摘要:

利用 LQ 最优控制逆问题的参数化解,将求解对称、 非负定加权矩阵 Q 的问题变为一类 F-范
数优化问题,给出一种求解 LQ 最优控制指标函数中的加权矩阵 Q 的简便而系统的方法。 算法的优点在
于任意给定一组自变量,通过解这类优化问题就可求得满足闭环特征值要求的加权矩阵 Q,而且具有良
好的收敛性。

摘要:

针对网络控制系统中普遍存在的通讯延迟问题, 在有动态噪声及测量噪声存在的情况下, 提出
一种延迟补偿器结构,实现了对随机通讯延迟的补偿和对信号的最小方差预测。 分析了闭环系统的稳定
性,并给出实验结果, 证实了所提出理论的正确性。

摘要:

采用模糊逻辑学习算法建立 L-异亮氨酸发酵溶解氧的模糊间接预估规则, 并利用模糊神经网
络实现这些规则。该网络经过学习能对模糊规则的隶属函数进行自调整。仿真结果表明, 按该模糊神经
网络预估器进行预估控制,可节约发酵供氧能量, 防止出现氧限制的情况, 从而解决了常规控制难以解
决的溶解氧控制问题。

摘要:

基于动态耗散的一般理论, 提出了具有任意非线性输入端的非线性系统的一种新的控制器设
计方法。 该方法解决了以下两个问题: 1)当系统严格广义无源时, 设计非线性输出反馈使闭环系统稳定;
2) 当系统非广义严格无源时,设计同时具有状态反馈和输出反馈的双闭环控制器,使得闭环系统内稳且
具有 H ∞ 干扰衰减。对于线性系统, 所设计的问题转化为对 LMI 和 ARE 的求解问题。

摘要:

讨论不确定离散广义系统的因果性鲁棒控制问题。 对不改变原系统正则性的任意扰动, 给出并
证明了使闭环系统保持因果性的充要条件。最后举例证明了所给出的主要结果。

摘要:

研究带有非线性不确定参数的线性系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题。讨论一种有很强实际
应用背景并允许带有二次不确定参数的模型, 研究该系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题。以 LMI 的形
式给出了判据,并举例证明了该方法的优越性。

摘要:

证据推理是一种不确定推理的人工智能方法。首先研究几种组合规则的改进方法和造成其缺
陷的机理,然后从分析冲突的来源入手, 利用冲突信息提出一种新的组合规则——吸收法。仿真结果表
明,新的组合规则在处理冲突方面的性能得到了明显改进,并且具有较强的鲁棒性。

摘要:

提出一种不需已知系统微分方程模型的非线性系统综合方法。首先得到对象非线性传递函数
的估计,然后利用非线性补偿算法构造前馈补偿器,使复合系统具有近似线性系统的特性, 最后采用常
规线性系统反馈控制的方法进行控制。 仿真结果表明,所提出的频域逆系统综合方法比一般非线性系统
自适应控制方法有效。

摘要:

针对 T-S 模糊模型, 提出同时满足稳定条件和控制受约束的模糊控制器的线性矩阵不等式设
计方法。 将稳定性及控制约束转化为满足 Ly apuno v稳定的凸优化问题,并提出了基于 LMI 的模糊系统
控制器设计和稳定性分析的系统框架。倒立摆的模糊控制器设计实例表明了设计方法的有效性。

摘要:

针对模糊双曲正切模型提出一种非线性二次性能指标,并给出使该性能指标最小的最优控制
器的设计方法。 同时扩展了线性H ∞控制的概念,给出基于模糊双曲正切模型的 H ∞控制器的设计方法。

摘要:

根据混沌理论关于进化与混沌的关系, 设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“ 尺度
收缩” 的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的
有效实现; 而采用“ 尺度收缩” 策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值, 提高了算法性能,是解
决优化问题的有效方法。

摘要:

首先提出神经元数目有限的小波神经网络对一大类 Lipschitz 函数的逼近能力定理; 然后对
T hau 定理进行推广, 得到几个实用性较强的推广定理;最后通过构造一种基于推广 Thau 定理的小波
神经网络非线性观测器,展示出该逼近定理的应用前景。

摘要:

在引入准时化生产思想的基础上, 提出有限资源约束下的准时化分布需求计划问题,并建立了
原始数学模型;然后通过数学推导, 将其转换成一个线性规划问题, 提出了准时化分布需求计划方法。 计
算结果表明, 所提出方法能够合理地制定出极小化产品的提前/ 拖期惩罚费用、 运输费用和生产成本费
用总额的分布需求计划。

摘要:

探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法。针对网络输入变量维数较高的
特点,提出一种 BP网络各权重独立训练的分散训练方法。该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优
化训练,运用非线性优化方法调节步长。 与用普通的BP 训练方法相比,用该方法训练高维输入的BP 网
络具有较快的收敛速度和较高的模型精度, 较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题。

摘要:

针对具有等式约束和非等式约束的非线性规划问题, 通过引进准可行方向、 主导准可行方向和
可行度等概念, 提出描述和度量非可行点( 染色体) 的新方法; 通过嵌入非可行染色体的信息于评价函
数,提出 3种改进的评价非可行染色体的新方法; 基于新的评价函数方法, 提出一种沿权重梯度方向变
异的遗传算法( EGA) 。对测试问题的仿真结果表明了 EGA 算法的有效性。

摘要:

以何种尺度来测量人们在进行预测与决策时心理测度上的模糊性, 是预测是否可靠乃至决策
能否成功的关键。为此,提出离散型模糊数这一尺度及其在预测与决策问题中的算法,并通过实例验证
了该方法的有效性。

摘要:

为解决大范围偏差的控制问题,将期望图象按给定的角度间隔旋转,离线生成一系列子期望图
象。 比较实时采集图象与期望子图象间的差异程度可获取目标绕重心的旋转运动参数。 结合图象求重心
方法给出的平动参数, 实现了在大范围偏差时迅速将摄象机调整到期望位姿。在期望位姿附近结合直
接图象反馈方式,实现了基于图象差的平面大范围视觉伺服控制。

摘要:

以系统状态方程为模型,提出将系统矩阵 A 块三角分解后, 通过非平衡补偿使其具有块对角
优形式的分解方法。仿真实例证明该方法是可行的, 它可简化模型为块对角型,为大系统分散控制设计
与实现及并行处理提供了实用手段。

摘要:

提出一种简单而有效的基于频域辨识的自整定 PID 控制器。系统首先引入继电反馈,在线测
出过程对象两点的频率特性, 从而辨识出二阶加纯滞后的模型; 然后基于相位裕度和幅值裕度,整定出

摘要:

提出一种新的神经网络伺服控制器,采用 BP 网络建立神经网络模型, 依据梯度算法建立优化
器,可以同时跟踪状态和控制设定变量。环城高速公路交通问题的仿真实验表明该控制器是有效的。

摘要:

提出一种干扰解耦滤波器( DDF) 设计的新方法。 通过一个简单有效的代数变换, 将具有未知输
入的系统变换成一个不含未知输入的等价系统; 利用新息定理得到一种新的干扰解耦滤波器设计方法。
针对机动目标跟踪问题,对常规 Kalman 滤波器、 最优干扰解耦观测器和干扰解耦滤波器进行了仿真比
较,结果表明 DDF 特别适用于目标高度机动且无有效机动模型的情形。

摘要:

提出一种基于非完整移动机器人动态模型的鲁棒跟踪控制算法。在系统存在模型不确定性但
满足“ 匹配条件” 的情况下,设计了一种滑动控制器。仿真结果表明,当系统的质量、 转动惯量、 结构参数
等存在较大误差时仍能实现精确跟踪,具有良好的鲁棒性。

摘要:

利用环和代数方法分析全终端 3状态复杂系统的结构。 针对该复杂系统可靠度的测算与决策,
提出相应的解决方法,即从任何一棵初始生成树开始就可得到对应系统可靠度的方法。 仿真实验表明了
所提出方法的有效性。

摘要:

提出一种用输入-状态线性化来控制 Ro
ssler 混沌系统的有效方法, 使该混沌系统实现了全局
稳定(稳化) 并能实现对原系统不稳定平衡点和周期信号的稳态跟踪。该方法的特点是通过状态变换将
非线性动态特性全部变成线性动态特性,从而可以应用熟知的线性控制方法。 仿真结果证实了该方法的
有效性。

摘要:

在系统地研究了时间约束 Pet ri 网的基础上, 提出了一般的状态可达性分析方法。通过讨论任
意拓扑结构 TCPN′ s 的可调度分析, 克服了以往 T CPN′ s 可达性分析方法的局限性, 显示了该方法的准
确性和实用性。

摘要:

进一步研究一类 DEDS 最优调度问题,用极大代数方法得到了目标函数所有参数的简化公
式,从而完善并改进了最优调度算法。该结果可用于含存储器的串行生产线。

摘要:

建立了多参数最小支撑树问题( RMST) 的模型,并证明该问题是NP-完全的。 利用经典Greedy
算法,给出了该问题的一个近似算法, 并分析了该近似算法的性能比, 证明了所给出的界是紧的。
　

摘要:

分析等差递增实序列在受到均匀分布的白噪声污染后, 其最小项位序变化的统计特性,求出最
小项仍为首位的概率,并用数字仿真进行了直观的验证。 这一结论在离散事件的优化及软优化研究中具
有重要的应用价值。