法中,多项式系数被分解成带自由变量的系数矩阵,将正定性验证问题转化为矩阵不等式问题求解.对于局部稳定性分析,采用多个Lyapunov函数来趋近吸引域.每个Lyapunov 函数均在各指定方向上进行最大半径优化.在稳定性分析基础上,提出保收敛率的局部镇定控制器设计方法以扩大吸引域.

     

分数阶控制研究综述

作为控制科学与工程中一个新的研究领域,分数阶控制的研究愈来愈被关注.简要介绍了分数阶控制的数学背景和基本知识,对分数阶控制理论及应用(分数阶系统模型,系统分析,分数阶控制器,非线性分数阶系统$系统辨识)的研究作了总结,评述和展望.

     

含不可控变迁的Petri网监控器设计

在基于Petri网建模的含不可控事件的离散事件系统监控器设计中,当给定的控制目标为Parikh矢量约束时,提出通过转换矩阵R将不可控变迁导致的非法不等式约束变换为允许约束,并求得相应监控器.构造矩阵方程求解R,通过矩阵方程的相容性判断R的存在性,并给出利用广义逆矩阵求解R的算法,得到对应的允许约束和监控器.同时提出代价函数,用于寻找控制观测代价最小的监控器.最后通过实例验证了该算法的正确性和有效性.     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

约束非线性系统构造性模型预测控制

研究了连续时间约束非线性系统模型预测控制设计. 利用控制 Lyapunov函数离线构造单变量可调预测控制器,再根据性能指标在线优化可调参数,其中该参数近似于闭环系统的,衰减率,同时,控制 Lyapunov函数保证了算法的可行性和闭环系统的稳定性 .最后通过数值仿真验证了该算法的有效性.

     

量子进化算法研究进展

在介绍量子进化算法(QEA)的原理、特点和基本流程的基础上,重点综述QEA的改进,包括改进基本算子、引入新算子、改变种群规模、扩展为并行算法和构造新型算法框架等.介绍了QEA的应用研究,进而提出了QEA在理论、算法、组合优化、多目标优化与约束优化、不确定优化及应用方面的若干进一步的研究内容.     

时滞相关不确定随机系统的鲁棒H∞控制

针对具有时变时滞和范数有界不确定性的随机系统,研究其随机镇定和鲁棒H_∞控制问题.设计状态反馈控制器,使得对所有可容许的不确定性,闭环系统随机稳定且满足给定的H_∞性能指标.利用线性矩阵不等式(LMI)及自由权矩阵技术得到系统镇定的一个充分条件,该充分条件由一组时滞相关的矩阵不等式表达.最后通过仿真数例表明了所提出方法的有效性.

     

惯性系统的时域在线辨识

给出二阶惯性系统阶跃响应斜率和幅值在幅值拐点处的时域表达式及其矩形脉冲响应幅值在其极大值点处的时域表达式,三阶惯性系统阶跃响应斜率在响应的二阶导数极大值点处、阶跃响应幅值在其拐点处和矩形脉冲响应斜率在响应二阶导数极小值点处的时域表达式,并找到了一种在时域辨识一阶、二阶和三阶惯性系统的方法．实测结果表明,该方法简便、可靠,测试精度高．

     

免疫调度算法综述

调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题．基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色．对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类．最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望．

     

直接支持向量机

基于最小二乘支持向量机变形,得到一个极其简单快速的分类器---直接支持向量机.与最小二乘支持向量机相比,该分类器只需直接求解一个更小规模矩阵的逆,大大减小了计算量,并未降低分类精度.从理论上证明了该矩阵可逆,保证了分类面存在的唯一性.对于线性情形,采用Sherman-Morrison-Woodbury公式降低可逆矩阵的维数,进一步减少了计算复杂度,使其可适用于更大规模的样本集.数值实验表明,新分类器可行并具有上述优势.

     

动态供应链与控制问题研究进展

首先,阐述了在新的信息网络,特别是无线射频识别技术(RFID)环境下,供应链系统动态情景问题;然后,讨论了动态供应链运作特性问题,并分析了动态供应链系统中经典控制,最优控制,模型预测控制,鲁棒控制等问题;最后,指出了动态供应链系统与控制进一步研究的几个问题.

     

基于非光滑线性Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续平面的滑模控制设计

利用Ｆｉｌｉｐｐｏｖ解、Ｃｌａｒｋｅ广义梯度和非光滑Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论,对一类滑模面设计为非光滑线性Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续平面的二阶系统滑模控制问题进行深入讨论．首先设计控制律,使闭环系统在有限时间内能够到达所设计的滑模面;然后证明系统在滑模面上的运动是渐近稳定的．放宽了对滑模控制中滑模面设计的要求,提高了所提出设计方法的灵活性,有利于改善系统性能．仿真结果验证了所提出设计方法的正确性和有效性．

     

网络化控制系统综合控制方法研究

在阐明网络化控制系统采用兼顾控制系统性能质量(QoP)和网络服务质量(QoS)的控制方法的必要性和可行性的基础上,提出了一种能够兼顾控制系统QoP和网络QoS的网络化控制系统综合控制方法,并对其工作机理进行分析.在对目前相关的研究工作进行分析总结的基础上,提出了一种基于网络化控制系统综合控制方法的控制模型,最后通过一个数字仿真实例说明了该模型的有效性.

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

一类非线性系统的次优控制研究

考虑一类关系度不确定且零动态稳定的非线性系统的控制器设计问题．利用预测控制概念,通过选用较为全面的二次型性能指标,对输出进行高阶泰勒级数展开,推导出一种非切换的解析次优控制律,进而得出了在该控制律下闭环系统局部稳定的充分条件．仿真例子验证了该控制算法具有较好的动态性能,与已有的近似线性化方法相比,显示了该控制策略的优越性．

     

冲突再分配ＤＳｍＴ及解决证据间矛盾的新方法

ＤＳｍＴ 在处理多证据信源融合时,存在冲突焦元置信指派不合理增长,主焦元基本置信指派不合理收敛的问题,使决策困难．首先分析问题产生的原因,对ＤＳｍＴ 组合公式给出了改进意见,提出一种冲突再分配的ＤＳｍＴ 组合公式;然后针对多证据融合时证据间存在矛盾的问题,提出一种基于冲突率的折扣算法,修正置信指派．算例分析表明,采用上述算法可使主焦元基本置信指派得到合理收敛,冲突焦元得到合理处置,融合结果有利于决策．

     

不确定离散切换系统的滑模控制

研究一类不确定离散切换系统的鲁棒滑模控制问题.针对传统变结构控制应用于离散系统时易失去其鲁棒性的问题,提出一种采用带调整参数递归式滑模函数的离散滑模控制策略,改进了离散时间滑模控制系统的趋近律方法,并针对不确定因素的影响设计了无须知道扰动上界的估计器.应用Lyapunov函数给出了离散切换系统的滑动模态可达条件,并设计了离散切换规则.仿真结果表明了所提出设计方法的有效性.