一类参数不确定非线性系统的鲁棒稳定性

本文分析了一类参数不确定非线性系统，给出了其鲁棒稳定性的若干判据，为寻找非线性系统的参数鲁棒空间提供了一种途径，最后通过简单数据算例说明了本文结论的有效性。     

带有非线性感染率的SIRS模型的建立与稳定性分析

针对以往SIRS(易感-感染-免疫-易感)模型中没有考虑到感染率取值范围的情况,提出了一种带有非线性感染率的SIRS改进模型,从理论上限制了感染率的取值范围;利用平均场理论分析得到了病毒在均匀网络和无标度网络中的传播阈值及阈值条件;利用李雅普诺夫稳定性理论分析了系统在平衡点处的稳定性并得到了病毒传播过程不仅受到网络拓扑结构的影响还与感染概率,免疫概率有密切关系.     

一类不确定线性组合系统的变结构分散镇定

研究了具有参数摄动、外界干扰等不确定因素影响的线性大系统的分散控制问题。考虑到子系统间关联项的重要作用,在子系统间关联项可知的情况下,提出一种新的考虑问题的思路。将已知的关联作用矩阵作为标称系统的参数矩阵,在假设系统不确定性有界且满足一定匹配条件的前提下,给出一种变结构分散控制算法,实现了大系统的全局渐近稳定。该控制律设计简单,并保证了闭环系统较好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于动态神经网络的非线性组合系统自适应观测器

基于动态神经网络，对一类非线性组合系统提出一种观测器设计方法．在观测器设计中，充分考虑了神经网络逼近误差项对观测器性能的影响，增加了鲁棒控制项，并设计了相应的参数自适应律，以保证良好的观测性能．神经网络的连接权值在线调整，无需离线学习．仿真结果表明了该方法的有效性．     

TCP网络主动队列管理的非线性状态反馈跟踪控制

针对TCP网络的非线性动态模型,在链路容量和传输时延均为常值的情况下,提出一种新的主动队列管理控制算法. 这种控制算法利用系统窗口大小和往返时间信息,使被控系统的平均队列长度能够渐近跟踪期望平均队列长度,并保证被控系统的状态有界. 最后的仿真结果验证了理论分析的正确性和控制律的有效性.     

采购供应链系统订货策略的设计

针对宝钢采购供应链系统中不同物料对应订货策略不同的问题,建立了物料的订购量模型;给出了物料安全库存设定的经验公式,并针对实际应用过程中有些量不能准确找到概率分布的问题,引入灰色模型对物料需求量、消耗量进行预测.通过对采购供应链系统中需求量的预测,给物料设定安全库存,采用不同物料的订购量模型,解决了采购供应链系统中的订货策略问题.实例表明,订货策略模型具有很强的实用性,为用户提供了较为实用的订货策略.     

嵌入式网络化装置的设计与实现

涉及的嵌入式网络化装置是一个具有以太网接口的分布式输入输出装置,主要应用于工业自动化控制领域,对大型设备实施远程监控.用户可以根据需求构成一个从几点到几百点的可大可小的远程监控系统.该系统是一个分布式I/O系统,依靠WEB浏览器便可以实现监测、控制功能.系统的兼容性和可靠性是其他系统难以比拟的.     

基于Nash平衡点的网络收益优化策略

研究了非合作用户的网络定价问题．将对策论中主从策略的思想应用到定价策略中,首先分析了在Nash平衡态下使主方收益达到最大时价格所满足的条件;然后结合网络市场的供求关系,将Nash平衡点视为供求平衡点,从而确定了相应的价格;最后以数值例子得出Nash平衡态下用户的速率和网络的收益．结果表明,合理的价控策略能够激发用户合理地使用网络资源,同时给管理者带来最优收入．     

理想状态下网络非线性交叉干扰激励价控策略

针对多用户多优先级网络系统的管理问题,利用对策论中的Nash平衡和激励Stackelberg策略等相关概念,提出了理想状态下的激励价控策略设计．在系统的动态平衡状态下,利用信息量的瞬时变化率及用户与平衡点的偏离,给出了非线性交叉干扰的多激励价控策略,加强了用户与网络管理者的合作性,激励和引导非合作用户选取对系统整体有益的服务请求,以提高网络资源的利用率．     

具有多优先级多服务网络的激励价格控制

运用Stackelberg对策中的激励原理,研究具有多优先级的多服务网络系统的价控问题。提出了具有管理者的用户两优先级的激励模型,给出了确定激励参数的方法。将此方法扩展到多优先级的情形,推导出互联激励参数矩阵。通过数值例子说明了激励价格策略的有效性。