摘要:

因混杂系统预测控制(PC-HS)具有在线处理控制量和状态量的约束等优点,而成为学术界研究的一个热点.系统地论述了PC-HS的发展和研究现状,在介绍混杂系统的背景和模型的基础上,重点讨论了PC-HS的各种算法%性能等几个前沿问题,并对PC-HS目前研究中存在的问题进行了分析,对未来的一些研究方向进行了展望.

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为了增强混杂Petri网模型描述能力和克服一阶混杂Petri网模型语义错误的问题,定义一种新的混杂Petri网模型--广义混杂Petri网,提出了相应的迁移使能和迁移引发语义.通过划分标识等价类提出了广义混杂Petri网连续迁移瞬时引发速率的有效求解方法和模型行为演变分析方法.给出了广义混杂Petri网模型的混杂系统建模实例,同时结合模型行为演变和线性规划实现了混杂系统的优化控制.研究结果表明,所定义的模型描述能力更强,模型语义正确合理,能够有效描述和分析混杂系统.

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利用多Lyapunov函数方法,研究一类具有时变时滞的线性离散切换系统基于观测器的H∞控制问题.通过设计对角分块形式的多Lyapunov 函数矩阵,使切换律只依赖于观测状态.在基于观测器的切换反馈控制策略下,给出了系统实现H∞ 控制的充分条件,且条件可以表示为与时滞界相关的线性矩阵不等式(LMI)的形式,同时还给出了切换律%观测器和控制器的设计方案.最后用一个仿真例子表明了结论的有效性.

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在非线性非高斯系统状态估计问题中,后验概率密度函数的解析形式难以得,标准粒子滤波算法采用状态转移概率函数代替后验概率作为重要性采样概率密度函数,而未考虑当前观测数据的影响.针对该问题,首先提出了非线性交互多模型算法;然后应用该算法产生重要性采样概率密度函数,设计了新的非线性交互粒子滤波器.新的概率密度函数融入最新观测数据,更接近系统状态后验概率.比较实验表明了所提出算法的有效性.

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提出一种非线性分类方法--基于非线性映射的Fisher判别分析(NM-PDA).首先提取基向量;然后采用Nystrom方法,以基向量为训练样本,将形式未知的非线性映射近似表达为已知形式的非线性映射,这种近似的非线性映射将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征子空间;最后对映射数据进行线性Fisher判别分析.实验采用7组标准数据集,结果显NM-FDA具有较强的分类能力.

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将热轧批量计划问题作为一个约束满足问题处理,建立不确定计划数的VRPSTW约束满足模型.在求解过程中,先用约束满足的一致性技术过滤变量的值域,收缩搜索空间;然后用变量选择和值选择构造轧制计划的解.为变量赋值之后,实施约束传播,保证每块板坯只被访问一次并动态禁止子回路.在已有的解的基础上,应用基于禁忌的k-opt互换改进解的质量.数据实验证明模型和算法是有效的.

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针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法.该方法利用证据推理算法得到方案属于各语言等级的信任度,利用二元语义对方案进行语言集结;然后结合决策者和准则权重的不完全确定信息及方案与理想方案的二元语义间的距离构建非线性规划模型,利用遗传算法求解所得模型,计算得到各方案的排序.实例计算表明了该方法的可行性和有效性.

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结晶器内钢水液位控制系统是一个时变的,非线性的,多干扰的复杂系统,通过对铸轧机结晶器液位控制系统的分析#建立包含液压执行机构在内的结晶器液位模型,并且提出模糊自适应PID控制策略,给出模糊控制规则,从而实现PID 参数的在线整定.仿真表明该系统较常规PID控制具有更好的稳定性,且控制精度高.

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对非线性微分代数模型电力系统的耗散Hamilton实现问题进行了研究.首先提出了非线性微分代数系统的耗散Hamilton实现结构,给出了完成常值耗散Hamilton实现的充分条件;然后证明单机单负荷电力系统必然存在耗散Hamilton实现,并构造出系统的一个耗散Hamilton实现.

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提出度量粗糙集不确定性的粗糙熵概念,并基于粗糙熵对属性的重要度给出了定义,从而提供一种求解模糊多准则决策模型中准则权重的方法.根据备选方案的模糊评价系统,给出相关的知识表达系统,并建立删除冗余属性后的备选方案综合评价优选矩阵,通过比较各备选方案与理想方案的近似度求出最优方案.最后,通过实例计算证明了上述模型及方法的有效性.

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针对现有在线信誉系统中信任模型的缺陷,基于在线拍卖的特点,并结合已有信任研究成果,构建了基于多影响因素的信任模型.本模型适用于在线拍卖环境下对用户信誉状况的全面,准确的评估.仿真实验表明,与现有信任模型相比,本模型的信任度计算精确度较高,具有较好的可行性.

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针对视频序列中人的跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法.跟踪系统由运动目标检测,关联矩阵建立,特殊情况判断及处理以及轨迹关联,部分构成.提出一种基于改进的c- 均值聚类的自适应运动分割方法;不同情况下建立不同的关联矩阵,以准确判断实际场景状况;对遮挡问题作出处理,在两个目标遮挡不严重的情况下,分别采用均值漂移算法对其进行跟踪.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下多目标跟踪.

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通过动态补偿隐藏信息后的图像,给出一种可抵御RS分析的LSB 隐藏方案.该方案基于混沌系统产生随机序列选择嵌入位置并进行LSB 嵌入,对嵌入信息后的图像进行动态补偿,补偿后的图像即使信息嵌入率接近于100%方法得到的估计值仍将低于判决阈值,从而作出错误判决.混沌系统初值和动态补偿参数可进一步提高系统的安全性.实验表明,该方案可有效抵抗经典RS 方法及其多种改进方法的分析.

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对模型不确定性和控制能量约束并存时一类非自衡对象的最优控制问题作了探讨.首先基于一类随机模型误差的描述,定义了一个平均意义上的包含跟踪误差和控制能量在内的性能指标;然后通过谱分解极小化该性能指标,导出一个最优的控制律,从而为模型不确定性和控制能量约束并存条件下一类非自衡对象的最优控制问题提供了一种实用的控制方法.仿真结果证明了该方法的有效性.

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提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时,收集,思维和分类的功能,避免了MLP 神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能.

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研究具有状态时滞的线性离散时不变系统的Gl2 控制问题.基于简化的Gl2 分析定理,Gl2 控制问题被等价转化为H∞ 控制问题.通过LMI 和构造Lyapunov 函数,得到了Gl2 性能的LMI表述.给出了使得时滞系统稳定且满足给定性能指标的无记忆Gl2 状态反馈控制器存在的充分条件和设计方法.当系统具有独立范数有界扰动输入和全结构不确定性时,使用此方法设计得到的Gl2 控制器比H∞ 控制器的保守性更小.算例验证了该方法的有效性.

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通常,飞控系统重构设计需知系统的故障信息,而使用直接自适应控制技术可在不知道系统故障信息的情况下,对飞控系统操纵面损伤进行重构,并且可使故障飞机很好地跟踪参考模型的输出.采用优化算法设计反馈补偿器以保证故障系统的严格正实性,并利用Lyapunov 函数证明重构系统的渐近稳定性.将该方法用于某型飞机侧向控制系统的设计,仿真结果表明,在操纵面严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能.

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基于一类广义生物经济系统,研究离散微分代数系统的混沌及混沌控制问题.首先提出一种基于混沌微分代数系统的直线稳定化方法;然后将该方法应用于一类具有混沌现象的广义生物经济系统,并设计了状态反馈控制器,将混沌轨道稳定到理想的目标轨道,实现对混沌种群的控制;最后通过仿真结果证明了该控制方法是行之有效的.

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结合CAN总线的位填充机制和最坏情况下的报文延迟时间的数学模型,针对周期性报文,提出基于主节点的报文调度方式,给出了该调度方式下的报文响应时间数学模型.通过CAN总线系统实验平台,对CAN报文的实际长度进行检测和分析,并对符合SAE标准的报文实时性进行了分析和评估.实验表明,基于主节点的调度方式保证了CAN报文的实时性,使得系统具有可调度性.

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核求解是粗糙集理论的重要内容之一,尽管在核求解问题上已有大量的研究成果,但有关核更新算法的报道却不多.有人提出一种在对象增加情况下核的增量式更新算法,但未讨论对象动态删除的情况.对此,提出一种基于差别矩阵的属性核快速更新算法--FUAC.该算法在更新差别矩阵时仅需删除某一行及某列,或插入某一行,因而可有效提高核的更新效率.理论分析表明,该算法是有效可行的.

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研究前件变量采用双交叠模糊分划的T-S模糊系统的稳定性问题.首先针对自由系统,将连续时间系统的,基于最大交叠规则组的稳定性分析方法推广应用于离散时间系统,并采用模糊Lyapunov方法得到了稳定性的新结论.采用非并行分布补偿控制律,针对受控系统也得到了相应的结论.这些结论比已有的结果更加宽松.仿真例子验证了该稳定性结论.

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为了补偿神经网络的黑箱特性并提高其工作性能,将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出一种基于粗糙集的神经网络体系结构.首先,利用粗糙集理论对神经网络初始化参数的选择和确定进行指导,赋予各参数相关的物理意义;然后,以系统输出误差最小化为目标对粗糙神经网络进行训练,使其满足性能要求.实验结果表明,粗糙神经网络能较好地完成数据挖掘任务,并能获得较高的分类精度.

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研究确定的以及具有范数有界不确定性的离散广义系统的严格正实分析和控制问题.首先给出了确定离散广义系统状态反馈扩展严格正实控制器的存在条件和设计方法;然后利用线性矩阵不等式分析了不确定离散广义系统广义二次稳定且扩展严格正实的条件,讨论了状态反馈使闭环系统广义二次稳定且扩展严格正实问题,给出了状态反馈鲁棒扩展严格正实控制器的综合方法;最后通过数值算例说明了所提出方法的有效性.

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提出一种基于免疫原理的动态聚类算法,它能在噪声环境下得到任意形状的聚类,并能有效地实现动态聚类操作.算法包括3 个步骤:首先基于生物免疫机制得到一个反映当前数据分布特征的抗体集合;然后使用最小生成树方法得到聚类的初始结构;最后针对数据库的更新设计了动态聚类算法.仿真结果表明了该算法实现动态聚类的有效性.

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提出一种基于非线性电路频域核分析和神经网络的故障诊断方法.主要研究非线性系统频谱的获取,非线性系统频谱特征的提取及基于非线性系统频谱特征的故障诊断.利用Volterra频域核估计辨识非线性系统,通过系统广义频率响应函数的估算提取电路特征,将其预处理后作为递归神经网络的输入样本,利用神经网络的分类功能对电路的工作模式作出故障决策.最后,给出故障诊断实例验证了该方法的有效性.

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为了改善系统的响应性能或解决常规内模控制不能用于不稳定对象的问题,通常在常规内模控制结构中增设一个反馈环节,但这种改进型内模控制系统的性能分析尚缺乏系统的,令人满意的结果.为此,利用基于传递函数互质分解的频域理论,系统地分析了这种改进型内模控制系统的稳定性和稳态性能,得到了保证系统内稳定和鲁棒跟踪的一般性结论,并且无论控制对象稳定与否,系统连续或离散,该结论都适用.