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.

     

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．

     

基于快速起摆的Furuta摆切换控制系统

针对由一个驱动臂和一个未驱动摆杆组成的欠驱动Furuta摆系统,设计了实现其稳定的切换控制系统.控制任务是将未驱动摆杆稳定在上方不稳定平衡点的同时,将驱动臂控制到零点,分为两部分:首先基于部分反馈线性化技术设计一个饱和的状态反馈控制器,将摆杆快速控制到上方不稳定平衡点附近;然后切换到一个线性的全状态反馈控制器,实现系统的稳定控制.仿真实验验证了控制器的有效性.     

基于能量的 Acrobot动态伺服控制

研究了 Acrobot 垂直平面欠驱动机械臂的动态伺服控制问题. 动态伺服控制不同于定点控制和轨迹跟踪控制,而是利用欠驱动系统中存在的周期轨道特性,实现对轨迹的动态跟踪 .首先通过对比单摆运动规律寻找到周期轨道所满足的条件;然后利用 Lyapunov稳定性理论设计反馈控制律,并给出控制律存在的一系列条件;最后分析了系统中存在的奇点及其对收敛性的影响.仿真实验表明了所设计的控制器是有效的.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

线性时变参数系统切换输出反馈控制

考虑时变参数系统的切换H_∞控制问题.提出了由参数触发的切换策略,由此在最小驻留时间的限制下,将线性时变参数系统分解为若干具有范数有界不确定性的子系统.利用多Lyapunov函数方法分别设计各子系统的输出动态反馈控制器,使在切换策略驱动下构成的闭环系统满足H_∞控制性能.仿真算例完整地实现了理论方法,并验证了其有效性.

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

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.

     

自主车队的非线性建模与控制

针对自主式车队建模与控制这一重要课题,建立了包含路面坡度和风力因素的非线性车辆动力学模型,进而基于反馈线性化方法提出一种对坡度和风速变化具有一定适应能力的非线性PID控制算法,并给出了一种可以克服燃油和传输延时的控制器设计方法以及可允许的延时上限.所得的非线性模型在很大程度上完善了现有的车辆动力学模型.仿真实验表明,该控制方法不但可实现车队的稳定运行控制,而且使车队控制效果大大改善.

     

一类欠驱动机械系统的全局鲁棒控制

针对具有质心参数不确定性的Acrobot系统,提出一种全局的鲁棒控制方法.首先,给出系统具有质心参数不确定的系统模型;其次在摇起区,分析系统不确定性条件下的能量变化情况,基于能量不断增加的思想设计出摇起控制器;在平衡区,把系统的不确定性转化为模型状态矩阵的不确定性,引入H_∞标准设计方法,得出存在H_∞状态反馈控制器的充要条件,通过求解线性矩阵不等式使系统有效地克服不确定性的影响实现二次稳定;最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性.

     

BUCK变换器带恒功率负载反馈精确线性化控制

对BUCK变换器带恒功率负载系统的非线性控制进行了研究.根据恒功率负载的非线性特性,推导出BUCK变换器带恒功率负载的精确线性化反馈控制规律,设计了系统非线性控制器.用SABER软件对控制律进行了仿真,结果表明反馈精确线性化技术可以实现对BUCK变换器带恒功率负载的控制,在电源及负载大范围变化时,保证系统的稳定运行,具有大信号稳定特性.

     

深海采矿车行走的专家模糊控制

深海采矿车的作业过程,受作业环境和采矿车自身的影响,具有随机性、非线性和时变等特性,针对该复杂过程,提出了专家模糊控制算法．该算法参考履带车辆的运动学方程,结合履带车辆人工操作经验整合的专家规则,构成专家系统,实现采矿车绝对速度和航向角的闭环控制;采用模糊控制算法,对采矿车的左、右履带速度进行控制．仿真结果验证了该方案的可行性和有效性．

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

基于自适应观测器控制系统的快速故障调节

针对基于自适应观测器故障调节设计中的两个难点,即系统满足严格正实(SPR)条件与故障估计的准确性和快速性,首先引入适当的坐标变换,有效地放松了严格SPR 条件,适用于一大类控制系统的故障诊断;其次,针对变换后的系统,提出一种快速故障估计的设计方法,明显改善了故障估计的性能;再次,基于故障估计值修正控制律以补偿故障所带来的影响,使故障调节后的系统稳定;最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.

     

一类网络控制系统的稳定性分析

针对网络控制系统中普遍存在的信息量化问题,采用基于模型的控制策略,研究了一类网络控制系统的稳定性.在考虑均匀量化的影响下,对于不同的初始量化误差,分别讨论了系统的稳定性,并给出了保证系统全局指数稳定的充分必要条件以及系统的稳定域范围 .仿真结果验证了所得结论的正确性.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

极值搜索控制系统的一体化设计研究

针对传统极值搜索控制系统设计中,极值搜索算法与控制器采取单独设计易导致系统难以发挥其最佳性能的问题,提出一套极值搜索控制系统的一体化设计方法 .此方法充分考虑到系统的非线性和不确定性,建立了极值搜索算法与被控对象的一体化设计模型,运用终端滑模切换面和相应的控制策略,使极值搜索算法在较短时间内搜寻到系统的最优值,而且其输出值可很快收敛至此最优值. 理论分析和仿真结果分别验证了此方法的稳定性和有效性.

     

可重构模块机器人分散容错控制

针对可重构模块机器人的执行器故障,提出一种基于自适应模糊系统的分散被动容错控制方法．该方法不需要机器人动力学模型与模块之间的信息交换,模块控制器分别采用间接和直接自适应方法设计,自适应参数的更新律基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论设计,保证了系统的稳定性和H_∞ 跟踪性能．数值仿真结果表明了所提出方法的有效性．

     

基于免疫修复的快速蚁群优化算法

蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识,并基于信息素搜索新的解．影响信息素质量的因素主要是信息素更新策略和蚂蚁已找到的候选解的质量．为了提高已有候选解的质量,提出基于免疫原理识别候选解中的“病变”成分,并对其“病变”成分进行修复．经免疫修复后,候选解的质量大大提高,由它更新的信息素更好地反映了优质解的特点,从而加快了信息的正反馈过程．实验结果验证了该算法的有效性．