摘要:

进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用, 以及进化多目标优化算法的未来发展方向.

摘要:

对于动力学方程未知的全驱动多变量欧-拉系统,进行了基于特征模型的全系数自适应控制方法研究.根据全系数自适应控制思想,针对全驱动欧-拉系统提出了差分方程形式的特征模型, 并得到该特征模型各系数的一些性质.基于建立的特征模型,提出多变量黄金分割控制律和相应的自适应控制策略,并对闭环系统的稳定性进行了分析.最后对两连杆的空间机器人进行了仿真,仿真结果表明了该自适应控制方法的优越性.

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对一类不确定非线性互联系统,给出了一种模型参考跟踪分散模糊H∞ 控制方法.采用模糊不确定T-S模型对非线性不确定互联系统进行模糊建模,应用并行分布补偿算法(PDC)给出了模型参考跟踪分散模糊H∞控制的设计及算法.应用李亚普诺夫方法证明了模糊闭环分散系统的稳定性分析.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.

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通过引入虚拟零力矩点假设, 提出了一个多种外界干扰下拟人机器人的整体分析模型,分析了拟人机器人抗干扰行走的稳定性.给出了支撑多边形的计算机表达方法和失稳时旋转边界的确定方法.为了在不同的情况下保持平衡,提出了改变支撑多边形、手的支撑、改变上体重心等3 种新的稳定性恢复方法.通过优化从虚拟零力矩点到旋转边界的距离,提出了恢复平衡的优化算法.通过仿真实例验证了所提出方法的正确可行性.

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在同时考虑网络诱导时延和数据包丢失的基础上,研究了动态输出反馈网络控制系统指数稳定性和控制器设计问题.基于一定的数据包丢失率和不大于一个采样周期的时延,将系统建模为结构事件率约束的异步动态系统.利用线性矩阵不等式方法推导出网络接通率约束的系统指数稳定的充要条件,给出了确保系统稳定的控制器设计方法.Matlab数值算例说明了研究结果是有效可行的.

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针对一类离散系统,研究了带有终端约束凸集的MPC 控制问题.通过离线设计一组椭圆不变集,并将其组合成一个终端约束凸集,其中凸集参数作为在线优化变量.在线运算时,根据实际的终端状态即时地选择合适的终端不变集,从而有效地扩大了系统的可行域.分别给出了设计MPC 控制器的离线和在线算法, 仿真实例说明了该方法的有效性.

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分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

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针对饱和约束系统提出了一种鲁棒模型预测控制算法,分别考虑了多面体不确定性和结构反馈不确定性.考虑无穷时域的最坏二次性能指标, 通过采用带有饱和特性的反馈控制结构,将控制律的求解转化为一个在线的线性矩阵不等式优化问题.初始时刻优化问题的可行性保证了闭环控制系统的鲁棒稳定性.最后的仿真结果说明了算法的优越性.

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针对复杂工业过程中一些关键工艺参数难以用仪表进行在线检测的问题,提出了基于案例推理的软测量方法.案例表示由案例产生时间、工况描述、解及相似度组成;案例检索采用具有多相似度阈值计算的最近相邻策略;案例重用采用基于静态相似度阈值和基于动态相似度阈值两种算法,并给出了新的案例修正和存储策略.用该方法建立的磨矿粒度软测量模型已成功应用在某选矿厂磨矿过程中.应用结果表明提出的方法效果显著, 具有推广应用前景.

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为模拟空间对接强制校正阶段的推出和拉近过程, 提出基于六自由度并联机器人位置内环的柔顺力控制策略.综合考虑参数变化、模型变动和外来干扰等不确定性,利用μ综合控制理论设计鲁棒力控制器,并通过μ分析比较鲁棒力控制器和经典力控制器的鲁棒稳定性和鲁棒性能.鲁棒力控制器和经典力控制器的实验结果,表明了所设计鲁棒力控制器的有效性和优越性.

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为钢铁企业原料存储分配问题建立了以降低成本并保持原料成分稳定为目标函数的非线性数学模型、并提出了改进禁忌搜索算法进行求解.该算法利用基于随机kick 移动的迭代局域搜索策略作为跳出局部最优的策略, 其中迭代局域搜索策略的邻域以环交换移动产生.通过150组随机数据的实验证明, 引入迭代局域搜索策略的禁忌搜索算法具有较强的全局搜索能力,是解决该类实际工业问题的快速有效的近优算法.

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提出了低频电磁波、 视觉、 计程轮这3 种管道机器人定位方法;分析了3 种传感器定位精度、作用范围和工作速率的特点;在考虑3 种定位方法精度条件下, 给出了传感器的优先权系数计算方法与基于优先权系数的D-S证据融合信度函数;通过D-S证据融合规则得到融合证据, 解决了多传感器定位中决策传感器的选择问题,以实现管道机器人准确、 快速地定位.

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研究了一类同时具有非线性不确定特性、干扰输入和时滞特性的线性系统鲁棒容错控制问题.在更实际、 更一般的执行器故障模式下, 利用线性矩阵不等式方法,分析了与鲁棒稳定性能相容的H∞扰动衰减性能指标的取值范围;在指标相容的基础上, 给出了鲁棒H∞容错控制器存在的充分条件,以及容错控制器的构造性设计方法.仿真实例验证了方法的有效性.

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给出了Petri网上广义互斥约束的最大允许监控器综合方法, 其中该监控问题满足两个条件:正权值禁止库所的影响子网是状态机;负权值禁止库所的输入和输出变迁均只有一个输入库所.首先得到了监控器存在的充分和必要条件;其次构造了约束等价转换的方法,该方法可将存在不可控变迁的监控问题简化为相当于变迁全部可控的监控问题.最后通过一个例子说明了该方法的可行性.

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基于上游厂商独占垄断以及下游厂商为同质Stackelberg或Cournot双头垄断的假设, 对上游厂商原料供应最优决策以及下游厂商的均衡利润与创新激励的决定过程进行了论证.结果表明:与上游完全竞争情形相比,上游厂商的独占垄断结构使得下游厂商的显著创新激励大幅下降,但非显著创新激励变化不明显.

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在微粒群的静态多元规划模式的基础上,考虑到多元最优值对群体寻优的引导因子间的比例在寻优过程中不能进行动态自适应调整,因而将模糊逻辑引入对微粒群的多元规划引导,提出了一种用于自适应动态规划的模糊微粒群算法模式, 并以最优和次最优分布信息的模糊规划为例,进行了微粒群多元模糊规划模式的设计和数值仿真.仿真结果表明, 该算法模式较静态多元规划模式具有更好的总体收敛性能.

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基于欠驱动机械系统的动力学,分析了其驱动模式;为了便于欠驱动机械系统的控制设计,针对具有动能对称性的欠驱动机械系统,提出了一种闭环全局坐标变换方案.该方案将欠驱动机械系统的动力学转换成具有结构特征的级联规范型( 即严格反馈、严格前馈和非三角级联非线性系统),并分别给出了Pendubot、倒立摆系统和TORA(Translational Oscillator with Rotational Actuator)系统的级联规范型.

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研究采用嵌入模糊决策规则的遗传算法(即模糊优化方法) 求解物流配送多目标定位-运输路线安排问题(MLRP),重点考虑了时间和运输成本两个目标的MLRP 的求解方法.该算法分成3 个阶段,首先利用遗传算法对初始种群搜索选择优化配送路径;然后应用配送网络调度算法综合评价来确定配送路径中的关键路径和非关键路径;最后根据模糊决策规则计算其各个调度相应的指标, 并对已挑选出来的染色体中的某些位基因进行调整, 以提高算法的收敛性.计算机仿真结果证明了将此混合算法用于求解中、小规模物流配送问题的有效性.

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针对供应链网络结构, 从系统论的角度应用信息熵概念,定义了供应链的聚合度, 建立了供应链系统稳定性的数学模型,通过聚合度、 冗余度指标揭示了供应链的抗干扰能力和稳定性.分析了一个供应链的稳定性,得出聚合度、冗余度等指标可以反映供应链的稳定性.

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讨论了一类基于采样测量值的不确定系统鲁棒H∞滤波问题,所考虑的系统同时具有连续和离散干扰.对于所有的不确定性, 研究了系统稳定性条件,并利用采样测量值设计了一个稳定的滤波器, 滤波误差满足指定的LI性能.给出了滤波器存在的充分条件,并利用矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法,通过求解LMI可以方便地得到滤波器的表达形式.最后,数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性.

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为建立以载体分子为基础的DNA计算系统,根据目的基因和载体分子连接操作的特性构造一类DNA计算模型.该模型基于上下文的插入/删除模型,将线性分子拓展到环形质粒分上进行讨论.以剪接系统理论为基础, 对在单一限制性内切酶作用下的插入/切割操作进行模拟. 最后证明了这类操作的图灵机表达能力.

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针对永磁直线电机伺服系统数学模型非线性的特点设计L2鲁棒控制器, 将跟踪和扰动抑制问题归结为L2控制问题.通过构造适当的存储函数得到描述系统L2控制器的定理;证明定理给出的控制器能满足干扰抑制和系统的渐近稳定.仿真结果表明, 用该方法设计的系统能很好地抑制扰动和跟踪给定, 满足对高性能永磁直线伺服系统控制的要求.

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提出一种新颖、有效的移动机器人导航方法.首先利用归一化RGB值的特性和几何封闭性提取出道路区域和可疑障碍物区域;然后利用重投影以及灰度相似性剔除路面水迹及裂痕;接着对障碍物区域进行局部视差连续性约束下的相似性匹配, 并构造障碍物的最大包围盒;最后对连续二帧图像进行色调均值和方差的匹配以估计障碍物的相对速度,利用不同的策略进行避障.道路区域和障碍物区域的提取实验以及避障的仿真实验验证了该方法的有效性.

摘要:

针对目前传感器数据融合过程中,各传感器的可靠度估计困难和测量数据融合结果精度较低的问题,利用模糊理论中的相关性函数, 提出了多传感器的相互支持程度计算的新方法,并基于最小二乘原理, 对支持程度高的传感器数据进行融合.该方法计算简单,能客观地反映各传感器的可靠程度, 不需要知道数据的先验信息.仿真结果表明, 相比同类融合方法,该方法获得的结果具有更高的精度.

摘要:

讨论了线性奇异摄动系统广义状态解当ε 趋于零时在广义函数空间上的收敛性问题.在已有结论的基础上,得到了奇异摄动系统广义状态解收敛的代数判据,该判据简化了对奇异摄动系统广义状态解收敛性的判别, 为系统控制器设计提供了一种代数条件.