摘要:行为方法是研究动态系统的一种重要手段,在处理系统建模和控制设计中都有广泛而灵活的应用.为此, 简述了20多年来行为方法理论和应用的发展历史,介绍了近年来利用行为方法处理耗散系统分析与设计问题的最新研究成果,并对行为理论的一些难点问题作了简要评述.

摘要:分析了现有的精确数输入和区间数输出回归算法存在的问题,提出了基于支持向量机的区间数回归建模算法.该算法把支持向量机从精确数回归分析方法推广到区间数回归分析建模方法,在小样本训练集下回归模型具有良好的泛化性能, 有效地避免了现有算法中回归模型的下界可能大于上界的问题.以连续退火生产过程中冷却段出口带钢温度预测为例, 通过仿真说明了该算法的有效性.

摘要:提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的TS模糊模型的设计方法.该方法由以下两步组成:1)采用模糊聚类算法辨识初始模型;2)利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模型进行结构和参数优化.Pareto协同进化算法由规则前件种群和隶属函数种群组成, 其目标函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.利用该方法对一类合成非线性动态系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.

摘要:分析了多属性决策问题, 提出了基于支持向量机的多属性决策方法.首先分析了多属性决策支持向量机方法的机理;其次建立了多属性决策支持向量机方法的价值函数决策模型和方案序关系决策模型,用以训练支持向量机;再次提出了基于支持向量回归和分类的多属性决策支持向量机实现算法;最后给出了一个算例.

摘要:针对柔性制造系统(FMS)中的死锁问题, 根据矩阵理论给出了Petri网中基本信标的概念, 进而提出一种基于基本信标和混合整数规划法(FMS)的死锁预防策略.该策略将最优基本信标作为控制对象, 以混合整数规划法给出的系统无死锁条件为目标函数,不考虑从属信标受控条件便可在多项式时间内使系统受控.该控制策略的显著特点是以较低的计算复杂度实现整个系统受控,并使需要添加的控制库所和连接弧大大减少.控制实例证明了其有效性.

摘要:研究网络控制系统的随机最优控制问题,提出了针对随机时延的网络控制系统最优控制律和二次型性能指标极小的控制律设计方案.在δ算子域内应用动态规划理论, 设计网络控制系统的最优状态反馈和输出反馈控制律,得到的线性二次型高斯控制器可对系统中的随机长时延进行动态补偿.最后通过实例仿真验证了上述最优控制方案的可行性和有效性.

摘要:研究一类连续系统观测时滞的 H∞控制问题.基于Krein空间的重组新息分析方法,给出了观测时滞系统 H∞输出反馈控制问题的解存在的充要条件. H∞输出反馈控制器依赖于一个倒向Riccati方程和一个正向Riccati方程的解.与传统的方法相比, 重组新息分析方法不需要增广系统的维数,从而减少了计算量.仿真例子验证了该方法的有效性.

摘要:为使产品配置过程更符合用户的习惯, 将质量功能展开引入配置过程, 建立了基于质量功能展开的产品配置数学模型, 其目标是根据用户的个性化需求, 从可行配置方案中找到最符合用户需求的方案.为便于求解, 将数学模型转换成等效的线性规划模型.实例仿真结果表明该模型是有效可行的.

摘要:将神经网络(ANN)技术应用于常规GPC算法, 设计了基于ANN的非线性系统GPC结构方案,并对其控制原理和控制算法进行研究.基于ANN高度非线性映射等特性, 运用数字仿真方法, 对所设计的控制结构方案进行仿真研究.仿真结果显示, 基于ANN的非线性系统GPC结构方案合理可行, 并取得了满意的控制效果.

摘要:提出一种新型的基于环交换邻域的迭代局部搜索算法(ILS),用于求解一类聚类问题.算法的主要特点是:1)基于环交换的邻域结构:环交换邻域与传统的Swap 和Insert邻域相比, 算法在一次迭代中允许多个点同时移动;2)针对聚类问题提出了增强型的kick移动策略:根据每组内点的密度分布摄动聚类中心,对给定的解重新聚类.实验结果表明, 基于环交换的迭代局部搜索算法对求解该类聚类问题是有效的.

摘要:针对基于数据库系统的Rough集模型中的知识约简算法对一致决策表适用,而对不一致决策表不适用的局限性, 给出了将不一致决策表转换为一致决策表的算法,证明该算法能保持核和约简集合不变, 并分析了该算法的时间复杂度.在此基础上, 利用数据库系统的集合操作和SQL语言描述转换算法,将基于数据库系统的Rough集模型中的知识约简算法扩展到不一致决策表.理论分析和实验结果表明,扩展后的算法仍是高效的.

摘要:基于磁场定向坐标系下的感应电机模型, 采用自适应反步方法设计控制器, 通过选择适当的Lyapunov 函数来保证整个系统的稳定性,进而逐步导出控制律和参数自适应律.该方法可在电机参数发生变化和出现负载扰动的情况下, 实现转速和转子磁链的渐近跟踪.仿真结果证实了该方法的有效性.

摘要:基于广义周期时变系统允许的充分必要条件, 提出了参数不确定性广义周期时变系统鲁棒稳定的概念, 并得到了该类系统鲁棒稳定的充分必要条件.研究在状态反馈控制下保证闭环系统鲁棒稳定的条件, 给出了一族状态反馈鲁棒稳定器的设计方法.引入广义周期时变系统二次稳定的概念, 讨论了二次稳定性与鲁棒稳定性的关系.最后通过数值算例说明了所得的主要结果.

摘要:研究一类中立时滞线性参数变化系统的基于观测器的控制问题.采用Lyapunov方法, 提出了系统的时滞相关稳定性条件,设计了增益调度控制器和状态观测器.利用参数线性矩阵不等式, 将控制器存在的充分条件转化为凸优化问题.最后通过数值仿真验证了所提出方法的可行性.

摘要:针对PI控制器响应速度的不足,提出一种自适应网络动态变化的主动队列管理算法:API-V控制器.在PI控制器的基础上, 根据瞬时队列长度增加速度控制,根据实时测量链路的数据包丢失率获得当前的负载信息, 动态调整PI算法中的有关参数.理论分析和仿真结果表明, 相对于PI控制器及其改进算法,API-V控制器具有更快的响应速度, 收敛速度和更小的队列抖动, 并且提高了缓冲区的利用率.

摘要:建立了连锁门店选址和配送中心选择联合决策问题的模糊多目标混合整数规划模型.针对该模型的特殊结构,提出一种适用的求解策略:首先确定每个模糊目标的隶属度函数;然后将模糊多目标混合整数规划模型转化为等价的清晰多目标混合整数规划模型,通过最大最小算子求出目标值;最后借助于两阶段算法,求出问题的最优解.通过应用算例进一步说明了该模型的有效性和可行性.

摘要:采用Stop 和Play算子表示的Prandtl-Ishlinskii回滞模型描述回滞特性, 该模型便于实现控制器的设计.考虑带有未知回滞驱动且以状态空间形式表示的连续时间线性动态系统, 给出了模型参考自适应控制设计方案.控制策略保证闭环系统的全局稳定性和期望的跟踪精度,有效地抑制回滞产生的不精确和振荡现象.数值仿真结果表明了控制算法的有效性.

摘要:提出了资产负债管理的利率结构对称原理,通过控制持续期缺口和免疫条件来控制利率风险,保护银行股东权益的安全.以线性规划为工具,建立了兼控利率风险和流动性风险的资产负债组合优化模型.将利率结构对称原理引入银行资产组合优化,解决了资产与负债利率的协调和匹配问题, 使银行股东的权益在市场利率发生变化时不受到影响和损失,并解决了决策模型的服务对象问题.

摘要:针对暖通空调(HVAC)系统难以控制的问题,提出一种基于max-product推理的Mamdani模糊模型预测控制策略.首先利用一步模糊预测模型的结构分析得到其解析表达式,获得系统在k+1时刻的线性化预测模型;然后基于模糊线性化模型进行模型预测控制器设计.对HVAC系统的仿真和实验结果表明, 该算法是一种跟踪性能好且鲁棒性强的有效控制算法.

摘要:研究线性时滞系统在阶跃扰动作用下的最优控制问题.首先基于内模原理构造扰动补偿器, 以完全消除阶跃扰动对系统的影响, 并将原系统的最优无静差扰动抑制问题转化为无扰动最优控制问题;然后利用灵敏度方法, 求得由精确的解析项和伴随向量级数形式补偿项组成的最优控制律, 通过截取伴随向量级数的有限项和, 可得到次优无静差控制律.仿真实例验证了该方法的有效性.

摘要:提出一类更广泛的信息系统,称其为广义信息系统.它包含了完备信息系统, 不完备信息系统和多值信息系统.给出了广义信息系统集合近似的概念, 方法和相关性质.讨论了广义信息决策系统的决策描述形式&这种决策描述形式易于转化为Skolem标准型, 可以直接应用于人工智能的归结推理.

摘要:研究多输入时滞离散系统的变结构控制问题.首先将离散时滞系统简化为无时滞离散系统, 在此基础上提出一种新的变结构控制设计算法.该算法能使从空间任意点出发的运动在有限时间内准确到达并保持在切换面上I不发生切换面的穿越,有效地消除了抖振.数值计算和仿真结果表明了该方法的有效性.

摘要:建立了基于贴近度的信用等级评价模型,在此基础上建立了具有模糊约束的多目标模糊规划模型,用于优化商业银行信贷决策.为了便于求解,采用加权和方式将多目标问题转化为单目标问题, 运用容差法对模糊约束进行清晰化.最后通过实例运算验证了该模糊规划模型的有效性与柔性.

摘要:讨论一类带Wiener过程的不确定Markov 跳跃线性系统的鲁棒跟踪和模型跟随问题.通过构造一组非线性鲁棒状态反馈跟踪控制器来跟踪给定的动态信号, 该控制器确保系统当时间趋于无穷时是以扰动衰减系数鲁棒随机稳定的,且跟踪误差有界.最后给出了算例, 说明所设计的鲁棒跟踪控制器具有较好的跟踪性能.

摘要:对蚁群算法中蚂蚁的个体行为进行改进, 解决了星球表面复杂环境下探测机器人的路径规划问题.在个体行为中加入目标导向行为, 惯性行为和沿障碍行走行为, 并进行加权融合, 改进了传统的ACO 算法,提高了算法的智能,保证了算法的全局收敛性.在蚁群算法规划的基础上提出一种紧绳算法, 对蚁群算法的最后结果进行处理, 最终给出了最优规划路径.最后通过仿真对该方法进行验证.