摘要:

在对电梯群控系统的结构特性、工作原理以及该技术最新发展概况综述的基础上,对电梯群控系统研究中的控制算法以及控制策略的采用、实施的效果、 关键技术和存在的问题等进行了详细分析.结合电梯群控系统的应用现状,探讨了现阶段电梯群控技术应着重解决的问题和发展方向.

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运用灰色系统理论,在对缓冲算子研究的基础上,构造一类具有普遍意义的强化缓冲算子,研究了它们的一些特性及内在关系,从而有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例验证了该算子的有效性与实用性.

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在多Agent 的二级电压控制系统基本原理的基础上, 将多Agent 系统的相关技术引入无功电压快速协调控制,探讨了在电力系统紧急情况下,基于多Agent的二级电压控制系统的协调和协作方法以及优化控制策略.通过引入虚拟控制Agent 分组的概念, 将多Agent系统中常用的合同网协议应用于二级电压控制的多Agent协调,改善了紧急状态下系统的电压调控能力.以装有多个静态无功补偿器的新英格兰系统为例进行数字仿真研究,验证了控制策略的有效性和灵活性.

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研究非线性耦合的两个统一混沌系统的同步问题. 首先利用线性时变系统的稳定性理论,推出当两个统一混沌系统的误差系统渐近稳定时, 耦合函数的参数选择范围, 从而得出两个统一混沌系统全局渐近同步的充分条件.然后基于Routh-Hurwitz稳定性判别方法,同样得出了混沌系统同步的一个充分条件.通过数值仿真发现, 根据第1种方法选择的参数能使混沌系统全局渐近同步;而依据第2种方法选择的参数,即使误差系统系数矩阵的瞬间特征值具有负实部,也会出现混沌同步失去的情况,从而表明了该分析方法的有效性.

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针对焦炉温度控制的难点, 借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊逻辑推理的自适应性,提出了一种模糊免疫自适应PID 控制策略.该控制方法集合了3种控制方法的优点,对焦炉温度系统的适应性好, 抗干扰能力强,具有较快的响应速度和较强的鲁棒性.理论分析和仿真研究证明了该控制方法的可行性和有效性.

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直接在矩阵二阶框架下,利用特征结构配置参数化方法,研究矩阵二阶线性系统的鲁棒极点配置问题.将两种测量闭环特征值灵敏度方法有机地结合起来, 给出一个新的优化性能指标, 此指标的优化过程完全依赖于特征结构配置中的设计自由度.为进一步提高闭环系统的鲁棒稳定性, 闭环极点也作为设计自由度的一部分参与优化.数值例子分析结果表明了该方法的有效性.

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提出一个基于模糊逻辑的图像检索系统.该系统使用模糊语言变量描述图像特征之间的相似性程度, 而非图像特征本身,使得图像相似性推理能以非线性方式进行;模糊规则建立在用户对对象的认知基础之上,能够反映用户主观感知.由于具有相似特征变化范围的不同对象可以适用于相同的规则,使得算法对检索图像的不同类别具有良好的鲁棒性.另外, 提出一种改进的直方图-平均面积直方图,以提取色彩特征. 实验结果表明了模糊检索系统的有效性与可行性.

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针对帆船直线航行比赛的赛场情况,提出一种基于模糊综合评价和动态规划理论的帆船直航训练最优路径动态规划方法.首先以模糊逻辑为基础,建立帆船相对于目标点的隶属函数,并以此描述帆船的当前位置和方向信息;然后综合考虑行驶速度和接近目标点两个因素,建立综合评价函数,并以航道宽度为限制条件, 利用动态规划原理分阶段进行航向决策.最后通过仿真验证了算法的有效性.

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针对含有输入未建模动态的一类MIMO系统,在高频增益矩阵的顺序主子式的符号已知的前提下,给出了多变量自适应反推控制器的设计.严格地证明了对一类未建模动态,闭环适应系统的所有信号都是全局一致有界的, 且输出渐近收敛于零.

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针对不确定马尔可夫切换系统,研究其鲁棒H∞控制问题.设计无记忆状态反馈控制器, 使得对所有容许的不确定性, 闭环系统均方渐近稳定并满足给定的H∞性能指标.同时以线性矩阵不等式形式给出该问题可解的一个充分条件.仿真算例说明了该方法的有效性.

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研究双机器人协调跟踪平面复杂边缘所涉及的问题.在笛卡儿空间内对跟踪任务进行协调分解,并分析双机器人的位置约束关系,采用双曲线函数规划双机器人基于关节空间的运动轨迹,以满足位置、 速度以及加速度等平滑运动的约束条件, 采用基于曲线极大值的分段跟踪算法扩展平面复杂曲线的一般性.仿真实验和应用均表明了所研究内容的可行性和正确性.

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提出一种基于适应度方差的权重梯度方向变异的改进粒子群优化算法(IPSO), 通过判断适应度方差, 按照权重梯度方向进行变异操作,解决了IPSO算法的早熟收敛和易于陷入局部极值的问题.应用IPSO算法对精轧机组负荷分配进行优化,根据负荷分配优化策略,给出综合板形板厚的最小方差目标函数,在实现各机架负荷分配优化的同时, 提高板形质量. 仿真结果表明, 该算法计算精度高, 收敛速度快,为精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一种新的有效方法.

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对基于流体流量的TCP 拥塞模型进行小信号稳定性分析.首先,对TCP 模型在工作点处做小信号线性化.其次,对采用比例主动队列管理 (AQM)策略的闭环系统进行时滞依赖稳定性分析, 得到具有较小保守性的稳定性准则,该准则揭示了比例增益与网络参数之间的关系.最后, 将问题转化为广义特征值问题, 以期对最大比例增益界进行优化.计算机仿真给出了比例增益与往返程时滞之间的反比关系.

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研究复杂背景下多目标跟踪问题.首先阐述了蒙特卡罗粒子滤波器基本理论;然后给出序列图像多目标跟踪系统的状态方程、 观测方程、背景模型、 重采样方法以及目标跟踪中的一些特殊情况的处理方法.该算法有效解决了目标跟踪算法中的新目标出现、 老目标消失、 目标遮挡和蒙特卡罗粒子滤波器实时性差等问题.实验结果证明,该算法对固定摄像机复杂背景下多目标跟踪是快速且有效的.

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提出一种基于个体局部信息的移动智能群体的模型, 该模型的建立仅依靠相互可检测到的个体之间的局部位置信息.在此模型基础上, 研究了移动智能群体联合趋向目标行为的稳定性问题.仿真实验表明, 基于局部位置信息的群体模型能够实现群体的联合跟踪全局目标的行为, 同时对群体的规模具有较强的可扩展性.

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针对一类具有未知时变控制方向、 不确定时变参数以及未知时变有界干扰的严反馈非线性系统,给出一种带有死区修正算法的鲁棒控制方法.在控制系数符号未知的情况下, 通过在反步法中引入Nussbaum增益和死区修正技术的得到一种修正的鲁棒反步设计方法.该方法不需要未知时变控制系数的上下界先验知识以及不确定参数和外界干扰的上界信息.算法保证了闭环系统所有信号的有界性,同时使得跟踪误差收敛于零的任意小邻域内.

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通过δ算子离散化模型,研究了连续时间线性定常随机系统的具有极点配置和稳态方差指标的满意控制问题.利用线性矩阵不等式理论, 给出设计满意控制器及优化采样周期的方法. 数值算例验证了所提出方法的有效性.

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研究由一个制造商和多个分销商组成的分销系统的最优订货策略问题.在外部顾客需求不断变化的情况下,以不断提高分销系统双方合作绩效为目标,基于Q 学习算法来确定每个分销商的最优订货批量.实例结果表明,在外部需求不断变化的条件下,该算法能简便地解决供应链企业分销系统合作中的最优订货批量问题.

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针对加热炉燃烧控制中普遍存在的燃气热值不稳定问题, 提出一种燃烧控制的新方案-- 分离控制.该方法保留了传统的温度-燃料流量串级控制,同时按照生产率模型调节空气流量,克服了以往串级比值燃烧控制策略无法解决的燃料热值波动时空燃比难以自动修正的缺陷.实际工业应用结果表明, 分离控制不但较好地解决了热值波动时燃烧效率问题,而且改善了炉膛温度的控制质量.

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依据RBF神经元模型的几何解释,提出一种新的构造型神经网络分类算法.首先从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数来对样本数据进行聚类分析;然后在特征空间里构造超球面, 以逼近样本点分布的几何轮廓,从而将神经网络训练问题转化为点集"包含”问题.该算法有效克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的缺陷, 同时也考虑了神经网络规模的优化问题.实验证明了该算法的有效性.

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核函数主元分析(KPCA)可用于非线性过程监控.建立KPCA模型首先要计算核矩阵K,K的维数等于训练样本的数量I 对于大样本集,计算K很困难.对此提出一种基于特征样本的KPCA(SKPCA) ,其基本思想是, 首先利用非线性映射函数将输入空间映射到特征子空间, 然后在特征子空间中计算主元.将SKPCA 应用于监控Tennessee Eastman 过程,并与基于全体样本的KPCA作比较. 仿真结果显示, 二者诊断结果基本相同,然而特征样本只是训练样本中的一小部分.因此减少了K 的维数,解决了K的计算问题.

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提出一种新的并联型电力有源滤波器的检测方法,通过控制有源滤波器直流电容电压来确定电网电流所需的基波有功分量的幅值,首次将自适应逆控制用于电力有源滤波器.将系统的主电路部分及有源滤波器看作广义有源滤波器,通过自适应逆控制方式控制直流电容电压,使其输出跟随参考输入,最终达到抑制谐波和补偿无功的目的.此检测算法简单有效,稳态和暂态的仿真结果均证实了该算法的可行性.

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针对一类非线性系统, 研究基于自适应观测器的故障估计问题.设计了保证诊断系统稳定的实现故障估计的自适应调节律,并通过H∞跟踪性能, 分析了调节律中的参数对故障估计精度的影响.数值仿真验证了该方法的有效性.

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联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题,主要研究如何在联盟内Agent间划分联盟效用,使Agent 在决策时愿意形成全局更优的联盟.但已有策略对额外效用的平均分配没有顾及后加入联盟的Agent的利益,不利于全局优化联盟的形成.对此,给出一种基于利益均衡的联盟形成策略,在非减性效用分配等原则的基础上,提高了对额外效用分配的合理性,在面向任务的领域中可以达到全局优化解,较好地满足了稳定性、时效性以及分布等要求.

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提出一种新的基于协方差独立源分析(ICA)的多重振荡源分离定位方法.把控制系统中受到振荡干扰的过程数据变换到协方差函数, 利用ICA分析的方法进行多重振荡源分离.通过仿真实验对比分析,指出其他时域主元分析(PCA)、时域ICA、 协方差PCA 等方法的不足, 而协方差ICA分析能够准确地分离并定位多重振荡干扰源.仿真结果表明该方法是可行的.

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为实现空瓶的智能检测,对空瓶检测的机器视觉方法进行了深入研究.论述了如何进行处理区域的标定,以及提取空瓶图像特征的方法.在提取了特征之后,提出用遗传支撑向量机算法来进行分类决策,支撑向量机具有较好的推广能力. 同时采用遗传算法来优化选择支撑向量机的参数, 以保证支撑向量机具有优良的分类性能.实验表明,采用这种方法检测空瓶,其检测准确率可达95%以上.

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在具有控制输入和动态噪声与观测噪声相关的情况下,给出线性随机系统的集值滤波方程;利用矩阵分解和系统变换的技巧,得到广义随机系统的集值滤波方程.这种状态估计方法适用于初始状态均值位于一个凸集之中的随机系统.与传统Kalman滤波产生单个条件分布不同, 这里的集值滤波给出一个条件分布的凸集.