摘要:

对区域极点配置的现有研究成果进行综述. 将区域极点配置的基本方法归结为代数R iccat i 方程(ARE) 方法
和线性矩阵不等式(LM I) 方法. 列出了基于区域极点配置方法的主要研究成果, 包括最优控制、鲁棒性、H 2 性能、H ∞
性能等方面. 最后给出了几点研究展望.

摘要:

提出一种新的调度算法——带有非周期服务器的EDF 调度算法. 分析了所有任务的可调度性, 给出了可调
度条件, 并给出一种新的周期性任务模型以及主优先级和辅助优先级的概念. 它们在保证任务可调度的前提下, 对周
期性任务的采样频率和控制延时进行优化. 仿真结果表明, 该算法可以提高周期性任务的采样频率, 并降低控制延
时, 即能优化系统的性能.

摘要:

从特征抽取的角度研究提高入侵检测性能问题, 提出应用核偏最小二乘(KPL S) 进行入侵特征抽取和检测
的方法. 其优点在于KPL S 能非线性地抽取输入特征的多个正交分量, 并保持与输出类别的相关性, 可同时完成入侵
特征抽取和判别. 将该方法应用于基于L inux 主机的入侵检测实验, 取得了比SVM 和KPCR 等方法更好的效果.

摘要:

将滚动时域方法用于一类单机动态调度问题, 对其调度子问题进行改进. 在子问题的目标函数中增加一个
终端惩罚项, 在优化局部目标的同时兼顾全局目标, 证明了已有分枝定界算法经适当修正可用于求解改进的调度子
问题. 仿真计算结果表明, 在绝大多数情况下, 改进滚动时域方法的调度质量优于最好的规则调度方法.

摘要:

基于混沌优化的思想, 提出一种新的模糊模型的优化学习算法. 将模糊推理规则转化为模糊RBF 网络模型,
用模糊C 均值(FCM ) 聚类算法和分区效验熵得到模型结构, 用混沌变换序列寻优得到优化的中心初值群, 用FCM 获
得最优聚类中心, 最后获得模糊神经网络模型. 将该方法应用于转炉终点磷含量预报模型, 取得了较好的结果

摘要:

研究具有已知动态特性但未知初始条件的持续外界扰动的线性离散系统最优控制问题. 给出了前馈2反馈
最优控制律的存在唯一性条件, 并提出了最优控制律的设计算法. 通过降维扰动观测器解决了前馈2反馈最优控制律
的物理不可实现问题. 对近海结构物振动控制的实例仿真表明, 该设计算法易于实现, 在抑制外部持续扰动和鲁棒性
方面优于经典的状态反馈最优控制.

摘要:

研究一类互联电力系统在不确定结构扰动下的鲁棒联结稳定问题. 基于系统中互联矩阵的不确定性给出了
鲁棒联结稳定的定义, 利用向量L yapunov 函数方法及范数、特征值的性质推导了此类系统鲁棒联结稳定的两个充分
条件. 对系统在不确定结构扰动下联结稳定的鲁棒程度进行分析, 得到了不确定参数的鲁棒界. 两区域互联电力系统
的仿真实例说明了所推导条件的有效性.

摘要:

分析了轧制批量计划编制问题, 建立了不确定轧制计划数的轧制计划VRP 模型. 该模型不仅考虑了轧制计
划中板坯在厚度和硬度上的跳跃、板坯宽度的正反跳以及相同宽度板坯连续轧制的长度约束, 而且考虑了轧制计划
中烫辊材和主体材的合理安排. 构造出一种基于单亲遗传算子的免疫算法用于求解此模型. 生产数据的仿真结果表
明, 所提出的模型及算法切实可行.

摘要:

针对受白噪声干扰的短时延网络控制系统, 将随机时延对系统的影响转化为未知有界不确定项, 在不改变
闭环系统结构的前提下, 利用鲁棒控制理论提出了系统的H 2
öH
∞状态观测器设计方法; 证明了所设计状态观测器估
计输出对随机时延引起的不确定项的H ∞鲁棒性, 给出了估计输出对白噪声干扰的鲁棒H 2 性能指标的求解方法和观
测器增益阵的确定方法. 最后通过仿真实例证实了所设计状态观测器的有效性和鲁棒性.

摘要:

利用CAN 网的广播特性, 提出一种新的闭环模糊优先级配置策略. 各节点数据优先级的设定既与其QoS 需
求有关, 又与其节点标识位及前一个传输数据的优先级有关. 该策略尽管使用较少的优先级, 但仍能保证实时数据较
高的可调度性和非实时数据的服务公平性. 较少的优先级只占用较少的bit 位, 这样不仅扩大了CAN 网的服务能力,
而且提高了CAN 网的带宽利用率.

摘要:

介绍了多变量时间序列相空间重构理论. 提出一种新的基于平均预测误差最小化的重构参数确定方法, 阐
述了该方法的算法过程及一些重要特点. 此方法考虑了所有重构参数对平均预测误差的影响, 能够同时确定重构系
统相空间所需的恰当嵌入维数及时间延迟. 最后将该方法应用于股票市场非线性动力系统的相空间重构, 通过比
较和分析验证了其优越性.

摘要:

针对多人多属性决策问题中多个决策者对同一类对象决策结果不一致的问题, 通过对多属性群决策问题的
描述, 首次提出将不同决策者的不一致决策对象进行合并分析, 得到更加直观明确的规则. 对规则集进行构成分析,
从而解释决策者之间的冲突所在.

摘要:

针对热轧层流冷却过程具有强非线性、分布参数和时变等综合复杂特性, 提出了基于案例推理技术的层流
冷却过程喷水系统的智能设定方法. 层流冷却过程的典型工况及喷水系统设定值以案例的形式存于案例库, 对于待
冷却的带钢, 根据当前的工况描述特征在案例库中检索匹配的历史案例, 经推理完成当前工况下喷水控制系统的设
定. 采用某钢铁公司热轧层流冷却生产过程的实际数据进行仿真实验, 结果表明所提出的智能设定方法在工况变化
时是有效的.

摘要:

从理论上分析了隐含层激励函数满足M ercer 条件的前向神经网络的数学本质, 给出了网络学习的指导方
向. 提出3 种网络在线学习算法, 它们通过动态调整网络结构和权值来提高网络在线预测性能. 算法完全符合统计学
习理论提出的结构风险最小化原则, 具有较快的学习收敛速度和良好的抗噪声能力. 最后通过具体数值实验验证了
上述算法的可行性和优越性.

摘要:

运用自抗扰控制技术, 分别对永磁同步直线电机的直轴电流id 和动子速度v 设计了控制器. 直轴电流的自抗
扰控制器除完成对id 控制外, 还要借助于控制器中的扩张状态观测器(ESO ) , 完成对动子速度的辨识. 速度的辨识信
号作为速度环自抗扰控制器的反馈信号, 从而可设计出一种新型的无速度传感器永磁直线电机的控制系统. 由于采
用基于过程误差的非线性控制律, 观测器受电机参数的影响极小, 具有算法简单、辨识精度高等优点.

摘要:

对离线鲁棒预测控制器综合方法进行改进. 离线鲁棒预测控制算法离线确定一个控制律序列, 对应一组吸
引域; 在线根据当前状态位于哪个吸引域内部(或哪两个吸引域之间) 选择相应的一个控制律(或相邻的两个控制律
的线性插值). 引入参数L yapunov 函数得到多包椭圆型吸引域和多包二次稳定的离线控制律, 改进了控制器的可行
性和最优性. 改进的控制器保持了稳定性以及控制律关于系统状态的连续性.

摘要:

针对动态线性大工业过程, 提出了获得其可分稳态模型强一致性估计的分散辨识方法. 该方法仅使用设定
点的阶跃信号作为输入激励信号, 并且每个子过程的输入输出稳态模型辨识是在相应的局部单元完成的, 因而大大
减少了对过程的干扰和信息的交换量. 所提出的方法简洁, 并且辨识精度高, 仿真结果说明了该辨识方法的有效性和
实用性.

摘要:

在模糊环境下提出软件引入的决策模型. 该模型是基于移除分辨系数的灰关联分析, 案例是评价台湾地区
路面管理系统的最佳化优选问题. 应用德菲法搜集的案例数据显示了省道和县、乡道主管部门对软件的认知差异和
需求偏好. 采用理想解趋近法(TO PS IS) 比较该模型的强健性. 对比结果显示两种方法均建议引入M icro PAV ER 5. 1
软件, 而所提出模型的适用性比TO PS IS 更为广泛.

摘要:

空间矩既可提取边缘特征, 也可提取角特征. 首先通过分析角特征模型的空间矩计算公式, 推导出空间矩生
成的多项式对角特征像素的判别准则; 然后基于Kitchen 和W ang 的角特征提取方法, 提出利用梯度角的变化作为角
特征像素的另一个判断准则. 实验结果表明, 利用这两个判别准则可准确可靠地判别角特征像素, 并且具有一定的鲁
棒性.

摘要:

针对永磁同步电机(PM SM ) 绕组相电流和转速强耦合特性以及参数的不确定性, 利用非线性积分反步法设
计了自适应积分反步控制器, 在补偿参数不确定性影响的同时, 实现了PM SM 高性能位置跟踪控制. 基于M at lab 建
立了系统的仿真模型并实施仿真. 仿真结果表明, 用该方法设计的PM SM 控制系统, 滤波跟踪误差能以指数规律迅
速收敛到零, 并且具有很强的抗负载扰动能力.

摘要:

针对离散非线性系统, 利用非线性激励函数的局部线性表示, 提出一种可用于非线性过程的神经网络多步
预测控制方法, 并给出了控制律的收敛性分析. 该方法将非线性系统处理成简单的线性和非线性两部分, 对复杂的非
线性多步预测方程给出了直观而有效的线性形式, 并用线性预测控制方法求得控制律, 避免了复杂的非线性优化求
解. 仿真结果表明了该算法的有效性.

摘要:

介绍了非立即无数量约束低优先级报文传送模式在持有令牌时间内的处理流程. 基于报文周期时间对
P rofibus2DP 的时态特性进行分析, 讨论了不同数据传输率下的标准周期和非周期报文对标准周期的影响, 进一步确
定了目标令牌循环时间的下界, 并给出了设置方法.

摘要:

提出一种基于神经网络的模糊Pet ri 网模型(NN FPN ) , 并将该模型应用于电梯故障诊断系统. 阐述了该模型
的定义、模糊产生式规则的NN FPN 表示、NN FPN 的触发规则以及NN FPN 的训练学习算法. 分析了如何建立基于
NN FPN 的电梯故障诊断模型, 提出针对不同工作状态利用不同的NN FPN 电梯故障模型进行诊断, 可使诊断结果更
加准确.

摘要:

描述了对机动目标跟踪的Kalman 滤波方程和空管系统中易于计算的各参数矩阵理论依据及相应的初值,
论述了航迹发散的判断依据及抑制算法. 结合应用仿真的具体处理算法及步骤, 将发散判据和抑制算法应用于空中
交通管理系统进行航迹处理. 通过项目验证和仿真结果表明, 该算法能进行准确的发散判断和有效的抑制处理.

摘要:

针对电压型PWM 存在的缺点, 提出一种电流型脉宽调制方法, 并在此基础上对异步电动机的转速控制系统
进行分析. 仿真结果表明, 这是一种电流跟随控制系统, 其动静态特性好, 转速闭环系统稳定性高, 调速范围宽, 最低
转速可以为零. 它允许对系统的所有参数包括速度调节器参数进行变动.

摘要:

针对基于单尺度小波框架的高维小波网络, 提出一种系统化的设计方法. 首先在小波框架内提出一种小波
基初始化方法; 然后根据样本的分布特点, 提出一种改进的小波基粗选方法; 最后将自适应投影算法与A IC 准则相结
合, 对小波基进行精选, 同时完成网络参数的辨识. 将该方法应用于丙烯腈收率的预测, 研究结果表明了该方法的有
效性.

摘要:

针对液压位置跟踪系统中的非线性摩擦力, 提出对摩擦力模型的不同分量分别进行补偿的分部补偿算法,
以解决用模糊神经网络(FNN ) 对摩擦力整体进行补偿时, 因摩擦力非光滑特性引起较大逼近误差的问题. 实验结果
表明, 分部补偿算法能对摩擦力非线性进行有效补偿, 使系统表现出良好的稳态跟踪性能.