离散时间线性系统最优控制的遗传算法实现

本文提出了求解控制变量受区间约束情形的离散时间线性系统最优控制的遗传算法,在遗传算法框架下给出了离散时间线性系统最优控制问题可行解的编码及初始化方法,设计了选择、交叉、变异等遗传算子,并对初始化方法及各种遗传算子的可行性给出理论分析。     

一种非线性离散动态投入产出系统的最优控制

阐述了基于动态投入产出模型的最优控制理论,并对当前国内外的研究成果进行了对比研究。在分析其优缺点的同时,针对非线性离散动态投入产出系统的特点,提出了一种动态投入产出系统最优控制的逐次逼近方法。此方法首先将系统的最优控制问题转化为非线性两点边值问题族,然后通过构造线性两点边值问题族,将非线性两点边值问题转化为非齐次线性两点边值问题族;得到的最优控制律由精确控制项和非线性补偿项两部分组成,精确控制项可以通过求解Riccati方程求出其精确解,非线性补偿项由逐次逼近法求解一族线性伴随向量方程的解序列求得;最优控制律的最终目标是在规划期内使实际产出尽可能地与理想产出接近。实验仿真测试表明,采用逐次逼近法获得了非线性离散动态投入产出的最优系统控制,从而为最优控制问题的有效解决提供了参考和借鉴。     

An Identification Algorithm for a Linear Discrete Dynamic Control System

A problem of developing an identification algorithm for a linear discrete dynamic control system is considered. The solution is based on the derived formulas for the differentiation of quadratic functionals with respect to matrix variables. An example is given.     

一类离散模糊系统的迭代学习控制算法

针对离散T-S模糊系统的终端控制问题,提出了一种基于离散Legendre正交多项式的迭代学习算法。该算法把待求控制量表示为离散Legendre正交多项式的线性组合,将求控制量问题转化为求离散Legendre正交多项式系数问题。在此基础上,用迭代学习的方式来修正控制量的离散Legendre系数,并运用不确定离散系统的H∞设计方法求解学习增益矩阵。最后以机器人为例进行仿真,仿真结果表明了所提算法能实现工业机器人的精确定位。     

基于Hopfield神经网络的双线性离散系统最优控制

将基于二次型性能指标的离散双线性系统最优控制问题转化为动态规划问题，并用Hopfield神经网络（HNN）求解．该方法具有结构简单、易于硬件实现、求解速度快且能求得精确最优解等特点．在复杂系统的实时优化与控制等方面具有广阔的应用前景．     

离散随机线性系统最优滤波,预报和平滑估计的一种统一方法

基于射影理论及新息分析方法，讨论离散随机线性系统最优化状态估计问题。提出了一种统一处理最优滤波、预报和平滑估计的的新方法，证明了新算法的渐近稳定性。     

中厚板水幕分组冷却的最优前馈控制算法

针对中厚板水幕分组冷却系统的最优前馈控制算法进行了研究。由该算法确定水幕的开幕数、流量及水幕的排列方式 ,从而对水幕入口温度的波动进行补偿。     

非线性滞后离散系统的学习控制算法

讨论了滞后非线性离散系统的学习控制问题,由于所给的学习算法及学习控制过程中,没有涉及和用到相应于理想输出yd的理想输入ud及对应于系统的理想状态xd,故对被控对象的动力学信息要求得很少,只是一种定性上的Lipschitz条件.所给出的控制算法不仅收敛,而且也保证了对期望目标在通常意义下的跟踪(而不是像目前有些结果那样,只是跟踪到期望目标的某一个邻域范围内).而且这些算法还以目前一些通常的算法为特例.     

机器人的离散自适应控制算法

本文给出了一种适用于多关节液压伺服机器人的递推离散自适应控制算法,该算法易于用微机实时在线实现.实验表明,其控制作用能显著改善机器人的运动性能.     

基于模糊遗传算法的选矿破碎系统优化控制

矿石破碎是选矿工业流程中的关键环节,破碎过程要求机腔料位稳定,以提高破碎处理流程的工作效率.针对给料机及破碎机具有的惯性、滞后、非线性时变特点,提出了一种基于模糊遗传优化算法的碎矿系统给矿量优化控制策略,控制器采用模糊自适应PID控制算法,并利用遗传算法对控制器参数进行优化,以提高参数在线寻优能力.仿真结果验证了本文提出的优化控制策略的有效性,表明控制系统具有较好的动态品质和较强的抑制干扰能力.     

基于信息融合最优估计的非线性离散系统预测控制

针对非线性离散系统的二次型最优预测控制问题, 提出了一种基于信息融合最优估计的迭代预测控制算法. 通过融合二次型性能指标函数中包含的未来参考轨迹和控制能量的软约束信息, 以及系统状态方程和输出方程的硬约束信息, 获得协状态序列和控制序列的最优估计. 通过二自由度机器人操作手的转移控制仿真, 表明了该控制算法具有良好的稳定性和鲁棒性.     

乘性随机离散系统的最优控制

基于对系统随机不确定因素的分析,文中定义了一种新型随机离散系统--乘性随机离散系统,并研究该类系统的线性二次型(LQ)最优控制问题.首先给出了该类系统的有限时间和无限时间LQ最优控制律,并着重分析、证明了无限时间LQ最优控制问题的Riccati方程的正定矩阵解的存在性及相应数值求解算法与收敛性,以及闭环系统的稳定性等问题.仿真结果表明了该方法的有效性.     

二阶离散系统最优闭环极点配置

本文采用逆方法分析二阶离散系统最优闭环极点配置问题,只要所指定的闭环特征方程的系数满足文中推导出的条件式,就可以通过状态反馈法构成具有希望闭环极点配置的最优闭环系统,无需进一步验证其它最优条件。     

Optimal Nonblocking Directed Control of Discrete Event Systems

For the control of discrete event systems, the notion of directed control refines that of supervisory control. A directed controller is one that selects at most one controllable event to be enabled at any state (without disabling any uncontrollable event), which is in fact how a discrete event control is implemented. In contrast, a supervisory controller computes a maximal allowable set of controllable events at each state, leaving undecided exactly which controllable event should be enabled. In previous works, we developed a framework for the computation of optimal directed controllers and a polynomial synthesis algorithm for acyclic plants. In this paper, we present a novel synthesis approach for general plants, i.e., plants with or without cycles, thus providing a complete solution to the optimal directed control problem. The complexity of the approach remains polynomial in the size of plant.      

控制系统中周期性任务的静态优化调度算法

分析了控制系统中的周期任务特性，给出了控制系统中周期性任务模型。分析了RMS调度算法任务下的可调度性，给出了求任务响应时间的算法。提出任务调度中系统优化应满足的条件。最后，给出了求优化采样频率的算法和控制系统的静态优化调度算法。     

具有模型和实际差异的非线性离散动态系统最优控制

针对模型与实际存在一定差异的情况,提出了一种求解非 线性离散系统最段控制的动态系统优化和参数估计集成（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ,简称ＤＩＳＯＰＥ）的研究法。推导出一组求解一类有终端等式约束的非齐次的线性两点边值问题的递推公式,对于有终端等式约束的非线线性最优控制问题得到了在计算上易于实现的一种ＤＩＳＯＰＥ     

同步电机最优励磁与PSS算法比较研究

同步电机励磁控制和电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)系统都是电力系统经济、有效的控制手段.为促进励磁控制的理论研究和应用,针对两种系统的数学模型算法进行了研究.发现将两种模型中的参数进行结合,有利于大大简化工程计算量.     

基于遗传算法的欠驱动机械臂优化控制研究

欠驱动系统是一类控制器少于系统自由度的二阶非完整系统。提出一种基于遗传算法优化的摇起控制器设计。该控制器主要用于控制Acrobot系统的摇起运动。首先运用部分反馈线性化的状态反馈控制设计摇起控制器,然后利用遗传算法对摇起控制器的三个参数进行在线自调整优化,以确保Acrobot摇起的动态性能达到最优化,为平滑而稳定地切换到平衡控制器提供保障。计算机仿真结果显示,该方法能大大缩短系统摇起到进入平衡状态的时间,并具有良好的动态性能。     

WSN软实时系统的DVS控制优化算法

为降低无线传感器网络（WSN）软实时系统中的能量消耗,建立能量消耗数学模型,引入离散事件系统框架中的优化控制问题使目标函数最小化,采用线性规划方法求解,得到一种可扩展的低复杂度算法,并对该算法进行优化。数值结果表明,应用优化算法对WSN节点进行动态电压调节,能在满足时限要求的基础上更大程度地节省节点能量。     

Studying Stability of the Flexible Spacecraft with a Discrete Control System

Stability of the spacecraft was considered with regard for its elastic structural oscillations arising under discrete control. The control signal is a discrete process which is both stochastic and regular. Stability was studied by passing to a discrete mathematical model of the system and applying an approach based on the discrete counterparts of the Lyapunov theorems.