摘要:

对粒子滤波算法的原理和应用进行综述. 首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题, 阐述粒子滤波的原
理; 然后在分析采样- 重要性-重采样算法基础上, 讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段; 最后从概率密度函
数的角度出发, 将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较, 阐明了粒子滤波的适应性, 给出了粒子滤波在一些
研究领域中的应用, 并展望了其未来发展方向.

摘要:

研究具有外界持续扰动作用下非线性系统的最优控制问题, 提出了一种设计前馈—反馈最优控制器的逐次
逼近算法. 利用该算法可将在扰动作用下的非线性系统的最优控制问题转化为求解线性非齐次两点边值序列的问
题. 得到的最优控制律由解析的线性前馈- 反馈项和伴随向量序列极限形式的非线性补偿项组成. 通过截取非线性
补偿序列的有限项, 可得到前馈—反馈次优控制律. 仿真结果表明, 该方法抑制外部持续扰动的鲁棒性优于经典反馈
最优控制.

摘要:

提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法, 其特点是在离散化过程中强调类别可分离性. 首先拓展已
有的基于断点划分的离散化定义, 给出基于类别可分离性的广义离散化定义; 然后描述了广义离散化算法并进行
时间复杂性分析; 最后利用辐射源信号进行了仿真实验. 结果表明, 该方法能有效离散区间属性决策系统, 简化分
类器的设计和提高识别率, 从而拓展了粗集理论的应用范围.

摘要:

对微粒群优化算法(PSO ) 进行分析, 提出一种增强型微粒群优化算法(EPSO ). 用EPSO 和PSO 对几种常用
函数的优化问题进行测试比较, 结果表明EPSO 比PSO 更容易找到全局最优解, 优化效率和优化性能明显提高. 将
EPSO 用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量, 建立了基于EPSO 算法的粗汽油干点神经网络软测量模型.
研究结果表明, 基于EPSONN 的软测量模型比基于BPNN 的软测量模型具有更高的精度和更好的性能

摘要:

研究了将混合灵敏度的H ∞范数作为P ID 控制器的鲁棒设计指标时, 控制器参数的可行域确定问题. 首先
将混合灵敏度的H ∞范数要求转化为一族复系数多项式的稳定性要求, 再加上基本闭环特征多项式的稳定性, 通过
求解这些含参数多项式的稳定性, 解出参数的可行域. 在求解多项式稳定性的过程中, 采用了推广的Herm ite2B ieh ler
定理.

摘要:

系统地研究了在约束条件可调整的情况下CMMO 问题中可行性与目标协调的关系, 论述了当系统优化不
可行时, 在进行软约束调整的过程中要兼顾系统的期望目标, 以获得满意的优化结果. 运用混合逻辑的方法描述了软
约束调整的优先级, 并将多目标协调问题转化为逻辑约束满足问题, 从而系统地解决了稳态优化中软约束调整与目
标协调问题. 以壳牌重油分馏塔标准问题为例进行了仿真, 仿真结果表明了该算法的有效性.

摘要:

首先给出五级倒立摆的数学模型并验证了它的可控性; 然后在分析与倒立摆系统稳定性有关因素的基础
上, 结合LQR 理论构造出一种非对角型的权重矩阵, 并给出了设定该矩阵中各元素的方法; 最后设计出一个简单的
基于二元分片插值函数的模糊控制器, 成功地实现了具有定位功能的五级倒立摆的控制. 仿真结果表明该方法是有
效的.

摘要:

针对稀土萃取分离生产过程的特点, 将机理分析与神经网络技术相结合, 给出了实现稀土萃取分离生产过
程组份含量在线预测的软测量模型及其校正算法. 提出了基于案例推理和软测量技术相结合的稀土萃取分离生产过
程智能优化设定控制技术. 将该技术应用于某公司HAB 双溶剂萃取提钇分离生产过程, 实现了萃取分离生产过程
的优化控制和优化运行, 取得了明显的应用成效.

摘要:

对决策问题及其支配关系采用加权有向图表示. 首先设计一个指标用于衡量决策因素间的支配程度, 并给
出了决策问题可转换为递阶层次结构的两个前提条件; 然后建立了3 个多项式时间复杂度算法: 第1 个算法在最大
程度保留决策因素支配关系的基础上, 去掉决策因素间的循环支配; 第2 个算法利用可达矩阵的知识, 将决策问题转
化为递阶层次结构; 第3 个算法给出了各决策指标的权重. 应用上述算法开发出智能评估专家系统, 并以区域技术创
新能力指标体系的构建为例, 介绍了该软件系统.

摘要:

对于非线性系统提出故障调节控制的设计方法, 通过附加控制律补偿故障所带来的影响. 利用模糊逻辑系
统估计故障并提供故障的修正行为, 即主动容错. 引入滑模控制抵消模糊逼近误差, 经故障调节后闭环系统是稳定
的. 通过仿真算例证明了该方法的有效性.

摘要:

针对具有时间延迟的网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到的情况, 设计了状态观测器, 并讨论了
系统指数稳定性问题. 提出了在网络传输信号的时间间隔内依据被控对象模型计算控制信号的开环控制方法, 以减
少对网络的使用. 在此基础上, 分别对连续和离散被控对象给出了网络控制系统全局指数稳定的充要条件, 该条件受
网络信号更新时间、被控对象模型误差及网络引起的时间延迟等因素的影响. 仿真示例验证了稳定性条件的有效性.

摘要:

将L S2SVM 非线性建模思想应用于锌钡白转窑煅烧过程的M ISO 系统建模. 研究发现, 系统选取不同的核
函数, 对模型的拟合性能和预测(泛化) 性能有很大的影响. 采用基于混合核函数的L S2SVM 建模方法解决上述问
题, 该方法可使系统具有满意的模型拟合输出, 能有效抑制局部核函数所引起的预测输出波动, 取得了良好的综合辨
识效果.

摘要:

研究一类不确定线性系统的混杂状态反馈保成本控制问题. 系统矩阵和输入矩阵中含有时变不确定性. 假
设存在有限个备选的控制增益已知的控制器, 并且任何单一的状态反馈控制器都不能镇定系统. 基于单L yapunov
函数的方法, 给出了混杂状态反馈保成本控制的充分条件及切换律的设计方案. 当切换系统的控制增益未知时, 利用
多L yapunov 函数法, 给出混杂状态反馈保成本控制的充分条件, 并通过仿真验证了该方法的有效性.

摘要:

针对传统遗传算法求解模型降阶和参数估计时, 适配值评价既费时又效率较低的缺点, 对实数编码GA 引
入相似度和可信度的概念, 采用插值方法进行适配值评价, 大大减少了评价环节的计算量, 提高了整个算法的效率和
实时性. 通过对典型模型降阶和参数估计问题的仿真, 验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:

针对可重构制造系统的逻辑控制问题, 提出一种可重构逻辑控制器的解决方案. 该逻辑控制器具有递阶分
布式的控制体系结构, 并根据模块化的设计思想设计成多个分离的功能模块. 然后给出基于CORBA 组件模型
(CCM ) 的可重构逻辑控制器软件的开发过程. 由递阶分布式体系、模块化设计和软件组件开发技术实现的可重构逻
辑控制器具有快速动态重构的能力, 能满足可重构制造系统逻辑控制的要求.

摘要:

针对焦炉温度的大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点, 提出了一种新的模糊复合控制方法. 它将常规的
前馈控制、反馈控制与具有人工智能的模糊控制相结合, 吸取了前馈控制改善系统动态响应特性、反馈控制消除稳态
误差以及模糊控制能够较好地解决系统难以建立精确数学模型的优点, 解决了焦炉温度控制问题. 通过模糊复合控
制的理论分析和仿真试验, 证明了该控制方法的可行性和有效性.

摘要:

针对TSK 模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题, 提出将TSK 模糊模型分解为两类不同的种群, 协
作共同进化的模型学习方法. 论述了所涉及的相关问题, 包括各种群的编码及其不同的进化计算, 各种群个体的合作
及其适应值评估策略, 模型的后件参数估计方法. 该方法要求先验知识少, 收敛速度快, 能形成简洁的模糊模型, 最后
以函数近似为例说明了该方法的有效性.

摘要:

针对存在不确定扰动的线性时变系统的轨迹跟踪控制问题, 提出了基于泰勒级数的迭代学习算法. 该算法
利用泰勒级数将系统参数化, 导出一种基于泰勒级数的线性时变系统的近似模型. 在此模型的基础上, 利用迭代学习
方式修正输入量的泰勒展开系数, 并用LM I 方法求解学习增益矩阵. 所提出算法在系统不满足正则性或无源性时,
仍可用输出误差信号来构造学习律. 仿真结果表明了该算法的有效性.

摘要:

基于P ID 控制器各增益参数与偏差信号之间呈现非线性关系, 拟合各参数的非线性函数可分别对控制器的
P/I/D各部分实施单独调节的思想, 提出根据控制与误差之间的调节规律, 给定一组增益参数的非线性函数, 并采
用遗传算法来优化和构造此非线性P ID 调节器. 典型系统的仿真结果表明, 该控制器可在一定程度上兼顾系统的动
态和静态性能.

摘要:

将分段线性系统的最优控制设计问题转化成以反馈增益为寻优参数, 以最优控制性能上界为目标的一组双
线性矩阵不等式(BM I) 问题. 将遗传算法与内点法相结合设计出一种混合算法, 对BM I 问题进行求解. 算例仿真表
明该算法是简便而有效的.

摘要:

针对一类具有非仿射函数和下三角结构的、受干扰未知的非线性系统, 提出一种新的自适应神经网络控制
方法. 它是严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更一般化表达. 在Back stepp ing 设计思想基础上, 证明了闭环信号的
半全局最终一致有界性, 并很好地处理了控制方向和控制奇异问题. 通过仿真验证了该方法的有效性.

摘要:

由蛋白质分形结构的启示, 提出了供应链分形代理的内部结构、分形信息组件和协调单元的作用以及制造
业分形供应链的嵌套模式, 分析了分形供应链在成本和协同性方面的特点. 针对供应链运作环境的不确定性, 研究了
制造业分形供应链动态适应的方法和协调系统的原理, 并以汽车制造业为背景对分形供应链管理进行了探索.

摘要:

改进3D 安全协议, 引入支付认证交易码, 使得3D 安全协议中的3 个域间在保护敏感隐私信息的前提下进
行安全交易. 应用该协议给出跨国跨行网上银行个人转帐模型, 表明改进的3D 安全协议可在不披露汇款人信用卡
号的前提下进行安全转帐, 保障了交易中各参与者彼此间的信息隐私, 并创新了汇款方式.

摘要:

以功角、有功功率、角速度这些可测量作为反馈量, 基于非线性预测控制理论, 设计出具有闭合解析形式控
制律的励磁控制器. 该控制器的设计参数只有滚动预测时间T 和控制阶r, 便于工程实现和调试. 仿真结果表明, 该
控制器能使系统提高稳定性, 具有良好的动态品质, 较好地维持了发电机机端电压的静态调节精度.

摘要:

提出一种新的控制器设计方法. 该方法利用相平面上控制曲面与电容板极间的场强在变化上的相似性, 以
构造电容板极间场强的方式来设计控制器, 通过调节板极电压和场强的构造系数, 可达到调节控制器的目的. 该控制
器具有物理意义清晰, 可灵活调节控制强度等优点.

摘要:

针对利用粒子群优化算法进行多极值点函数优化时, 存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题. 提出旋转
曲面变换方法, 将被优化函数映射到一个同胚曲面上. 它将当前局部极小点变换为全局最大点, 并保持被优化函数值
在当前局部极小点以下部分的形状不变, 从而克服陷入局部极小点的问题. 最后将其用于解一个非线性系统的最优
控制问题, 实验结果证明了该方法的可行性和有效性.

摘要:

基于网络中输入输出速率和队列长度均可帮助决定更精确丢弃概率的思想, 提出了根据输入输出速率和队
列长度决定包的丢弃标注概率的AQM 算法, 即RQC 算法. 通过仿真将该算法与RED 和P I 算法进行比较, 说明了
RQC 控制算法的优点.