摘要:

系统地论述了迭代学习控制的发展和研究现状, 包括学习算法及其各种分析方法、与其他控制技术的结合及其应用都作了的总结. 重点对迭代学习控制研究的前沿问题: 基于频域分析的迭代学习控制、基于22D 理论的迭代学习控制、基于L yapunov 直接法的迭代学习控制、最优化迭代学习控制和采样迭代学习控制进行阐述. 最后讨论了目前研究中存在的问题及未来的研究方向.

摘要:

讨论了混合降阶H 2
öH
∞控制器的设计问题, 提出了应用遗传算法设计混合降阶H 2
öH
∞控制器的一种方法.
通过遗传算法对次优H ∞降阶控制器进行H 2 性能优化, 设计出鲁棒性既强又满足系统性能要求的混合降阶H 2
öH
∞
控制器. 它分别在H ∞降阶和H 2 性能优化中两次应用遗传算法, 遗传算法采用实数编码形式, 其算子分别选用排序选
择和最佳个体保存相结合的选择算子、实值中间重组的交叉算子及实值变异的变异算子. 利用国产某型飞机对该方
法进行仿真, 其结果表明得到的混合降阶H 2
öH
∞控制器具有良好的H ∞性能和H 2 性能.

摘要:

采用一种新的基于解空间分解的定量分析方法, 对遗传算法的种群进化过程进行分析, 阐明了选择、交叉和
变异操作的寻优机理, 给出了子代种群在解空间上的概率分布情况; 理论上, 证明了遗传算法具备寻找全局最优解的
能力, 并给出了具备寻找全局最优解能力的充分必要条件, 即证明了积木块假设的结论是成立的. 同时, 建立了二进
制编码有限群体的M arkov 链模型, 计算出在用于静态优化问题的交叉和变异操作下, 种群在解空间上概率分布情况
以及收敛到最优解的概率, 并讨论了产生早熟现象和GA 2欺骗问题的原因

摘要:

根据自然界中鱼鸟等所具有的种群运动特征, 借鉴递阶编码的思想, 构造出一种种群小生境微粒群算法,
具有小生境内个体微粒自由运动特征分量和小生境种群运动特征分量分层递阶进化的特征, 克服了标准微粒群算
法或其改进算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象. 应用该算法进行三层前向神经网络连接权值和网络结
构联合并行自适应设计, 在混沌时间序列预测中显示了良好的性能.

摘要:

研究了参数不确定T-2S 模糊交联系统的分散保成本控制问题. 对于给定系统所容许的所有不确定参数, 设计了分散状态反馈保成本控制器, 使得闭环系统不仅渐近稳定而且具有适当的性能指标上界. 基于线性矩阵不等式(LM I) 处理方法, 给出了分散控制器存在的充分条件. 仿真算例表明了所给方法的简易、有效

摘要:

针对一个单一制造商与多个零售商构成的分布控制型供应链, 其中制造商作为主导者确定批发价, 零售商
确定各自的零售价, 市场需求量由零售价格决定的问题, 利用二层规划模型研究了具有Stackelber g 博弈特征的定价
决策, 并给出了混沌搜索求解算法, 同时给出供应链成员合作的条件. 研究结论表明, 分布控制型供应链虽然不能保
证系统最优, 但却能实现成员利益最大化, 因而均衡状态下的价格是稳定的. 最后通过实例验证了给出的结论.

摘要:

研究了基于用户功能需求的知识网自动生成方法. 首先, 定义了知识网对用户需求的满意度关系及其运
算, 建立了知识网多重集运算表达式优化的模型; 然后, 基于改进的混合遗传算法, 对知识网多重集表达式进行优化,
给出了知识网自动生成的步骤; 最后, 通过算例对知识网自动生成方法进行说明和验证, 表明了该方法的有效性和可
行性.

摘要:

针对闭环网络控制系统, 在考虑网络数据传输可能发生丢包的情况下, 提出了一类不确定切换系统模型. 为
了量化网络数据丢失的影响, 根据网络特点给出了网络传输数据丢包率的数学定义, 进一步研究了此类切换系统在
某种程度的数据丢包率影响下具有一定H ∞性能界的鲁棒状态反馈控制问题. 应用H ∞鲁棒控制理论及线性矩阵不
等式技术得到了全状态反馈控制器的设计方法, 以一组线性矩阵不等式表示其主要结果. 最后给出了一个具体的数
值示例.

摘要:

根据流程工业的特点, 提出了流程工业系统的物元表示方法. 结合流程报警系统的特点, 提出了面向时序数
据的关联函数的计算方法和基于可拓学的系统重构方法. 采用关联函数对重构系统进行聚类处理, 建立了面向流程
工业应用的实用系统重构算法. 通过在乙烯裂解炉报警系统中的应用, 验证了该算法的有效性.

摘要:

针对一类具有不确定输入的状态时滞系统, 基于时滞依赖H ∞滤波器探讨了系统的鲁棒故障诊断(RFD) 问
题. 首先, 引入一个参考模型, 形成广义残差系统, 以此广义残差信号对扰动信号及其故障信号L 2 的增益来体现其对
扰动的鲁棒性和对故障的灵敏性; 其次, 利用对偶原理, 针对对偶系统, 借助线性矩阵不等式(LM I) 技术, 研究基于状
态观测器的时滞依赖RFD 系统设计问题, 并推导出具有时滞依赖解存在的条件及观测器增益矩阵的求解方法; 最
后, 通过仿真实例验证了该方法的可行性和有效性.

摘要:

针对双基阵提供的有偏方位角量测信息, 对双基阵纯方位目标可观测性的必要条件及其Cramer2Rao 下限
进行了理论推导. 在此基础上, 采用一种新的辅助变量方法对双基阵纯方位跟踪性能进行改进, 并在可观测条件下对
目标进行了蒙特卡洛仿真实验. 实验结果表明, 新的辅助变量方法可以使参数估计精度大大提高, 并且上述理论对制
定实际的跟踪策略或算法具有一定的参考价值.

摘要:

推导了当系统输入输出实验数据精确已知时, 由未建模动态产生的频率响应集合解析表达式. 采用序贯蒙
特卡洛方法产生随机噪声序列, 由这些噪声序列计算出相应的非伪频率响应集. 提出一个找到包含所有频率响应且
有最小半径的圆的数值优化算法, 通过该算法, 得到一个以指定概率包含控制对象非伪频率响应的最小集合. 最后给
出了仿真实例, 验证了整个算法的有效性.

摘要:

为提高系统对“危害”的识别能力, 基于免疫学中的“危险理论”提出了一种新的免疫识别算法. 该算法以识
别“危险”为核心思想, 增加了对抗原提呈细胞和不同危险信号的使用. 仿真实验结果表明, 该方法与传统方法相比,
具有更高的识别率.

摘要:

针对具有参数不确定的线性马尔可夫跳变系统的鲁棒适应控制问题进行了研究. 分析了切换系统切换律
的可观测和不可观测情形. 对于可观测的切换律, 利用线性矩阵不等式和共同二次Lyapunov 函数方法, 得出的具
有参数不确定的切换系统是鲁棒可镇定的; 对于切换律符合不可观测的马尔可夫随机过程的情况, 通过设计恰当的
采样适应控制器得到系统随机可镇定的充分条件. 并通过例子给出适应镇定控制器的算法.

摘要:

针对在短期内不容易获得充足建模数据的间歇工业过程, 提出一种间歇过程监视方法, 该方法只需要一次
正常间歇操作数据, 利用滑动窗口, 进行子时段划分、建立初始主元分析(PCA ) 监测模型, 同时提出了基于子时段
PCA 模型的在线监测算法和一种模型更新策略. 通过在注塑过程的成功应用, 表明了所提出方法的可行性和有效
性.

摘要:

针对多变量时变系统提出了一种基于连续Hopfield 网络的最优控制系统设计方法. 该方法不仅从理论上建
立了移动时域上的LQ 性能指标与连续Hopfield 网络能量函数间的等价关系, 并在此基础上设计出可求解LQ 最优
控制问题的连续Hopfield 网络, 而且将滚动优化控制策略引入控制系统, 形成了包括连续Hopfield 网络在内的闭环
控制结构, 实现了多变量时变系统无限域上的动态最优控制. 仿真结果验证了该设计方法的有效性.

摘要:

在对Logist ic 映射轨道概率密度深入分析的基础上, 提出了基于幂函数载波的混沌优化方法, 分析了幂函数
载波对混沌轨道概率密度、遍历性的影响. 复杂函数优化的仿真结果表明, 幂函数载波方式能更为有效地发挥混沌优
化的全局和局部搜索能力, 证实了幂函数载波混沌优化方法的有效性.

摘要:

将粗糙集理论应用于虚拟企业合作伙伴选择中, 提出了基于粗糙集理论的虚拟企业伙伴选择的模型和方
法. 该方法根据各潜在伙伴企业的样本数据集建立决策系统, 以伙伴选择的评价指标作为属性, 从中挖掘出反映评价
指标本质关系的重要属性以及伙伴选择知识规则. 这些规则很好地描述了有限样本中所反映出的属性之间的本质特
征, 运用这些规则可对伙伴选择数据库中的其他样本有效地进行伙伴选择. 应用实例表明, 该方法是正确有效的.

摘要:

提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法. 该方法首先进行环境地图建模, 通过坐
标变换在路径的起点与终点之间建立新地图, 然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径. 该方法模型简单, 算
法复杂度低, 收敛速度快, 而且模型不依赖于障碍物的形状. 仿真实验证实了该方法的有效性.

摘要:

针对一类非线性离散不确定系统, 在系统状态不可测的情况下, 以T 2S 模型描述不同状态空间的局部动态
区域, 并通过中心平均反模糊化、乘积推理、单点模糊化方法得到全局模糊系统模型. 基于李亚普诺夫理论和线性矩
阵不等式, 设计了一种基于观测器的鲁棒控制器, 并对离散状态下的此类系统进行了稳定分析. 最后通过MA TLAB
仿真, 证明了该方法的有效性.

摘要:

针对一般的供应商管理库存(VM I) 模型通常忽略系统的费用时值问题, 基于需求为常数和无短缺量拖后或
短缺量完全拖后的VM I 模型, 进一步考虑系统的费用时值和缺货期间出现短缺量部分拖后的情况, 建立了包括一个
供应商和一个订货商、从原材料到产成品的VM I 模型, 通过数值仿真和灵敏度分析表明, 最优解存在且费用贴现率、
丢单系数与服务水平对供应链各成员的单项和集成总成本均有不同程度的影响, 为VM I 系统的管理决策提供了理
论依据.

摘要:

提出了一种新的基于路径测试数据自动生成的算法. 该算法将路径中的线性谓词函数直接作为线性算术
表示来构造谓词函数关于输入变量的线性约束, 仅当谓词函数是输入变量的非线性函数时, 才计算其线性算术表示.
因而不必计算所有谓词函数的线性算术表示, 也不必计算谓词片和确定输入依赖集, 以及构造谓词函数关于输入变
量的增量的线性约束. 理论分析和实例证明, 该算法具有简单、容易、有效且计算量小等特点.

摘要:

研究一类可部分反馈线性化且具扰动三角结构的非线性参数不确定系统的鲁棒H ∞控制问题, 不确定参数
属于已知紧集并以非线性形式进入系统. 在输入到状态稳定的理论框架下, 基于李雅谱诺夫函数和反演法构造出状
态反馈控制器, 使得闭环系统对所有允许的参数不确定性是内稳定的, 且从扰动输入到输出有有界的L 2
2增益. 控制
器的设计不需解任何Ham ilton2J acobi 方程, 并给出仿真算例说明了该结论的可行性和有效性.

摘要:

探讨了利用Gabo r 小波和隐马尔可夫模型(HMM ) 进行人脸识别的方法. 首先对人脸图像进行多分辨率的
Gabo r 小波变换; 然后在图像上放置一组网格结点, 每个结点用该结点处的多尺度Gabo r 幅度特征描述, 采用独立元
分析法对每个结点进行去相关和降维; 最后形成特征结, 把每个特征结作为观测向量, 对隐马尔可夫模型进行训练,
并将优化的模型参数用于人脸识别. ORL 人脸库的实验结果表明, 该方法识别率高, 工程上易于应用.

摘要:

针对传统PFC 只能对预测时域内有限的几个拟合点进行拟合, 未考虑整个预测时域整体逼近误差性能的优
化, 系统的控制品质受到损害的问题, 提出一种基于小波基函数的预测函数控制方法. 利用小波的紧支局部性和多
尺度分析特性, 对基函数的个数和位置分布可根据系统控制精度和不同预测时段的不同逼近要求进行灵活设置, 既
保证了整体误差性能的优化, 又突出了重要拟合点的逼近要求, 并实现了优化变量的集结. 理论分析和仿真应用表
明, 该方法比传统的PFC 有更好的快速性和抗干扰性, 对于快速系统应用场合具有良好的应用前景.