模糊TOPSIS时变权重二次量化云服务推荐

云服务数量的快速增长给云服务选择决策带来了挑战。为协助决策者在进行云服务选择时提供决策依据,更好地满足用户使用需求,提出一种并行模糊TOPSIS时变权重二次量化云服务推荐算法。首先,基于熵的权重赋值方法确定准则权重,解决了准则权重不好选取的问题,并采用时变权重方法作为补充设计一种新的模糊TOPSIS评估方案,时变权重的引入可以对不同时期QoS等信息的重要性进行二次量化区分,有助于提高融合决策的合理性。其次,基于时间段的模糊TOPSIS多准则融合决策信息,提出一种可并行云服务选择框架,有利于算法的实际推广应用。实验结果表明,该算法能够有效抑制不良QoS信息影响,提高服务调用成功率保证诚信服务的互操作性。     

一种基于死区离散趋近律的准滑模控制

针对受正弦信号干扰的不确定离散时间系统,提出一种基于死区离散趋近律的准滑模控制方法. 系统能够由任一初始状态向死区作单调趋近运动,并于有限时间到达准滑动模态区作准滑动模态运动. 准滑动模态带具有任意阶次小的特点.该方法进一步增强了系统鲁棒性,有效改善系统动态品质,减小了稳态误差.系统无 控制抖振和稳态抖振产生.仿真结果表明该方法的有效性.     

一种基于即时学习的非线性系统滑模预测控制方法

针对复杂非线性系统的控制问题,采用数据驱动的控制策略,将具有本质自适应能力的即时学习算法与具有强鲁棒性的滑模预测控制相结合,设计了一种基于即时学习的滑模预测(LL-SMPC)控制方法.该方法在在线局部建模的基础上,采用滑模预测控制律求取最优控制量,具有较强的自适应和抗干扰能力,并采用分层递阶搜索策略,避免了求解Diophantine方程,有效减少了计算量,提高了搜索效率.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

高阶滑模微分器的分析与改进

首先采用Terminal吸引子函数代替原不连续函数,以避免滑模微分器的抖振;然后针对现有文献中高阶滑模微分器设计参数选取苛刻这一问题,放宽了设计参数选择范围,并分不同情况证明了高阶滑模微分器的稳定性．在此基础上,给出了高阶滑模微分器估计误差的上界与设计参数和滑模微分器阶次的关系式;通过对设计参数的选取和系统整体结构的分析,提出了高阶滑模微分器减小估计误差且更适于工程应用的设计方法,并给出所需条件．仿真结果表明了所得结论的正确性和有效性．     

有界控制下单向收敛滑模控制

提出一种控制有界情况下状态单向收敛的滑模控制方法.对于二阶系统,单向收敛是指初始状态与状态到达滑动模态的位置位于相平面同一象限的过程.通过分析到达阶段的动态特性,揭示了状态非单向收敛的原因,并提出了一种单向收敛条件,给出了系统状态单向收敛的区域.将所提出的方法应用于具有单向收敛要求的交会对接控制系统,结果验证了所提出方法的有效性.     

变加权系数减小变结构系统抖振的设计方法

提出一种固定边界的变结构控制平滑方法 ,推导出变结构控制系统的稳态误差指标与边界内部加权系数之间定量的数学关系。通过系统的稳态误差指标可以设计出固定边界的平滑方法 ,从而既消除了系统的抖振又满足了对系统稳态误差指标的要求。仿真结果验证了该方法的有效性。     

机器人控制器的变结构控制方法实验研究

本文在一直接驱动机器人上,针对变结构控制几种削弱或消除抖振的方法进行了物 理实验研究,并据此给出了一些比较结果．     

一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制

基于启发式知识的模糊控制是一种解决非线性系统控制问题的有效方法。然而其设计缺乏系统性,并且系统的稳定性和鲁棒性难以保证。本文利用滑模控制的概念和Lyapunov综合方法提出一种针对一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制（IAFSMC）方法。仿真研究表明即使在缺少系统先验知识和不确定性干扰的情况下,系统性能也十分理想。     

Stability analysis of networked control systems with time-varying sampling periods

In this paper, we present an interval model of networked control systems with time-varying sampling periods and time-varying network-induced delays and discuss the problem of stability of networked control systems using Lyapunov stability theory. A sufficient stability condition is obtained by solving a set of linear matrix inequalities. In the end, the illustrative example demonstrates the correctness and effectiveness of the proposed approach.     

坦克炮控系统的模糊滑模控制系统设计和分析

主要针对坦克炮控系统这一包含非线性和不确定性的复杂系统,提出了一种新的模糊滑模控制算法.该算法将模糊逻辑和变结构控制结合起来,利用模糊方法,在切换面临近的一个薄边界层内对控制的不连续性加以平滑,以减弱变结构控制产生的抖振.本文还对控制系统稳定性进行了分析,并给出了用MATLAB仿真的结果及实验结果.