摘要:

回顾了U KF 算法的发展, 从一般意义讨论了U T 变换算法和采样策略的选择依据, 并给出了U KF 算法描
述. 从条件函数和代价函数入手, 在给出多种采样策略的基础上对U KF 采样策略进行了分析和比较. 最后对U KF
算法未来可能的研究方向进行了探讨.

摘要:

提出一种基于个体局部信息的智能群体模型. 在此模型基础上, 给出了个体的运动控制方程, 并基于
L yapunov 稳定性理论研究了大规模智能群体动态集聚行为的稳定性. 该模型的建立仅依靠相互可检测到的个体之
间的局部信息, 结合所提出的个体局部控制算法, 便能实现群体的稳定全局集聚行为, 体现出了较强的适应性、鲁棒
性和可扩展性.

摘要:

提出一种基于T 2S 模型的模糊预测控制策略. 利用模糊聚类算法离线辨识T 2S 模型, 采用带遗忘因子的递推
最小二乘法进行模型参数的选择性在线学习; 对模糊模型在每一采样点进行线性化, 将T 2S 模型表示的非线性系统
转化为线性时变状态空间模型, 并将约束非线性优化问题转化为线性二次规划问题, 解决了非线性预测控制中如何
获得非线性模型和非线性优化在线求解的难题. 将预测域内的线性模型序列作为预测模型, 减小了模型误差, 提高了
控制性能. pH 中和过程的仿真验证了该方法的有效性.

摘要:

针对粒子群优化(PSO ) 容易陷入局部极小, 提出将模拟退火(SA ) 引入并行PSO 算法. 这种模拟退火并行粒
子群算法, 结合了并行粒子群算法的快速寻优能力和SA 的概率突跳特性, 保持了群体多样性, 从而避免了种群退化.
针对转炉提钒过程是一个复杂非线性反应过程而难以建立终点控制模型的问题, 提出了基于模拟退火的并行粒子群
RBF 网络的辨识模型, 优化了RBF 核中心个数, 从而克服了随机性选择. 将该模型用于预测提钒吹氧时间, 仿真结果
表明预测误差不超过真实值的20%.

摘要:

针对外部持续扰动下的线性时滞系统, 提出一种前馈2反馈最优控制的逐次逼近算法. 利用逐次逼近算法,
将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族, 并证明了线性两
点边值问题族的解序列一致收敛于原系统最优控制律. 得到的最优控制律由解析的无时滞前馈2反馈控制部分和伴
随向量序列极限形式的时滞补偿控制部分组成. 通过截取时滞补偿序列的有限项, 得到系统的前馈2反馈次优控制
律. 仿真示例表明, 该方法对外部持续扰动具有良好的鲁棒性.

摘要:

在分析网络数据包丢失和多包传输原因的基础上, 研究存在数据包丢失和多包传输的网络控制系统稳定性
问题. 根据网络数据包丢失模型, 提出了信号传输成功率应满足的系统指数稳定性条件, 并依据具有事件概率限制的
异步动态系统理论建立了多包传输网络控制系统模型, 给出了判定系统指数稳定性的充分条件. 仿真示例验证了上
述判定系统稳定性条件的有效性.

摘要:

针对提高机器人对未知环境的探索效率需要通过协商来解决多个机器人之间的任务分配问题, 提出了改进
市场法. 该方法利用机器人提交的标的信息, 采用数据融合方法更新其他机器人的本地地图, 在连通条件下计算原先
无法计算的花费, 而且未增加额外的通信量. 另外, 还提出用目标点切换率这一新指标来衡量机器人之间的协作程
度. 仿真实验结果验证了改进算法优于原先的市场法, 并说明了该算法适用的环境.

摘要:

基于小波能对信号的各个频率段进行分离的原理, 设计了基于小波包分析的变点探测算法, 并以此来研究
时间序列的突变. 通过对长江宜昌站的年径流水文时间序列进行实验分析发现, 在过去120 a, 长江宜昌站的年最小
流量序列和年平均流量序列的均值都极有可能存在着突变, 而且其变化趋势都是均值明显减小. 该方法不需要对时
间序列作任何概率分布和相依性的假定, 便能方便地通过调节小波包变点探测算法的参数应用于其他领域.

摘要:

研究了具有分布时延、有界输入的多输入多输出网络控制系统的建模和稳定性问题. 基于线性时不变对象,
建立了系统的数学模型. 利用李雅普诺夫第2 方法和线性矩阵不等式描述, 分析了系统的渐近稳定性, 导出了与时延
相关的系统渐近稳定判据, 同时得到了系统稳定运行的最大允许时延. 系统渐近稳定的最大允许时延可用M at lab
LM I 工具箱从稳定判据获得. 仿真算例表明稳定判据是可行的.

摘要:

寻线导航是移动机器人寻航方式之一, 为使机器人沿地面标志线自主运动, 并能在适时离线执行任务后自
动返航, 提出一种具有学习功能的智能寻线导航与策略控制方法以及系统模型, 并将其应用于自行开发研制的导医
机器人中. 基于调制光检测原理, 通过状态评判网络对多传感器信息进行融合, 通过Q 学习方法获得离线走失后的最
优控制策略, 实现了机器人在各种复杂未知环境下稳定、可靠地工作. 实验结果表明, 该方法可以有效地提高机器人
的适应性和智能度.

摘要:

针对具有语言评价信息的多指标群聚类分析问题, 提出一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法. 首
先描述了具有语言评价信息的多指标群聚类问题, 并介绍了近年来国际上最新发展的二元语义概念及其算子; 然后
基于二元语义信息处理的方法, 将专家给出的语言评价信息进行“量化”集结, 并依据传统的最大树聚类分析方法的
基本思路, 给出了解决基于语言评价信息的最大树聚类方法的计算步骤; 最后通过一个算例说明了所提出方法的有
效性.

摘要:

支持向量机与模糊逻辑相结合, 设计了一种模糊支持向量机控制器, 并分析了控制器的结构和学习算法.
学习过程分为离线学习支持向量机和在线整定模糊比例因子两部分. 与模糊神经网络控制器相比, 模糊支持向量机
控制器适应小样本学习, 泛化能力强, 解决了过学习、结构设计依赖经验等问题. 仿真研究表明, 所设计的控制器具有
较优的控制性能.

摘要:

研究一类含有两个子系统的线性切换系统经周期切换渐近稳定问题. 首先给出了特殊周期切换, 即等时切
换下线性切换系统渐近稳定的充要条件; 然后将所得结论进行了推广, 使之适合于一般的周期切换情形, 并结合自适
应思想提出了实现系统周期切换的方法, 使之能应用于工程实际. 特别指出, 一个系统可经切换达到二次稳定的充要
条件是该系统可经周期切换渐近稳定. 对于一类线性切换系统, 采用周期切换可使切换信号的设计变得相对简单. 仿
真结果表明了所提出的方法简洁而有效.

摘要:

若重新定义与不等式约束相关的乘子为正定函数, 则在构造L agrange 神经网络时, 可直接使用处理等式约
束的方法处理不等式约束, 不需再用松驰变量将不等式约束转换为等式约束, 减小了网络实现的复杂程度. 利用
L iapunov 一阶近似原理, 严格分析了这类L agrange 神经网络的局部稳定性; 并采用L aSalle 不变集原理, 讨论其大范
围稳定性.

摘要:

为了更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性, 提高模型的推广能力和精度, 提出了混合
支持向量回归机2偏最小二乘法(SVR2PL S) 方法. 该方法兼具SVR 和PL S 的优点, 用PL S 进行特征提取, 用SVR 建
立PL S 的内部模型. 对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明, 采用该方法建立的软测量模型, 在模
型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法, 满足工业应用要求.

摘要:

根据系统云灰色预测模型, 针对具有“贫”信息、小样本序列数据的社会经济系统, 分析了外部环境变化或外
部政策调控对系统预测的影响机理. 在系统动态结构相对稳定的条件下, 结合系统动力学和系统云灰色模型, 提出了
一种系统云灰色宏观调控预测模型, 并对该模型的求解方法进行了研究. 最后, 以国民经济增长速度的宏观调控预测
为例, 阐述了上述调控预测模型的使用方法、合理性和准确性.

摘要:

针对一类含有建模误差的非线性系统, 研究了基于状态估计的智能故障诊断方法. 首先提出一种状态估计
器设计方法; 然后在进行状态估计的同时用RBF 神经网络来逼近系统所发生的故障. 故障估计器的输入为系统的状
态估计, 所估计出的故障既可用作故障容错控制, 也可用作报警. 根据微分同胚, 将含有建模误差的非线性系统变换
为易于分析的规范形式, 并在此基础上分析了故障诊断系统的稳定性和鲁棒性. 仿真例子证明了该方法的有效性.

摘要:

车辆路径问题(VRP) 是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题. 蚁群算法是一种新型的模拟
进化算法, 可以很好地解决旅行商问题(TSP). 在分析VRP 与TSP 区别的基础上, 构造了求解VRP 的自适应蚁群算
法. 指出可行解问题是蚁群算法的关键问题, 并重点对该问题进行了研究, 提出了近似解可行化等解决策略. 实验结
果表明, 自适应蚁群算法性能优良, 能够有效地求解VRP 问题.

摘要:

基于“当前”统计模型, 提出了双站无源被动跟踪的改进粒子滤波算法. 该算法使用扩展卡尔曼滤波提议分
布的粒子滤波, 融合双站测量数据, 包含了残差重抽样步骤以及马尔可夫链蒙特卡罗法等技巧. 在双站测量的被动跟
踪试验中, 比较了各种滤波方式. 仿真结果证实, 该改进算法能有效跟踪高度机动的目标.

摘要:

提出一种改进的主元分析(PCA ) 方法. 利用主元相关变量残差统计量代替平方预测误差Q 统计量, 并采用
累积方差贡献率及复相关系数确定PCA 模型的主元数. 将改进的主元分析法应用于粘菌素发酵过程监测和故障诊
断中, 仿真结果表明改进的PCA 方法避免了Q 统计量的保守性, 并保证了主元子空间中的信息存量. 与一种基于特
征子空间的系统性能监控方法相比较, 改进的PCA 方法具有更强的有效性.

摘要:

针对化工不稳定时滞过程, 提出一种两自由度控制结构. 首先基于鲁棒H 2 最优性能指标, 设计给定值跟踪
控制器; 然后根据系统稳态运行时的抗负载干扰要求, 在过程输入与输出端之间设计控制闭环, 利用其反馈通道上的
扰动观测器抑制负载干扰, 通过提出期望的闭环余灵敏度函数的方法, 反向确定扰动观测器, 同时给出了该控制闭环
保证鲁棒稳定性的充要条件. 仿真实例验证了该控制结构的优越性.

摘要:

针对工程中的多极值点复杂函数的优化问题, 提出一种完全异步的粗粒度并行模拟退火算法. 在一定时间
内将一条M arkov 链分裂成多条M arkov 链, 并结合其他多种改进方法, 获得了可扩展的并行效果, 提高了算法应用
的灵活性. 数值计算表明, 该方法可显著提高算法的收敛速度.

摘要:

远程参数控制技术(RPC) 利用计算机输出的数字信号经系统传递函数控制系统输出, 忽略输入、输出信号
的具体量纲, 通过模拟迭代的方法逐步消除误差和非线性因素的影响. 在对随机过程远程模拟控制理论进行研究的
基础上, 建立了一个严谨离散化的, 便于工程应用的RPC 模型. 该模型主要用于对高频随机载荷的高精度模拟.

摘要:

提出一种基于非线性观测器设计的混沌同步控制方法, 给出了一类含有不确定参数混沌系统的观测器实现
条件. 该控制策略可满足混沌系统中存在一些不确定参数的要求. 通过对Lo renz 混沌系统的理论分析和数字仿真,
证明了其有效性.

摘要:

给出一种饱和系统鲁棒稳定性的分析和设计方法. 通过对不确定系统的H ∞优化过程的分析, 并根据其反馈
控制原理, 按全部和部分输入超过限制分别考虑不同指标下的优化计算问题, 得到了输入受限制条件下的3 种
R iccat i 方程. 飞行控制器设计和仿真结果表明, 采用该方法可给出满意的控制效果.

摘要:

提出了基于3C 的市场定位模型, 以及企业在进行市场定位决策时应综合考虑的3 方面问题, 即顾客的偏好、
本企业的能力和竞争者的市场定位. 在此基础上, 给出了运用所提出的模型进行市场定位决策的研究过程, 并以具体
应用实例加以说明.

摘要:

考虑具有参数不确定性的连续时间关联模糊大系统的保性能控制问题. 基于LM I 方法, 给出了该不确定性
模糊大系统分散状态反馈保性能控制器的设计方案. 所设计的分散状态反馈保性能控制器, 不但使得该不确定性模
糊大系统闭环渐近稳定, 而且使其二次型性能指标的上界最小.

摘要:

基于多面体方法的约束系统控制算法能有效地处理存在状态量和控制量凸约束的定常系统的控制问题, 采
用多面体方法对时变约束系统的稳定控制方法进行了研究. 针对时变约束系统的模型参数是变化的特点, 提出了一
种约束系统的动态控制算法. 仿真结果表明, 该算法能保证约束时变系统的稳定性.