一类切换系统的输入-状态稳定性分析与优化控制

利用驻留时间法和 Gronwall-Bellman不等式研究了一类切换系统的输入一状态稳定性分析与优化控制问题.在保证切换系统输入-状态稳定的前提下,将切换时刻和切换次数约束条件转化为线性约束,提出了一种新的切换系统优化问题目标函数的形式.与已有的方法相比,该方法无需引入新的状态变量,无需同时满足构造输入-状态稳定控制李亚普诺夫函数和所有子系统都是输入-状态稳定的条件,为控制器的优化设计提供了便利.最后,通过算例仿真证实了文中所提方法的可行性.     

一种最优模糊神经网络控制器

基于最优控制的思想,通过对控制系统的过程模拟,提出一种最优模糊神经网络控制器的设计方案,首先利用基于十进制编码机制的遗传算法寻找最优的控制器结构,然后利用基于浮点数编码机制的遗传算法寻的最优的控制器参数,仿真结果表明该控制器优于常规模糊控制器。     

DOS环境下实时多任务调度策略的实现

一种在单任务操作系统下实现有限、特定多任务的数据结构和算法 ,以及其在高炉微机最优控制系统中的具体运用。     

不确定离散时间系统的H2／H∞最优保性能控制

针对具有两个不同被调输出的一类不确定离散时间系统,确定了其H2／H∞状态反馈保性能控制问题。基于线性矩阵不等式处理方法,导出了存在H2／H∞保性能控制律的充分必要条件,并用一个线性矩阵不等式的可行解给出了所有保性能控制律的一个参数化表示。进而,通过建立和求解一个凸化问题,给出了H2／H∞最优保性能控制设计方法。最后,通过一个例子说明了本文所提出方法的有效性。     

单级倒立摆建模及其控制方法设计

单级倒立摆控制是一个即复杂而又对准确性、快速性要求很高的非线性不稳定系统控制问题。单级倒立摆数学模型的建立对研究其稳定性具有指导作用。用拉格朗日功能平衡法建立了倒立摆的刚体动力学方程,采用了LQR法对其进行了控制设计,并且进行了MATLAB仿真,结果表明此方法均可以成功控制倒立摆,使其稳定并具有良好的鲁棒性。     

大型非线性混沌网络系统的分散最优控制研究

基于最优控制理论及线性近似方法,研究具有众多非线性子系统关联耦合组成的大型混沌网络系统的控制问题。由于集中控制结构非常复杂, 工程设计困难,且难以实现,故从可靠性和经济性出发,建立了分散控制策略。仿真结果验证了这一理论的正确性。     

基于模糊控制理论的无模型自适应控制技术

美国通控集团公司于１９９８年１月推出了基于无模型自适应（ＭＦＡ）控制技术的产品,但却小心保护着ＭＦＡ控制技术这一机密。本文根据美国通控集团公司的介绍,提出了ＭＦＡ控制器的特点,并用模糊控制理论对单输入输出（ＳＩＳＯ）系统和多输入多输出（ＭＩＭＯ）系统的ＭＦＡ控制技术进行了探讨。     

主线机动容量合理分配的匝道协同控制

结合进出城道路拥堵特征,提出道路主线机动容量的概念和对其进行合理利用的思想,采用多匝道协同控制方法实施,并以最优控制理论设计实现.通过调整入口匝道计量控制的周期,提高机动容量的利用率,根据设计的冗余等待时间和冗余周期数等指标进行定量对比,仿真结果表明,该方法有效,尤其在减少冗余等待周期数方面可以实现更优的控制品质.     

国内外保险投资和保险定价研究的发展评述

回顾了国内外近年来保险投资和保险定价研究的主要发展,着重评述了最优控制理论、随机微分博弈理论在保险投资与最优保险定价中的运用以及保险定价中如何融入资本分配因素,提出了有待进一步研究的问题以及对于我国保险投资和保险定价研究工作的意义。     

Approximate optimal control with εerror bound

近似动态规划方法求解非线性系统最优控制,需要迭代无限步才能得到最优控制律．本文提出了一种ε-近似最优控制算法,选择ε误差限,通过自适应迭代不断逼近哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程的解,应用神经网络实现在有限步迭代后得到带ε误差限的近似最优控制律．计算机仿真结果表明了该算法的有效性．