基于动态罚函数法的协同优化算法

为保证协同优化的系统级优化存在可行域,采用动态罚函数法,将学科间一致性约束条件下的系统级优化问题转化为无约束优化问题.提出了应用更为普遍的学科间不一致信息的定义形式,对各种定义形式进行了分析比较,并利用该值构造动态罚因子的表达式.从增强算法可靠性的角度,使用遗传算法来取代系统级优化问题中基于梯度的优化算法,同时减少了对优化函数的连续性要求.利用减速器典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法具有良好的优化性能.

     

基于采样测量值的不确定系统鲁棒H∞滤波

讨论了一类基于采样测量值的不确定系统鲁棒H∞滤波问题,所考虑的系统同时具有连续和离散干扰.对于所有的不确定性,研究了系统稳定性条件,并利用采样测量值设计了一个稳定的滤波器,滤波误差满足指定的H∞性能.给出了滤波器存在的充分条件,并利用矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法,通过求解LMI可以方便地得到滤波器的表达形式.最后,数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性.     

可解的具有广义对称性的非线性系统的同构分解与可控性 *

本文讨论了一类具有广义对称性的非线性系统的同构分解及其可控性问题。首先提出了可解的具有广义对称性的系统的概念，然后推出了此类系统的以商系统为基本构造的分解形式，最后证明了此类系统可控笥在一定条件下可由分解后的系统的可控性来确定的结论，同时得到了相应的充要条件。     

基于状态观测器的伪非线性系统的镇定设计

对非线性系统进行分析，首先通过一个简单例子说明对于非线性系统研究用估计状态进行设计的必要性，然后对伪非线性系统给出了用估计状态进行镇定的有关结论，最后举例说明基于估计状态的非线性控制器的设计方法。     

基于动态调控的网络价格策略

针对目前网络定价中常用的平坦式计费策略下网络中存在的用户方与网络系统整体优化目标不一致的问题。将资源占用率引入价格函数。提出了两种动态调节的价格策略．在第1种策略中。将固定价格变为以资源占用率为变量的实时价格函数;在第2种策略中。引用对策论中的激励Stackelberg策略。激励用户达到系统的目标值．所提出的策略保证了用户与系统同时达到优化目标,并促进了网络的合理分配．数值例子和仿真证明了两种策略的有效性．     

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。     

相似广义互联系统的正常动态补偿器设计

首次研究了一类具有相同线性结构的相似广义互联系统的正常动态补偿器设计问题。每个子系统都包含非线性项,且互联项是非线性非匹配的。因而设计了易于物理实现的正常动态补偿器,使之与原系统构成的闭环系统渐近稳定且没有脉冲行为。由于补偿器具有相似结构,因此易于实现。补偿器也可根据之间的相似结构来进行重构。     

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．     

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.