摘要:

讨论微粒群算法的开发与应用。首先回顾从 1995 年以来的开发过程, 然后根据一些已有的测
试结果对其参数设置进行系统地分析, 并讨论一些非标准的改进手段, 如簇分解、 选择方法、 邻域算子、
无希望/重新希望方法等。 介绍了一些常用的测试函数, 以及与其他演化算法的比较。 最后讨论了一些已
经开发和在将来有希望的领域中的应用。

摘要:

针对一类不确定非线性动态时滞系统, 利用模糊 T 2 S 模型, 通过状态反馈对保成本控制问题进
行研究。 应用线性矩阵不等式给出模糊闭环系统渐近稳定的充分条件, 保证了所有允许的不确定闭环系
统是稳定的, 而且对于一个给定的二次型成本函数, 能保证闭环成本不超过某个界。仿真结果表明所提
出的控制方法是有效的。

摘要:

介绍了非线性模型预测控制算法结构, 提出了基于遗传算法的非线性模型预测控制方法, 将遗
传算法作为优化技术用于受限非线性模型预测控制器的设计。 算法采用双模控制策略, 将保证预测控制
算法稳定性的终点等式约束转化为终点不等式约束, 以利于遗传算法的实施。基于不变集理论, 给出了
非线性模型预测控制算法的稳定性定理。仿真结果表明了所提出控制算法的可行性和有效性。

摘要:

讨论线性不确定系统的鲁棒可靠 H ∞控制问题。对于执行器和传感器同时失误的情况, 基于线
性矩阵不等式方法,给出了经估计状态反馈可靠 H ∞控制的设计方案。采用该方案设计的可靠控制系
统,不仅在系统运行良好的条件下,而且在系统的传感器和执行器元件均出现失误的情况下, 仍能确保
系统内部状态的稳定性,并同时满足给定的 H ∞性能指标。最后, 以一个数值例子说明了所给出结论的
有效性。

摘要:

针对一类非线性系统, 提出一种新的模糊自适应滑模输出反馈控制方法, 该方法不需要非线性
系统的状态可测的假设。 基于李亚普诺夫函数方法, 给出了模糊自适应输出反馈控制律以及在线调节的
参数自适应律, 证明了模糊闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。

摘要:

 针对供应链中普遍存在的牛鞭效应, 改进和建立了供应链多层结构模型, 采用偏差波动定量描
述牛鞭效应, 运用H ∞控制理论提出了牛鞭效应的控制方法。以某石油分销系统为对象进行了供应链牛
鞭效应的H ∞控制仿真实验, 仿真结果表明, 供应链的H ∞控制抑制并减弱了牛鞭效应。

摘要:

首先利用线性矩阵不等式( LMI) 方法, 给出线性广义时滞系统稳定的一个充分条件;然后讨论
线性广义时滞系统的 H ∞状态反馈控制,给出控制器存在的充分条件, 同时给出控制器的设计,控制器
可由线性矩阵不等式解得;最后举例说明了所提出方法的可行性。

摘要:

研究 Delta算子描述的线性不确定离散系统在区域极点配置约束下的鲁棒 H ∞控制问题。目的
是设计状态反馈控制器,使得闭环极点位于预先指定的圆形区域, 且闭环系统传递函数的 H ∞范数小于
给定的正常数。基于 Delta 算子系统具有 H ∞范数界二次 D 可镇定的概念,导出状态矩阵和输入矩阵均
存在不确定性时, Delta算子系统具有 H ∞范数界的鲁棒区域极点配置的充要条件及其状态反馈设计。
研究结果表明,可将现有结果推广到更为一般的情形,并可统一处理连续与离散系统的相关问题。

摘要:

对一类子系统为线性的开关切换系统进行观测器设计, 并给出系统动态输出反馈可镇定的充
分条件。在所设计的观测器基础上, 以系统状态的观测值为依据设计各子控制器和切换方案, 使整个闭
环系统是指数渐近稳定的。 对于切换时间间隔受限制的情况, 给出了相应的动态输出反馈可镇定条件和
镇定控制方案。实例仿真结果表明, 所给出的设计方案是可行的。

摘要:

提出用多模态遗传算法求解投资组合的新思路。首先,针对小生境遗传算法搜索结果不稳定的
缺点, 提出具有“ 迁徙操作” 的新多模态遗传算法, 不仅有效地找到了全部优质解, 而且无需峰间距的信
息。然后,针对传统的投资组合模型存在不能满足不同风险偏好投资者需要的缺点,提出符合中国国情
的证券投资组合模型,并给出利用改进的多模态遗传算法求解的方法。最后进行了实证研究,得到了满
意的结果。

摘要:

针对典型的高阶非线性系统, 建立被控对象的多个论域不同的基于 T - S 模型的模糊控制器
( T SFC) ,用其加权组合控制系统的行为, 并根据 Ly apunov 的综合方法设计一种自适应算法来调整每
个T SFC 的权值,形成被控对象的直接自适应模糊控制器。 与采用单一T SFC 的自适应模糊控制算法相
比,该算法计算量小,响应速度快, 能在局部上更有效地控制系统的非线性,使被控系统具有 Lyapunov
意义上的稳定性。仿真实验证实了算法的有效性。

摘要:

提出基于可能性理论与基于案例推理相结合的双层CBDT 决策方法。第1 层: 决策者应用基于
案例推理方法, 通过建立在连续集合上问题的可能性分布, 结合不同的决策方法对决策问题的不确定性
进行定性分析; 第 2 层: 利用期望效用理论在与问题的可能性分布相关联的方案中选择具体方案。该方
法可避免以往基于案例决策方法中所蕴含的一些技术难题。

摘要:

基于生物免疫系统的机理, 研究生物免疫系统的突现特征。在此基础上设计一种新颖的生物免
疫网络结构及其仿真平台, 讨论了生物网络结构仿真平台的整体框架设计、 功能和生物机理及其原型实
现。该平台可用于研究未来的智能 Internet 网络体系结构, 并仿真和构造复杂的大规模的 Internet 网络
服务与应用。

摘要:

针对含有参数和时延不确定性线性离散时间系统的鲁棒控制问题, 构造改进的 Ly apunov 函
数,并采用 LMI 与 H ∞鲁棒控制相结合的方法, 使得系统在不含外界未知扰动时, 只需满足一个矩阵不
等式,便可通过状态的静态反馈控制使闭环系统达到二次稳定; 而在系统含有外界未知扰动时,结合基
于离散时间系统的无源性控制方法,同样只需满足一个矩阵不等式,便可通过状态的静态反馈控制使得
闭环系统达到理想的干扰抑制作用。

摘要:

讨论状态反馈预测控制系统设计中的干扰解耦设计问题, 给出了状态反馈预测控制系统干扰
可解耦设计的充分必要条件。 基于状态空间模型, 给出了状态反馈预测控制系统设计参数——预测时域
按干扰解耦设计的选取方法。它可改善控制系统的性能, 提高控制系统的抗干扰能力。仿真结果表明了
状态反馈预测控制系统干扰解耦设计的有效性。

摘要:

研究冗余机器人系统的自运动控制问题, 给出一种非连续切换控制算法。该算法可以在保持机
器人手端任务向量不变的情况下, 使关节构形收敛到期望位置。与以往的算法相比, 所提出的算法可以
跳出局部最小点, 并使关节收敛到期望构形。对三杆平面机器人系统进行的计算机仿真证实了算法的
有效性。

摘要:

 以对地观测卫星为例, 分析卫星的结构功能和飞行任务的特点, 并在此基础上建立卫星智能规
划与调度系统。规划与调度系统由卫星模型和推理机组成, 其中模型描述卫星结构功能和各种约束条
件, 推理机分析并解决这些约束条件, 形成一个没有冲突的飞行计划。规划与调度系统还具有修正计划
的能力, 能满足任务删除、 更改和新任务插入等需求。

摘要:

 研究基于状态空间模型的时滞控制系统的状态预测观测器及最优预测控制器的设计问题。针
对控制项含有时滞的系统, 设计一种全维状态预测观测器, 并将其用于时滞控制系统的最优状态预测反
馈控制。 通过该状态预测观测器可将闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外, 从而使其优化控制规律
完全可按无时滞系统进行设计。 所给出的性能指标计算公式表明, 该预测控制器关于二次型性能指标是
次优的。

摘要:

根据银行资产量、 偿付期信息及其相互关系建立了分布参数模型,刻画了银行资产流动性的动
态规律,提出了解决流动性信息统计因费时、 费力、 滞后期长而不具实用价值问题的一种方法。 在考虑经
济波动对银行资产流动性影响的情况下,利用银行资产的分布参数模型进行了资产量、 资产收益(或成
本)和收益风险的预测, 并在动态地平衡收益与风险的基础上探讨了资产流动性结构的优化控制。

摘要:

针对高噪音环境中的语音识别问题, 提出一种利用模糊神经网络进行语音数据融合的新算法。
该算法按一定模糊规则对语音信号的特征参数进行模糊化, 并通过神经网络对每个传感器语音信号的
模糊特征参数进行分类和融合。 仿真实验表明, 该算法鲁棒性更强; 与单传感器算法相比, 语音识别率得
到较大的提高。

摘要:

在证券价格服从离散时间算术布朗运动的假设下, 得到资产流动性风险最优控制策略, 并对该
策略进行有关参数的敏感性分析。 研究结果表明, 流动性系数较大时, 最优控制策略接近于线性策略; 流
动性系数较小时, 资产管理者会迅速将资产头寸降至理想水平, 并在大部分时间内保持这种状态, 直到
变现期末达到资产目标头寸。最优策略对管理者的风险厌恶程度、 资产波动率和流动性系数较为敏感,
而对证券超额收益率敏感程度较低。

摘要:

研究模糊决策中模糊集的比较与排序问题。通过引入模糊极大集和模糊极小集为参照系统并
以海明距离为计量工具, 定义了两个模糊效用函数和一个模糊优先关系作为模糊集的排序指标。 前者适
合于多个模糊集的整体分析, 后者适合于两两之间的比较判别。对于两个模糊集的排序问题, 模糊效用
函数自动退化为相应的模糊优先关系。系统分析了 3 种指标的性能及关系, 并举例说明了它们的应用。

摘要:

应用多维情形的二阶插值公式构造新型非线性滤波器。该滤波器不需非线性函数的偏导计算,
便能代替常规的扩展卡尔曼滤波器, 并有滤波精度高、 数值计算稳定和适用范围宽等优点。仿真实例表
明新滤波器具有较高的性能。

摘要:

简要讨论了线性 PCA 故障诊断方法存在的问题, 提出一种基于输入训练神经网络的非线性
PCA 故障诊断方法。该方法首先利用输入训练神经网络和BP 网络双网络机制, 实现非线性主元的识
别, 并采用统计方法进行故障检测与故障分离。对CSTR 的仿真研究结果表明, 该方法能够克服线性
PCA 方法在提取过程变量的非线性特征方面存在的不足, 并能够准确地进行故障检测和分离。

摘要:

以RBF 神经网络为模型框架, 解决非线性系统的辨识问题。 针对RBF 网络的结构辨识问题, 提
出一种优选聚类算法, 并用该算法, 依据输入样本优选确定RBF 神经网络的隐含层节点个数, 采用新型
二阶递推学习算法估计RBF 网络中的参数和权值。上述混合算法, 同时解决了RBF 网络结构和参数辨
识问题, 大大提高了RBF 网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。

摘要:

针对无损耗电阻器的并联有源电力滤波器,采用一种控制算法,可实时计算出开关阵列的导通
时间,实现更精确的控制。仿真结果表明, 该滤波器及控制算法具有良好的谐波补偿效果。

摘要:

针对混合系统的建模,提出一种混合 Pet ri 网( HPN)模型, 并用数学语言严格地定义和描述与
此 Petr i 网有关的基本概念和一些性质。以一个生产系统为例,用 Pet ri 网来描述并分析此生产系统, 并
用 VisObjNet 软件包仿真此生产系统。

摘要:

 针对有关文献所设计的控制律, 在一较弱的条件下, 去掉了符号运算部分, 证明该控制律可避
免 “零除” 问题, 提高了运算速度。对于这种基于神经网络和L S 算法的自适应控制问题, 证明了系统状
态落入一紧集中, 闭环系统的所有信号都是有界的, 且系统输出和参考输出之间的跟踪误差收敛于以
零为原点的某一有界球中。

摘要:

研究了非线性系统的跟踪控制问题,基于 HM 模型对非线性系统进行描述,并将全局模糊模型
表示成不确定系统形式。 在满足匹配条件下,针对未知不确定界, 采用自适应鲁棒控制器, 利用自适应变
量信息来补偿系统的不确定性信息,实现了非线性系统的渐近跟踪控制。一级倒立摆仿真实验,验证了
方案的有效性。控制器结构简单,规则少, 具有应用价值。

摘要:

以数控龙门移动式镗铣加工中心龙门柱纵向同步控制为背景, 设计H ∞鲁棒控制器, 对加速度
进行状态反馈补偿控制, 使其在不平衡负载或不确定性扰动作用下快速恢复到同步状态, 从而实现位
置、 速度和加速度三重同步。驱动元件采用直线永磁同步伺服电机。仿真结果表明, 该方案鲁棒性强、 动
态过程同步误差小。

摘要:

给出了一种离散系统鲁棒稳定性的分析方法。通过对离散系统不确定部分不同表达式的研究,
提出一种系统鲁棒稳定判别不等式。 为解决系统鲁棒稳定性的实际计算问题, 给出了离散系统鲁棒稳定
性的另一种描述, 并由此描述和不等式恒等变形, 得到新的鲁棒稳定性判据。 该判据结构简单, 很容易判
定系统的鲁棒性。在此基础上 , 给出了系统鲁棒反馈控制的设计方法。