摘要:

多目标进化算法在求解多目标优化问题方面具有独特的优势.对此, 介绍了多目标进化算法的基本原理,讨论了多目标进化算法的一系列改进方法;论述了近年来多目标进化算法在自动控制领域中的最新研究成果, 并对其未来的发展方向进行了展望.

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符号有向图(SDG)是用来表示大规模复杂系统中变量之间因果影响关系的一种重要工具,但其存在一些不易克服的缺点.为此, 首先提出一种新的模型-概率SDG 模型,用条件概率描述故障之间的传递关系;然后在概率SDG 模型的框架下,提出一种故障分析诊断的推理方法,即利用图消去算法和连接树算法进行贝叶斯推理,并计算出故障概率.最后以65t/h锅炉系统为例,研究建立其概率SDG 模型,并在此基础上验证了上述模型和推理方法的有效性.

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应用极点配置方法,讨论了根据网络的现实状态将极点配置在不同区域,使链路具有较高的利用率且解决网络拥塞的问题.由于利用前面时刻的信息,提前通知源端网络的使用情况, 从而避免了时延对其性能的破坏性影响.此算法不仅保证了网络缓冲器的不溢出及带宽的公平分配和充分利用,而且使信源速率能快速、 动态地响应网络状态的变化.仿真结果验证了极点配置算法能使网络具有良好的动态性能.

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研究一类具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的鲁棒自适应镇定问题.利用随机控制的Lyapunov设计方法,对受Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式的跳跃系统, 利用backstepping方法设计参数自适应律和控制律, 使得闭环系统状态在4阶矩意义下全局一致有界,并能收敛到平衡点的任意小邻域内.仿真结果表明了该设计方法的有效性.

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将目标整体相关匹配算法和目标各子块相关匹配作表决的算法相结合,有效解决了运动目标被遮挡的跟踪问题.目标被遮挡,表现为某些子块被遮挡且匹配错误.对被遮挡的子块使其不参与表决,也不参与整体相关匹配的计算, 只利用目标剩余的能代表目标本身属性的未遮挡子块继续跟踪目标.实验结果表明, 采用的两种算法互为补充,对解决遮挡情况下目标的视觉跟踪是有效的.

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对于二能级开放量子系统, 研究了利用相干控制抑制退相干效应的问题.首先讨论了二能级开放量子系统在相干控制下的建模问题, 将退相干抑制归结为与环境噪声解耦的控制问题.然后, 引入开环控制抑制退相干, 并证明该控制可使系统状态中的部分分量与环境噪声渐近解耦.最后引入反馈控制,使得系统状态的相应分量可以与环境精确解耦,同时能够避免测量引入的量子噪声的影响.

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提出一种准则权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策方法.该方法利用训练集的分类结果和准则权系数的不完全确定信息, 基于类间离差最大和类离差最小构建非线性规划模型,再利用遗传算法求解所得优化模型,得到训练集中各方案在各准则下的效用值和准则权系数, 通过插值得到方案集中方案在准则下的效用值,确定方案与各类间的离差, 进而得到方案的分类.实例计算表明了该方法的有效性和可行性.

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针对网络级传感器管理问题,提出一种基于联合信息增量的集中式网络多平台传感器管理算法.该算法充分考虑了网络通信故障、通信延迟以及配准误差等因素.仿真研究表明,该算法性能优于轮流分配算法,且分配结果随通信因素的变化规律符合实际物理意义.

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研究极大代数上线性系统单输入单输出的最小实现问题.给出了存在2维最小实现的充要条件,该条件是用无穷序列{gi}0-∞元素之间的关系描述的,因而容易判断;同时, 用涂奉生提出的结构标准形和最小实现算法给出了2维最小实现的构造方法,从而完全解决了2维最小实现问题.作为以上结果的推论,指出了涂奉生猜想在维数小于等于2的情况下成立,并通过反例说明涂奉生猜想在大于2维的情况下不成立.

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针对一类能够由中立型变延迟非线性微分方程描述的神经网络模型,给出了全局渐近稳定的不依赖于时间延迟的充分条件.所得到的稳定判据不仅考虑了神经元的激励和抑制对网络的影响,而且易于验证.仿真示例验证了所得结论的有效性.

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为了削弱变结构控制系统的抖振,提出一个新的滑动模态到达条件.分析了该到达条件参数对系统动态性能的影响,讨论了参数的物理实现,并给出了到达时间的简化计算公式.仿真结果表明, 该到达条件能有效地抑制抖振.

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讨论含参数不确定的离散时变时滞奇异系统的时滞相关的鲁棒状态反馈稳定化问题.在一系列等价变换下,阐述了其和一个不确定正常线性离散时变时滞系统的鲁棒状态反馈稳定化问题的等价关系;利用矩阵不等式方法, 给出一个对所有容许的不确定,使得闭环系统正则、因果且稳定的时滞相关鲁棒状态反馈稳定化控制器存在的充分条件以及无记忆状态反馈控制器的一个解.

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提出一种基于密度的快速查找离群点的算法- 基于方形邻域的离群点查找算法(ODBSN),该算法把DBSCAN算法的邻域改造成方形邻域, 并吸收基于网格算法的思想, 用密集的方形邻域快速排除非离群点;用邻域扩张的思想代替网格划分克服了基于网格算法中" 维灾 ”缺点;同时用局部偏离指数指示离群点的偏离程度,又具有识别精度高和偏离程度可度量的优点.理论分析表明该算法性能优于著名的基于密度的算法,实验表明,ODBSN算法能在各种形状分布与各种密度的数据中有效地查找离群点,速度明显优于LOF 与DBSCAN算法.

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研究一类离散Takagi-Sugeno(T-S)模糊时滞系统的稳定性分析和H∞控制器设计问题.通过构造适当的模糊Lyapunov函数, 给出一种新型的基于线性矩阵不等式(LMI)的时滞相关稳定性充分条件,该条件比以往结果具有更小的保守性;在此基础上, 提出了H∞模糊状态反馈控制器的设计方法.仿真结果表明了所提方法的有效性.

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研究一类线性时滞系统的基于观测器的故障检测滤波器设计问题.通过对线性时滞系统进行广义坐标变换,得到了只包含输入、输出时滞,无状态时滞的新的系统表达形式.在此基础上,选用基于观测器的故障检测滤波器作为残差产生系统,使得到的残差动态方程为仅包含未知输入时滞和故障时滞的线性时不变形式,进而可应用已取得的线性时不变系统故障诊断研究成果设计故障检测滤波器.同时给出一种线性时滞系统故障检测滤波器设计的H∞优化设计方法,并通过算例验证了所提方法的有效性.

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首先研究一类单输入非仿射非线性系统的逆最优控制问题,其代价泛函为非线性-非二次型, 设计出一族参数化的状态反馈逆最优控制器;然后讨论当该系统为耗散系统时,在供给率为二次型的耗散性理论框架下,给出使系统渐近稳定的李雅普诺夫函数和镇定控制律,并通过适当选取代价泛函中的参数,使得李雅普诺夫函数也是最优值函数,进而揭示出耗散系统在线性输出反馈意义下稳定性与最优性之间的等价关系.

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基于线性矩阵不等式(LMI)方法,研究一类时滞线性系统的鲁棒非脆弱控制器的设计问题.在假定控制器增益扰动范数有界的前提下,对不确定时滞线性系统设计了鲁棒非脆弱状态反馈控制器,同时以一个LMI的形式给出了状态反馈控制器存在的充分条件, 而且该LMI是与时滞相关的, 因而具有较小的保守性.数值例子证明了该设计方法的有效性和可行性.

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离群数据挖掘是数据挖掘的重要内容.利用蚁群算法鲁棒性强的优点,改进了聚类方法.在此基础上,将聚类分析和蚁群算法某些参数相结合,提出一种基于聚类的离群指数新定义,成功地实现了离群数据挖掘过程并编程实现.采用此方法对流程企业的大量历史数据进行分析,从而起到了对设备运行优化和故障预警的作用.

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根据复杂仿真系统具备随机性、严格时序逻辑性等工程实际特点, 提出一种以隐Markov模型(HMM)为基础,利用多元统计理论定量分析复杂仿真系统运行有效性的评价方法.在引入状态观测向量矩阵的基础上, 详细介绍了量化描述仿真剧情、复杂仿真系统运行状态的HMM的建立方法,给出了复杂仿真系统运行有效性评价准则,并针对评价过程中的关键算法进行了深入研究.

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针对Fridrich 提出的使用固定密钥的随机调制算法, 提出一种基于噪声同步分析的隐写检测方法.该方法使用图像复原、噪声估计和相关性计算实现对噪声同步程度的度量,并对同步分析下随机调制隐写的安全容量进行了分析.理论和实验表明,固定隐写密钥的使用会降低随机调制算法的安全性.

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讨论供应商参与下部件设计方案的评价与选择问题.通过引用表现度的概念, 采用模糊综合评判的方法对供应商和提供的部件备选方案分别进行评价.综合供应商及其备选方案各自的评价值得到各设计方案的综合表现度,以设计方案的综合表现度作为评价和选择标准, 确定该部件选择的供应商及其设计方案.结合液晶显示器开发实例说明了该方法的应用.

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提出一种求解最优潮流(OPF)问题的新算法--解耦半光滑牛顿型算法.该算法是对作者的投影半光滑Newton算法的改进和提高,它除了保持原算法不必识别不等式约束、对界约束的特殊处理以减少讨论问题的维数等优点外, 其显著的特点是结合了电力系统固有的弱耦合性质,构造了求解OPF问题的一类解耦半光滑牛顿算法.解耦算法可达到加快计算速度、 提高计算效率的目的.IEEE多个算例的数值实验以及与其他方法的比较均显示了新算法具有良好的计算效果.

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阐述了稀疏贝叶斯方法在时间序列预测中应用的理论基础,将稀疏贝叶斯方法应用于Logistic 方程产生的混沌时间序列和发动机油滑数据的预测,并与支持向量机(SVM)和RBF神经网络时间序列预测进行了比较.实验结果表明, 稀疏贝叶斯方法不仅具有SVM的性能,而且比SVM使用更少的核函数, 取得了较好的预测效果.

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小波神经网络随着输入维数的增加, 网络参数将呈指数倍增加, 导致收敛速度下降.在研究统计学理论的基础上, 提出了以结构风险最小化为目标的训练方法.该方法最大限度地保证了网络的泛化能力.将该网络应用于电梯交通流的预测,得到了比传统IJ 神经网络更优的效果.

摘要:

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.

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研究分段线性(PL)系统预测控制问题, 提出了PL 系统双模预测控制,并证明了该方法的稳定性.该方法使用混合逻辑动态系统来建模PL系统, 利用PL系统状态反馈控制来确定PL系统的受控不变集, 并结合双模预测控制方法获得PL系统双模预测控制.该方法解决了系数矩阵的选择问题,不需要满足最终状态等式约束.一个分段线性系统的实例证明了该方法是可行的.