线性连续系统模型与其按较小周期采样所得离散模型之间的参数关系

在分析线性系统连续模型参数与离散化模型参数间一般关系的基础上,导出了采样周期较小条件下两种模型参数间的近似简化关系式;进而导出了离散模型参数的近似取值范围。此外,对离散模型及相应的多步预报模型的参数总和趋一规律作了简捷而严格的证明,导出了确切的表达式。
本文主要成果稳健性自适应控制中参数估计的初值设定和重置,以及波动限幅都十分有用。     

连续动态系统的离散化模型参数总和趋一定理的严格证明

本文对连续线性动态系统的离散化模型参数总和在采样周期无限缩小时趋近于一的规律,按计算机控制的实际条件作出了严格证明,并将此趋一定理推广到系统的预报模型上。已证实本定理对解决处于闭环中的受控对象的全部参数同时进行最小二乘估计问题十分有用。     

关于混合索赔模型的一个极限定理

介绍了一种新型索赔模型,也即模型在t时刻的风险为一个复合广义Poisson过程,且其参数λ服从帕累托分布,相对于经典索赔,混合索赔 模型中广义的Poisson过程不具有普通性,而且参数λ为随机变量,所以过程的演化趋于复杂,利用更新理论,随机游动原理及Wald方程,对该模型得到了一个极限定理。     

基于DNN的盾构施工地层横向水平变形预测

为了得到盾构施工地层横向水平变形的有效预测模型,提出一种考虑主要盾构施工参数的深度神经网络（deep neural networks,DNN）模型。由广州某盾构工程得到盾构施工引起的周边地层水平变形数据,利用现场实测数据和主要盾构施工参数对模型进行训练并结合遗传算法优化DNN模型网络拓扑结构。结合遗传算法计算80个模型后,最终确定DNN模型在训练过程中均方误差MSE经50轮迭代即收敛并趋于零值,模型预测值和实测值基本吻合（拟合优度R2>0.9）,且残差随机分布于零值线附近,说明该模型预测效果良好。研究结果可为类似工程构建水平变形预测模型提供参考。     

混凝土搅拌机启动过程中的动力学特性

目的为优化建筑构件自动化生产线,建立混凝土四杆搅拌机构建立力学模型,以获得搅拌过程中力学参数变化规律．方法运用机械原理的等效方法,进行运动学和动力学分析,通过能量等价获得电机选择,建立混凝土四杆搅拌机构的动力学模型,确定等效转动惯量和等效驱动力矩;在考虑电机启动特性条件下,建立启动瞬态过程的数值求解方法,分析计算启动过程搅拌参数随时间的变化规律．结果搅拌过程中,搅拌动力学参数都呈现周期性变化;1个周期中,功率消耗有2个极小值和2个极大值;负载启动时,搅拌机5个周期后趋于稳态．结论启动瞬态过程的数值求解方法,计算出启动过程搅拌参数随时间的变化规律,完成混凝土四杆搅拌机构力学模型分析,研究结果对建筑构件自动化生产线的推广应用具有重要意义．     

基于矢量振动信号的AR功率谱分析及应用

以矢谱分析为基础，提出了一种针对双通道振动信号的分析方法——矢功率谱分析。从矢谱基础理论出发，证实了转子同一截面上互相垂直的任意两个通道在各频率响应下的能量总和为一定值这一结论，并以此为前提给出矢功率谱分析的表示方法，然后利用参数模型功率谱估计中的AR模型实现了双通道数据集成的AR功率谱估计；因计算过程较为繁琐，提出简化算法，对两个信号的处理可以同步进行，最后用C Builder5.0编程实现了这一分析方法，并用实际数据验证了其实用性．     

雾化喷射成形过程的计算机模拟

为了探讨喷射沉积工艺的优化参数,在分析了喷射沉积工艺过程的基础上,对定点喷射和多层喷射等问题进行了计算机图像模型,并利用图像讨论了一些工艺规律,结果表明,定点喷射时喷嘴的结构参数β越大,雾化锥中的物质分布越不均匀,多层喷射时工艺参数ｗｘ／ｗｙ由有理数趋于无理数量,沉积坯物质分布由不均均转为均匀。     

结构振动数据数学模型的线性与非线性刻划

对振动测试数据评价参数的数学反演使用时间序列的线性和非线性模型进行了建模，计算结果表明非线性的ＳＥＴＡＲ模型描述测试数据所反映的物理过程比线性ＡＲＭＡＸ模型更趋于合理，全面和客观。非线性ＳＥＴＡＲ模型能较深刻描述被测体系的振动机理和物理行为，为下一步振动数据评判奠定了基础。     

闭环系统的鲁棒性分析

针对存在相对有界干扰和参数不确定性的离散时间系统,通过自适应控制系统的闭环模型族,证明出在较弱的条件下,闭环系统的输入输出是一致有界的,并且系统输出跟踪也一致有界。预计这种方法可以进一步达到ε-跟踪,与以往有所改进的是,在没有限定不确定性的范围下,最终使跟踪误差随外界干扰的减少而减少,且当外界干扰趋于零时,跟踪误差也趋于零。     

闭环系统的鲁棒性分析

针对存在相对有界干扰和参数不确定性的离散时间系统 ,通过自适应控制系统的闭环模型族 ,证明出在较弱的条件下 ,闭环系统的输入输出是一致有界的 ,并且系统输出跟踪也一致有界。预计这种方法可以进一步达到ε -跟踪 ,与以往有所改进的是 ,在没有限定不确定性的范围下 ,最终使跟踪误差随外界干扰的减少而减少 ,且当外界干扰趋于零时 ,跟踪误差也趋于零     

基于ABAQUS的复合材料结构材料参数识别算法及其软件设计

结合优化技术和有限元分析,提出了正交各向异性复合材料结构材料参数的识别方法。通过建立以测量位移与有限元计算的相应位移之差的平方和作为目标函数,把参数识别问题转化为极小化目标函数的问题。采用Levenberg-Marquardt方法解极小化目标函数的问题,其中灵敏度的计算是基于复合材料的有限元离散结构的求解方程对识别的材料参数求导。基于有限元软件ABAQUS,进行了参数识别算法软件设计,编制了可以计算结点位移对材料参数的灵敏度的用户单元程序。数值算例表明本文提出的方法是有效的。     

变采样周期网络控制系统的最优保性能控制

针对短时延网络控制系统,提出了将时变采样周期分成为定常采样周期和网络诱导时延的和.建立了系统离散模型,将采样周期的不确定性转换成系统参数的不确定性.研究设计了最优保性能状态反馈控制器,基于线性矩阵不等式的可行解给出了控制器参数.仿真证明了该方法的有效性,比较于其他的设计方式,该方法的计算量小.     

基于小波变换的木材表面纹理分类

以300个木材样本为对象,研究了基于多分辨率灰度共生矩阵参数的木材表面纹理的分类方法.以灰度共生矩阵特征参数的相关性为依据,确定以"角二阶矩"、"对比度"、"相关"、"方差"、"均值和"5个参数描述木材表面纹理.用sym let4小波对木材图像进行了2级分解,在小波重构域,以一级重构的水平细节h1、垂直细节v1、对角细节d1、二级重构的近似a2、水平细节h2、垂直细节v2、对角细节d2共7个图像的23个特征参数构成多尺度参数体系.以BP神经网络进行了纹理分类验证,正确率为94.0%,优于单分辨参数方法(87.5%).实验表明:多分辨参数可以更细致地描述木材的纹理特征,并能提高分类正确率.     

变采样周期网络控制系统的模态依赖的H_∞预测控制

研究了一类具有随机时延和外部扰动的网络控制系统的H∞预测状态反馈控制器的设计问题.利用变采样周期的方法,将连续的网络控制系统离散化,从而建模为部分转移概率未知的马尔可夫跳变线性系统.利用一步性能函数,给出了保证整个闭环系统随机渐进稳定且具有性能指标上界的充分条件,通过线性矩阵不等式的方法,给出了预测状态反馈控制器的设计方法。     

时变采样周期网络控制系统混合H_2/H_∞动态输出反馈控制

针对网络化控制系统中出现的时变采样周期和时延现象,讨论混合鲁棒H2/H∞控制性能约束下的控制问题。先通过矩阵Jordan变换,将时变采样周期和时延的不确定性转变为系统参数的不确定性,建立离散时间凸多面体不确定系统模型;然后以线性矩阵不等式的形式,构建参数依赖Lyapunov函数,给出保证系统渐近稳定并满足混合鲁棒H2/H∞性能的动态输出反馈控制器存在的充分条件和控制器的具体参数。数值仿真结果表明所设计的控制器能够保持系统渐近稳定。     

考虑传输时滞的电力负荷频率采样控制系统稳定性分析

研究了一类考虑传输时滞的电力负荷频率采样控制系统相关稳定性问题。首先,采用PI型的LFC系统方案,并建立考虑采样和传输时滞的LFC闭环系统模型;其次,根据建立的模型,采用基于双边闭环泛函判据计算系统的时滞稳定裕度,研究系统采样周期与时滞稳定裕度之间的关系,并通过单区域LFC系统对结果进行仿真验证。计算结果表明,与现有文献结果相比,在相同的系统参数条件下,使用提出方法得到的结果保守性降低,且采样周期越大,系统时滞稳定裕度越小,而一定大小的时滞可以增大系统采样周期上界;仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性和优势。     

一类非结构扰动模型采样系统的鲁棒稳定性

利用时域方法,讨论了一类非结构扰动模型采样系统的鲁棒稳定性问题：得出了数字最优控制器控制下一类非结构扰动模型采样系统鲁棒稳定性的充分条件,并得到了采样系统鲁棒稳定的新的上界;从例子的分析可以看出,把二次性能指标与鲁棒稳定性问题结合起来,使得所得结果的保守性大大降低;结果表明采样周期是一个关键性的设计参数。     

A Descriptor System Approach of Sensor Fault State Estimation for Sampled-data Systems

基于广义系统理论的数据采样系统传感器故障状态估计

周振华¹,王茂²,杨博媛¹

（1.常州工业职业技术学院,江苏 常州 213000;

2.哈尔滨工业大学 空间控制与惯性技术研究中心,哈尔滨 150001）

创新点说明：

1）采用采样数据系统离散化的处理,设计观测器来估计传感器故障;

2）用广义系统方法研究正常系统观测器的设计与实现方法;

3）利用线性矩阵不等式（LMI）方法讨论观测器存在的充分条件。

研究目的：

利用线性矩阵不等式（LMI）方法隔离和估计数据采样系统的传感器故障。

研究方法：

采用对采样数据系统进行离散化的方法,得到离散时间模型。然后构造一个描述传感器故障的离散系统的广义系统,在广义系统表示的基础上,设计了一组观测器来隔离和估计传感器故障。这些观测器可以用线性矩阵不等式（LMI）技术来合成,并导出了这些观测器存在的充分条件。

研究结果：

主要成果体现在利用线性矩阵不等式（LMI）方法讨论观测器存在的充分条件（文中定理1和定理2）。

结论：

1）研究了传感器故障样本数据系统的故障估计方法,在离散广义系统观测器设计的基础上,提出了一种新的采样系统传感器故障估计方法。

2）建立了离散广义系统观测器收敛的充分必要条件,并用一组线性矩阵不等式LMI来表示,导出观测器存在的充分条件。

3）最终数值仿真实例验证了该方法的有效性。

关键词：故障隔离与估计;数据采样系统;广义系统;线性矩阵不等式（LMI）