一类非线性时滞广义系统的状态反馈控制

利用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）,讨论了一类非线性时滞广义系统的状态反馈控制问题．通过对非线性映射Ｆｒｅｃｈｅｔ导数的逆矩阵的估计,给出了系统渐近稳定的充分条件．这一条件与时滞相关,可归结为一个线性矩阵不等式的可解性．在ＬＭＩ有解的条件下,可得到系统状态反馈控制器的参数表示．数值实例表明该方法是有效的．

     

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.

     

一种新的量化反馈控制系统稳定性分析方法

针对一类量化反馈控制系统,在考虑量化范围和量化误差的情况下,建立该系统的动态数学模型.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI),给出了基于LMI和时变Lyapunov函数的渐近稳定性判据.假设量化器参数满足一定条件,则通过该判据能分析和判定量化反馈控制系统的渐近稳定性,并进一步设计相应的量化反馈控制律.与已有的方法相比,该方法更加有效且求解方便.数值仿真结果表明了该方法的有效性.

     

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.

     

一类区间时变输入时滞与状态时滞线性系统的稳定性研究

研究一类具有区间时变输入时滞与状态时滞线性系统的稳定性问题．通过选择合理的Ｌｙａｐｕｎｏｖ Ｋｒａｓｏｖｓｋｉｉ函数,基于积分等式方法（积分等式由自由权矩阵构造而成）,以ＬＭＩ的形式给出时滞相关的稳定性充分条件,并进行了相关控制器的设计．所得结论对时滞导数没有任何限制,可用于快时变时滞系统．同时,积分等式方法较积分不
等式方法更优,保守性更低．最后,通过数值比较及仿真表明了所提出方法的有效性和优越性．

     

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．

     

Markov跳变系统的有限时间状态反馈镇定

讨论一类含有限能量未知扰动的线性Markov跳变系统的有限时间镇定问题.针对连续系统和离散系统两种情况,利用构造的Lyapunnov-Krasovskii函数,并结合线性矩阵不等式方法,分别证明并给出了跳变系统有限时间镇定控制器有解的充分条件.采用该方法设计的镇定控制器可使连续系统和离散系统对所有满足条件的未知扰动是有限时间有界和有限时间镇定的.最后通过数值示例表明了该设计方法的有效性.

     

具有跳跃时滞的跳跃线性离散系统的控制器设计

研究一类具有Markov随机时滞的Markov跳跃线性离散系统的控制器设计问题.给出了系统随机稳定的充分必要条件,在公共控制器不存在时,所给出的依赖于模态和时滞的控制器可以保证系统随机稳定,并可以利用锥补线性化等方法求出控制器.仿真结果验证了所提出的控制器设计方法的有效性.

     

一种带参考批次的线性时变系统迭代学习控制算法

!针对线性时变系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种带参考批次的迭代学习控制算法,并给出了算法的收敛性分析.该迭代学习控制算法不需要事先了解线性时变对象的太多知识,而是将当前批次输入轨迹的较小变化所引起的输出轨迹作为参考批次,并以当前批次与参考批次的输入变化与对应的输出变化之比作为学习律,从而实现目标轨迹的跟踪.以一个典型的线性时变系统为例进行仿真分析,验证了所提出算法的有效性.

     

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.

     

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.

     

时变不确定系统鲁棒控制器设计的新方法

基于包含两个二次项的分段Lyapunov函数,研究了线性时变不确定系统的鲁棒控制器设计问题.所考虑的系统由两个矩阵的凸组合构成,通过引入一个附加矩阵,推导出鲁棒控制器存在的充分条件.该控制器的状态反馈增益的求解问题可以转化为一组带有两个比例参数的线性矩阵不等式的凸优化问题.最后的数值示例说明了该设计方法的可行性.

     

一类非线性时滞系统的H∞鲁棒故障检测滤波器设计

研究一类受时变时滞影响的非线性不确定系统H_∞鲁棒故障检测滤波器设计问题.首先采用基于观测器的故障检测滤波器作为残差产生器,将故障检测滤波器设计归结为H_∞滤波问题;然后应用Lyapunov-Krasovskii方法,推导并证明了问题可解的依赖时滞的充分条件,通过求解线性矩阵不等式得到了观测器增益矩阵的解;最后通过算例验证了所提出方法的有效性。

     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,结合模糊推理,模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法---模糊自适应模拟退火遗传算(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点.实验研究表明,该算法比标准的遗传算(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.

     

一种改进的鲁棒约束预测控制器的综合设计方法

针对多包描述的不确定系统,提出一种新的鲁棒约束预测控制器.离线设计多包系统worst-case情况下性能最优的不变集,在线求解多包系统无穷时域性能指标的min-max优化问题.设计方法采用了时变的终端约束集,扩大了初始可行域,并能获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.

     

实现兼类样本类增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时"对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空间代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练,分类速度和较高的分类精度.

     

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.

     

极点约束不确定系统非脆弱滤波器的设计

针对一类具有参数不确定性的线性系统,研究其闭环极点区域约束下的鲁棒非脆弱滤波器的设计问题．在对象及滤波器同时存在不确定性的情况下,控制目标要求闭环系统鲁棒稳定,干扰抑制性能指标小于给定的上界,并且闭环极点配置于复平面上指定的圆盘内．针对系统和滤波器具有乘法增益摄动的情况,以线性矩阵不等式的形式给出了非脆弱滤波器的可解性条件．数值算例表明了该方法的有效性．

     

电磁轴承增益调度多目标控制器设计

为了减弱转子质量不平衡带来的干扰,提出一种多目标(H₂/H_∞控制和极点配置)性能要求的增益调度电磁轴承控制器.电磁轴承这类线性参数变化系统(LPV)可认为是参数多面体,在多面体各顶点处采用线性矩阵不等式组(LMIs)和凸优化技术,设计满足闭环极点配置和H₂/H_∞性能的控制器参数,然后将这些控制器参数综合为一个增益调度控制器.仿真结果表明,利用该方法设计的控制器可使电磁轴承随转速变化始终具有良好的控制性能.

     

T-S模糊时滞系统的时滞相关镇定

基于T-S模糊模型方法,研究一类非线性区间时滞系统的稳定性分析与镇定问题.基于一组线性矩阵不等式的可解性,给出了非线性时滞系统时滞相关稳定和镇定的充分条件,并通过构造新的模糊权依赖型Lyapunov泛函,降低了稳定性准则的保守性.最后通过仿真例子表明了所提方法的有效性.