一类复杂系统非建模控制方法的研究

以石油化工中加热炉、反应器、蒸馏塔等为背景，讨论复杂系统的控制问题，目的是寻求对复杂系统的有效控制方法。对复杂系统进行稳定控制，必须考虑诸如非线性、大时滞、时交和强耦合的控制问题。给出了这类问题的一种解决途径，并给出了成功应用的实例。     

基于联合滤波算法的复杂时变系统在线自适应逆控制

针对一类结构和参数均具备时变特性的复杂时变系统,提出一种新的基于联合滤波算法的在线自适应逆控制方法.该方法在处理参数时变问题的同时可兼顾系统的结构时变特性,实现复杂动态系统的在线跟踪控制.同时提出新的联合Volterra核函数滤波算法,该算法克服了原Volterra滤波器计算复杂运算速度慢的缺点,实现了动态非线性系统的在线跟踪控制.通过仿真分析可以得出,对于此类线性、非线性复杂时变系统,基于新的联合滤波器的自适应逆控制方法可以快速有效的实现动态对象在线建模与控制.     

无模型控制方法在复杂大时滞系统控制中的应用研究

大时滞系统的控制问题是过程控制中的难题,复杂大时滞系统的控制更为困难。本文指出大时滞系统往往是更复杂大系统的子系统,所以必需从与其它子系统联系的观点来处理此类问题,本文讨论了复杂大时滞系统的控制问题,给出了应用无模型控制方法解决这类问题的一种方案．并列举了这种解决方案的成功应用的实例。     

基于神经网络和向量机的容错控制研究

提出了一种容错控制新方案,该方案融合了神经网络与支持向量机的容错控制技术,解决了传统容错控制系统不能对复杂非线性系统进行有效控制的问题。采用该方法对发动机容错控制系统进行了仿真,证明了该系统具有良好的容错控制的性能。     

基于神经网络和混合遗传算法的优化控制研究

本文主要提出一种对复杂系统进行智能优化控制的解决方案,首先采用神经网络对欲控制的复杂系统进行建模,然后采用实际数据构建针对性的神经网络模型,最后用混合遗传算法对神经网络模型进行制定参数寻优,从而获得对复杂系统的智能优化控制。在理论探讨的基础上,本文给出了此优化控制方法的相关MATLAB程序,只要针对具体问题稍加调整,相信此程序能较好地解决实际中复杂系统的优化控制问题。     

智能控制：从学习控制到平行控制

20世纪60年代,学习控制开启了人类探究复杂系统控制的新途径,基于人工智能技术的智能控制随之兴起.本文以智能控制为主线,阐述其由学习控制向平行控制发展的历程.本文首先介绍学习控制的基本思想,描述了智能机器的架构设计与运行机理.随着信息科技的进步,基于数据的计算智能方法随之出现.对此,本文进一步简述了基于计算智能的学习控制方法,并以自适应动态规划方法为切入点分析非线性动态系统自学习优化问题的求解过程.最后,针对工程复杂性与社会复杂性互相耦合的复杂系统控制问题,阐述了基于平行控制的学习与优化方法求解思路,分析其在求解复杂系统优化控制问题方面的优势.智能控制思想经历了学习控制、计算智能控制到平行控制的演化过程,可以看出平行控制是实现复杂系统知识自动化的有效方法.     

复杂系统研究中几个值得关注的问题

阐述了作者关于复杂系统、复杂性特征、复杂性科学研究的对象以及复杂系统的控制等若干问题的看法,讨论了非线性系统、混沌系统和不确定系统等与复杂系统之间的关系,指出了复杂系统的控制与传统意义下的控制的区别,强调复杂性科学研究的对象应重点面向具有复杂性特征的真实系统.     

数字图书馆中数字图像产品知识产权保护技术研究

针对数字图书馆中知识安全和信息安全问题,使用C#实现了数字水印效果,有效保护了数字图像产品的完整性,提出基于本体的授权访问控制,使得用户访问权限控制的安全管理更加有效,更加适合复杂系统中的存取控制。     

基于LMI的近空间飞行器H∞控制器的设计

近空间飞行器具有广泛的军事用途.飞行控制系统是保证近空间飞行器飞行安全、可靠、有效完成复杂战术/战略任务的关键系统之一.由于飞行控制系统存在多种不确定性,飞行器本身也易于受到大气紊流等强干扰的作用,设计满足特定性能要求的鲁棒控制器十分重要.本课题基于LMI将近空间飞行器的控制问题转化为线性矩阵不等式系统的可行性问题,以有效推动LMI方法在飞行控制领域中的应用.     

复杂网络的脉冲同步

研究了具有有界耦合函数的不确定复杂动态网络的脉冲同步问题．根据脉冲控制的概念和脉冲微分方程的稳定性理论,我们利用一个灵活有效的脉冲控制实现了复杂动态网络的脉冲同步．最后,通过对混沌系统做网络节点的动态网络的数字模拟,验证了我们提出的脉冲控制方案的有效性和实用性．     

专家系统的实时性分析

在一些复杂控制系统中 ,专家系统作为一个决策控制器 ,满足整个系统的性能需要 ,因此研究专家系统的推理时间是必要的。专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构等因素有关。针对知识库结构 ,通过专家系统的推理时间研究了实时性问题 ,利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库进行建模 ,并给出了相应的时间估计模型及其排列准则。     

基于规则的专家系统时间估计研究

在一些复杂控制系统中,专家系统作为一个决策控制器,满足整个系统的性能需要,因此研究专家系统的推理时间是必要的.专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构等因素有关.针对知识库结构,探讨了基于规则的专家系统的推理时间问题,利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库建模,并给出了相应的时间估计模型.     

一种带时间窗口的双脉冲控制器下的忆阻振荡系统滞同步

在真实的环境中实现复杂忆阻振荡系统的同步时, 因为信息干扰及通信问题, 驱动和响应系统之间总是存在信息传输时滞, 即时滞问题具有普遍性; 另外, 脉冲控制信号的输入总是存在输入误差, 并不能实现精确地输入.本文考虑到上述实际存在的信息传输时滞和脉冲输入误差, 设计了一种比较接近真实情况的、灵活的可以带有不同时间窗口和不同控制增益的双脉冲切换控制器, 并且利用该控制器实现了两个复杂忆阻振荡系统的滞同步.基于Lyapunov稳定性理论、矩阵不等式以及脉冲控制等相关理论, 本文找出了实现一类五阶复杂忆阻振荡系统同步的条件.最后的仿真实验进一步验证了本控制方法的可行性.     

Fault detection for multirate sampled-data systems with time delays

In this paper, problems of fault detection in multirate sampled-data (MSD) systems with time delays are studied. The background of our study is the increasing demands for fault detection in complex, distributed process control systems, where the plant, controllers, sensors and actuators are networked by standardized bus systems. The basic idea behand the problem solutions is to derive the parity relations of the MSD system with time delays by taking into account the multirate nature and the multiple time delays. Having introduced two operators, the fault detection problem can be formulated as an optimization problem in the framework of the well-known parity space method. Application and advantages of the approaches proposed in this paper are finally illustrated by simulation examples and by comparison with other indirect design approaches.     

Adaptive open loop control for a class of distributed parameter systems

The real time implementation of closed loop control laws obtained by the minimization of a quadratic criterion with finite time intervals is a difficult problem, if we consider computing time and the eventual determination of the state variables. It would seem useful therefore to define, for complex systems such as distributed parameter systems, a control type which unites the advantages of open loop control, with its relative simplicity of implementation, and those of closed loop control, with its ability to reduce perturbations. It is for this reason that we use the principle of adaptive open loop control. In this paper, we describe the principles of such a method and results obtained from one example studied by numerical computation or hybrid simulation in real time.     

复杂无向网络连通性的一种高效判定算法

通信网络的拓扑结构连通性是多智能体系统一致性控制或编队控制等的理论前提.以往, 各种多智能体系统一致性控制或编队控制方面的文献仅侧重于控制协议、智能体动力学模型和控制律设计, 而缺乏对多智能体通信网络拓扑结构的连通性研究.网络连通性高效判定算法不仅是大规模多智能体系统一致性控制或编队控制的保证, 而且在图论、现代移动通信、计算机与交通等各种网络中有着重要和广泛的应用.针对复杂无向网络的连通性问题, 本文给出了一种新的高效判定算法、以及该算法的时间复杂度和空间复杂度的上界.该算法具有非常低的时间复杂度和空间复杂度, 且便于计算机实现, 因而具有重要的理论意义和广泛的实用价值.     

Recursive approximate solution to time-varying matrix differential Riccati equation: linear and nonlinear systems

An approximate solution is proposed for linear-time-varying (LTV) systems based on Taylor series expansion in a recursive manner. The intention is to present a fast numerical solution with reduced sampling time in computation. The proposed procedure is implemented on finite-horizon linear and nonlinear optimal control problem. Backward integration (BI) is a well known method to give a solution to finite-horizon optimal control problem. The BI performs a two-round solution: first one elicits an optimal gain and the second one completes the answer. It is very important to finish the backward solution promptly lest in practical work, system should not wait for any action. The proposed recursive solution was applied for mathematical examples as well as a manipulator as a representative of complex nonlinear systems, since path planning is a critical subject solved by optimal control in robotics.     

非线性时变系统的自耦PID控制方法

针对一类非线性时变系统的控制问题,使用了一种基于自耦PID的控制理论方法.该方法首先将时变不确定、模型不确定定义为一个扩张状态,并将非线性时变系统映射为未知线性系统;然后使用自耦PID控制方法构造了一个闭环系统;最后在复频域分析了闭环系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性.理论分析与仿真结果都表明了本文控制方法具有良好的动态品质和稳态性能,在未知复杂系统控制领域具有广泛的应用前景.     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.