摘要:

未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域。综
述了该领域研究的主要内容及其发展动态, 分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状, 指出了
存在的不足和有待进一步研究的问题, 并提出了一些解决思路。
 

摘要:

针对一类单输入单输出不确定非线性系统, 提出一种稳定的自适应模糊控制方法。该方法不需
要系统状态可测的条件, 而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态。 证明了所提出的控制方法不
但能使闭环系统稳定, 而且输出误差可取得H ∞跟踪控制性能。仿真结果进一步验证了该控制算法的实
用性和有效性。

摘要:

在一维分段广义正交多项式的基础上, 提出多维分段广义正交多项式及其相应的正交多项式
算子的定义,总结归纳了多维分段广义正交多项式算子的基本性质和主要运算规则,并将二维分段广义
正交多项式算子法应用于一类非线性分布参数系统的辨识。 数值算例表明,即使在存在量测噪声的情况
下,使用较小的分段数和正交基项数也能得到较好的辨识效果。

摘要:

为了充分利用对象的可知信息以实现串联系统的最优控制, 提出了串联系统的多前馈-反馈广
义预测控制算法。 该算法把系统的可知外部扰动作为系统的多输入变量,把可测量的中间变量作为系统
的多输出变量。 运用多变量广义预测控制的思想给出了算法的控制结构,实现了前馈控制与反馈控制的
有机结合。仿真结果表明,该算法能极大地改善串联系统的抗干扰性和鲁棒性。

摘要:

介绍了切换多模型控制方法。针对多模型方法中子模型数量过多的问题,提出一种基于模型集
在线优化方案的多模型自适应控制算法,并对其实时性进行讨论。该方法能减少子模型数量,降低计算
复杂度,缩短系统的采样间隔。 计算机仿真结果表明, 该方法在控制精度、 计算复杂度等方面均优于采用
固定模型集的切换方案。

摘要:

基于双通道继电反馈测试及其改进方案,提出一种提取 SISO 系统频域信息的闭环辨识测试方
法。 该方法具有许多有意义的特性,能在很大程度上克服现有辨识测试方法的问题与不足。在充分获取
系统频域信息的基础上,引入频域辨识算法得到系统的低阶传递函数模型。 对两个典型过程的仿真取得
了良好的效果,表明了所提出方法的有效性。

摘要:

对于一类模糊系统, 首次给出了它们可在紧论域上以任意要求的精度逼近任意 C1
函数的构造
性充分条件,同时导出了可用于计算所需模糊规则条数的显式公式。对于多项式函数情形,证明了所给
结果比文献[ 1]中结果保守性要小。

摘要:

针对具有噪声的工业过程稳态优化进程, 提出迭代学习控制以期改善控制系统的动态品质。建
立了基本的加权噪声平滑型迭代学习控制算法结构, 利用频域时域相结合的方法分析和论证了算法的
收敛性,给出噪声平滑参数的确定策略。数字仿真表明,平滑型迭代学习控制算法能有效消除噪声对系
统输出信号的影响,显著改善工业过程稳态优化进程中控制系统的动态品质。
关键词:

摘要:

根据信息量相等的原理, 将部件或分系统的试验信息折合为产品的等效试验信息,导出了指数
寿命型系统的部件或分系统试验信息等效折合的基本公式。 根据单元可靠性评定的基本理论, 给出了基
于信息理论的复杂系统可靠性第二近似限的基本模型。 计算实例说明了模型的具体应用, 并与传统方法
的评定结果进行比较,说明了模型的正确性和实用性。

摘要:

对 Lipschitz 非线性系统降维观测器进行讨论。在代数 Riccati 方程有正定解的前提下,指出
Lipschitz 非线性系统存在降维观测器, 它取决于所考虑的代数 Riccat i方程的正定解。给出了降维观测
器的设计方法,机器人模型的仿真结果表明其具有实用性。

摘要:

研究一类带有时滞摄动的线性切换系统的稳定性, 分别利用单李亚普诺夫函数方法和多李亚
普诺夫函数方法给出了使切换系统渐近稳定的条件和切换律的设计方法。仿真结果验证了所提出设计
方法的有效性。

摘要:

定义了方案达成度和方案综合度, 对于属性权重信息不能完全确知且对方案有偏好的多属性
决策问题, 提出一种基于方案达成度和综合度的交互式决策方法。该方法既能充分利用已知的客观信
息, 又能最大限度地发挥决策者的主观能动性, 并通过对方案达成度和综合度的给定和修正来实现人机
交互决策。应用实例说明了该方法的有效性和实用性。

摘要:

分析了制造虚拟网络(MVN) 的组织结构及其各成员企业之间的物流关系, 建立了描述 MVN
供应网络物流的投入产出模型。 考虑到短生命周期产品市场需求的不确定性, 建立了以M VN 联合利润
最大为目标的各成员企业产量联合优化模型, 并证明了目标函数的凹性。 发现了目标函数的一阶条件方
程决定的超曲面在决策变量张成的平面上的投影为直线, 据此给出了最优解的解法。

摘要:

为提高冷轧带钢质量, 必须建立精确的轧制力预报模型。介绍了带有神经网络参数辨识器的轧
制力预报模型, 并采用神经网络构造误差补偿器。通过按时间跨度分级的数据处理过程, 形成长期和短
期训练数据集, 结合相应的网络训练机制, 实现模型预报误差的分级补偿。 仿真结果表明, 该预报模型能
有效地提高预报精度。

摘要:

基于动态神经网络, 对一类非线性不确定系统提出了相应的观测器设计方法。在观测器设计
中,充分考虑了不确定性和神经网络逼近误差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。神经网络的权值在线进行调整,而无需离线学习。

摘要:

针对电力市场下电力购买与配送计划优化问题, 提出基于多智能体的模型求解算法。为使多智
能体能够有序竞争有限资源, 采用禁忌搜索算法进行协调。 算法的本质是对智能体使用资源的优先顺序
进行优化排序。将该算法用于实际电力系统的购2配电计划优化, 取得了满意的结果。

摘要:

在分析 SR 电机相电流的基础上,通过检测相电流梯度的变化来检测电机转子位置,以实现无
位置传感器的SRD 系统。 为解决系统起动和低速运行问题, 引入了软件定位和斩波控制; 为提高高速运
行时的转矩,加入了角度位置控制。将无位置传感器 SRD 系统应用于料位探测,简化了控制电路, 降低
了系统成本,增强了系统的可靠性。

摘要:

利用M elnikov 方法严格分析了延迟反馈实现引导混沌系统到周期解的控制机理, 揭示出延迟
时间与控制混沌的关系, 得到一些新的结论: 延迟反馈实际上是一作用明显的扰动项, 使得系统的稳定
流形和不稳定流形不再横截相交; 延迟时间关系到扰动量的大小, 但不必是吸引子中不稳定周期轨道的
周期整数倍。次谐轨道的M elnikov 分析进一步证实了周期解的存在性。

摘要:

提出一种基于特征结构配置和 H ∞滤波器的 H ∞鲁棒控制器设计方法。 首先根据系统时域动态
性能要求, 采用特征结构配置方法设计出合适的状态反馈增益; 然后设计 H ∞滤波器并进行状态估计;
最后加入适当的权函数构成广义对象,并将其构造成反馈形式联接的标准的 H ∞鲁棒控制器设计问题。
该方法不仅可实现系统时域动态响应特性, 而且能保证系统的频域性能指标及鲁棒稳定性。 通过对悬臂
梁振动控制的数值仿真,进一步验证了该方法的有效性。

摘要:

为解决模糊控制器中规则数目随系统变量呈指数增长的问题, 利用分层模糊系统设计了一类
非线性系统的直接自适应模糊控制器, 并证明了所提出的设计方法不但能保证闭环系统的一致有界性,
而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内。通过对倒立摆控制的仿真研究验证了该方法的有效性。

摘要:

提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法, 该算法结合了遗传算法(GA )与最近邻聚类算法
(NN )。 对要进行分类的样本和特征量进行优化选取, 去除位于类交界的模糊样本, 并对样本分类有效的
特征量进行放大, 对不利于样本分类的特征量进行抑制, 从而提高了样本分类的精度。将该算法应用于
抽水蓄能发电机组的工况分类, 大大提高了机组工况的识别效果, 验证了基于遗传算法的最近邻聚类算
法的有效性。

摘要:

针对模型未知时变非线性对象的控制问题, 提出一种直接的自适应控制策略。该策略基于径向
基神经网络并结合增强学习的自调节能力, 无需知道控制对象的动态特性, 而是通过在线试错在控制过
程中不断积累与问题相关的信息, 用以产生可接受的逐步优化的解。

摘要:

采用非单点模糊化对输入数据进行模糊处理,分析和解释了非单点模糊逻辑系统( NSFLS) 的
前置滤波特性, 并用误差反向传播算法对相关参数进行优化。通过仿真验证以及与单点模糊逻辑系统
( SFLS )的性能比较,说明非单点模糊逻辑系统具有较强的前置滤波能力,在实际工程中具有较高的应
用价值。

摘要:

提出一种快速演化算法( FEA) ,在演化过程中融合了梯度的随机模拟、 免疫算子和模拟退火算
法的思想,使得算法朝着优化的方向进行, 在一定程度上避免了标准演化算法的演化时间过长和早熟问
题。仿真结果表明,该算法具有精度高和收敛速度快的优点。

摘要:

指出AHP 法中现有标度方法的主要缺陷是: 标度 “粒度” 太粗且标度值不能反映方案间的实际
重要程度和关系, 容易导致判断信息损失, 破坏方案间重要程度的传递性。为此提出一种比例标度和对
应判断矩阵构造方法, 其特点是标度值能较为准确地标度方案的重要程度, 所构造的判断矩阵是完全一
致的, 因而大大提高了AHP 方法决策的可靠性和实用性。

摘要:

对遗传算法中一些具有代表性的算法作了简要分析和评论。在此基础上将实数编码引入广义
遗传算法, 给出了一个算法框架,设计了相应的遗传操作方法, 并将该算法应用于函数优化问题和神经
网络训练问题。数值算例表明,该方法具有全局优化功能和快速收敛特性,对于求解复杂优化问题具有
广泛的适用性。

摘要:

研究一类具有相同线性结构的相似广义互联系统, 其互联项是非线性非匹配的且含有不确定
性。运用L yapunov 方法和一般广义系统理论中状态反馈、 受限等价概念, 设计了状态反馈鲁棒控制器,
使系统渐近稳定且在状态响应中不包含脉冲项。 研究结果表明, 相似结构可简化广义组合系统的分析和
设计。

摘要:

高校教学工作是一个复杂的大系统,将灰色评价法引入教学工作评价。利用 AHP 构建教学工
作评价指标体系,对评价指标进行灰类分析,导出了两级指标评价结果的计算公式。

摘要:

提出一种新的基于随机模糊神经网络的多传感器状态信息融合方法, 研究和比较了基于单值
模糊神经网络和基于随机模糊神经网络的雷达与红外传感器状态信息融合。 仿真结果表明, 当输入被噪
声污染时, 基于随机模糊神经网络的方法离线学习次数更少, 能更有效地防止噪声的干扰, 并且融合误
差更小。

摘要:

 对积分时滞过程提出一种数字 P I D 控制结构, 通过一个内部反馈回路对积分时滞过程进行预
稳定控制, 并给出了数字P I控制器的设计算法。 仿真结果显示该控制结构具有良好的设定值跟踪特性,
并且对时滞偏差具有很强的鲁棒性能。最后简要讨论了抗负载干扰的控制结构。

摘要:

基于经典稳态 Kalman 滤波理论, 应用射影理论, 对完全可观完全可控的系统提出了设计
Wiener 状态滤波器的新方法, 可统一处理稳定或不稳定系统的最优预报、 滤波和平滑问题,估值器具有
ARMA 递推形式, 且具有渐近稳定性。仿真例子说明了该算法的有效性。

摘要:

提出一种约束输入的广义预测控制新算法(GPC IC) , 该算法不必求逆矩阵, 占用内存小, 计算
速度快。仿真结果表明, 该算法具有良好的控制性能。

摘要:

阐述了免疫agent ( I mA )这一新概念, 分析了免疫agent 求解实体的个性特点, 构造出一种能对
动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫agent 的形式化网络模型, 并提出一种新颖的免疫agent 算
法。 以此构建的系统具有更强的灵活性、 鲁棒性和局部更新能力, 是一个适用于动态环境的自组织系统。