摘要:

由于气压驱动系统本身具有强非线性、固有频率低、刚度低和阻尼小等特点,实现高精度的位置伺服控制比较困难.针对我国在这方面所做工作相对较少的现状,从电-气位置伺服系统的控制方式和控制策略两方面综述了近年来的发展状况,并对各种方法的优缺点进行分析和比较,同时探讨了这一研究领域的发展方向和需要解决的问题.

摘要:

基于浮点数编码,提出一种分级变异的动态免疫克隆选择优化算法.根据抗体的亲和度将种群分解为3个子种群,分配以不同的搜索任务,实施不同的变异策略.在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数,从而加快了全局搜索速度,提高了局部搜索精度.对5个复杂函数的优化仿真实验表明了该算法的有效性.

摘要:

同时考虑企业投资的先动优势和后动优势,建立了新产品项目战略投资决策的期权博弈分析框架.研究了双头垄断企业最优均衡投资产量和最优投资时机策,分析了其均衡战略投资策略规则及其条件,探讨了投资成本差异和市场不确定性程度对企业价值和投资临界值的影响.最后通过数值释例对理论结果进行了验证.

摘要:

对控制能量存在约束条件下一类不确定时滞系统的最优控制问题进行了研究.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,为一类不确定时滞系统导出了一种最优的控制器设计方法,可以兼顾模型不确定性和控制能量约束.仿真研究进一步说明了所提出方法的有效性.

摘要:

讨论了T-S模糊系统的局部稳定性及控制器设计问题.给出连续T-S模糊系统局部稳定的定义,利用非二次Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)方法得到连续T-S 模糊系统局部稳定的充分条件,并给出了基于LMI的局部镇定控制器设计方法.该方法不同于已有的全局稳定控制器设计方法,为判别模糊系统的稳定提供了新的选择.最后通过数值算例演示了控制器的设计方法,并证明了该方法的可行性.

摘要:

提出一种基于Bayesian信念网络(BN)的客户行为预测方法.通过知识学习构建客户行为Bayesian网络(CBN),根据CBN对预实例计算联合分布概率,准确预测了一对一营销优化中的客户行为.CBN学习算法包括连线和定向部分,复杂为O(N4)条件相关测试.在零售行业一对一营销实际应用表明,CBN学习算法较现有BN学习算法更快构建CBN,预测精度高于朴素Bayesian分类法.

摘要:

研究了一类由偏微分方程描述的Ito型时变时滞随机系统的变结构控制问题.首先构造了系统的滑动流形,设计了变结构控制律;然后证明了系统的滑动模具有次可达性,并且利用Halanay不等式的方法给出了系统滑动模运动为均方稳定运动的一个充分条件.

摘要:

在保证闭环系统稳定的前提下,将被控对象看成控制器,控制器看成被控对象,从集合的角度研究了镇定区间对象族的控制器存在条件和设计方法,利用值集的概念和Youla参数化结果给出了镇定区间对象族控制器存在的充分条件.在强约束条件下,得到了控制器存在的充要条件.最后给出了鲁棒镇定控制器的设计方法.

摘要:

研究了非合作用户的网络定价问题.将对策论中主从策略的思想应用到定价策略中,首先分析了在Nash平衡态下使主方收益达到最大时价格所满足的条件;然后结合网络市场的供求关系,将Nash平衡点视为供求平衡点,从而确定了相应的价格;最后以数值例子得出Nash平衡态下用户的速率和网络的收益.结果表明,合理的价控策略能够激发用户合理地使用网络资源,同时给管理者带来最优收入.

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针对大射电望远镜馈源舱跟踪定位问题,提出一种自适应滑模控制方法.从线性化模型出发,将模型偏差、风载荷视为系统外部扰动,通过引入参数自适应制,在线估计外部扰动并加以补偿.采用Lyapunov稳定性理论,推导了舱索系统的多输入多输出自适应滑模控制律.在此基础上,针对大射电望远镜50m缩尺模型,采用离散悬索模型和自适应滑模控制方法对舱索控制系统进行了仿真,并与传统的PID 控制方法进行对比.结果表明,采用自适应滑模控制使跟踪误差减小到约32%,并提高了抗风扰能力.

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对基于差别矩阵的核求解方法而言,差别矩阵的规模是直接影响核求解效率的关键因素.为此,针对不平衡分类数据情况,提出一种基于多差别矩阵的核求解算法.该算法先按决策属性值划分对象集,进而建立任意两个不同对象集对应的差别矩阵,形成多差别矩阵,从而求出核,各差别矩阵因不平衡分类数据可有效降低其规模,提高核的求解效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.

摘要:

粗糙集理论研究的重要内容是分类与约简,其目的在于获取优良的规则知识,实现准确的决策.通过提出规则集合的决策度量思想,从整体上体现了对一个规则集合的衡量,为基于多知识库的决策奠定了基础.基于模型集成的基本思想,将规则知识库作为一个决策模型,根据规则集度量选择模型,通过模型集成实现决策融合.

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针对带滞后因子的一阶惯性环节的PID控制器,给出确定其参数稳定域的一种图解方法.基于参数空间的图解稳定性准则,在已知比例增益范围的前提下,针对稳定和不稳定开环对象,直接在积分-微分参数空间绘制和确定稳定区域,避免了复杂的数学计算.该图解稳定性准则给出闭环稳定的一个充分必要条件,所得结果没有任何保守性.此方法也可用来求解系统的相对稳定度问题和应用于其他任意给定被控对象.

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研究基于再制造的闭环供应链运作问题,建立了具有再制造、废弃时滞和需求不确定性的闭环供应链动态模型.分析了闭环供应链的鲁棒运作,给出了针对再制造闭环供应链动态模型的鲁棒H∞控制策略和线性矩阵不等式算法,鲁棒H∞控制策略能够抑制闭环供应链运作过程中的不确定性影响,使闭环供应链系统运作达到理想总成本.最后通过仿真计算验证了所提出方法的有效性.

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为了设计系统的保性能控制器,使得闭环系统是正则、具有因果关系且稳定和性能指标有一上界,研究了扰动是满足Lyapunov 条件的一类非线性离散奇异时滞系统的保性能控制问题.应用线性矩阵不等式方法,给出了系统的保性能控制器存在的充分条件,并在这些条件可解时,给出了保性能控制器的表达式.最后通过仿真实例表明了所给方法的有效性.

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设计了一个强化学习和仿真相结合的动态实时车间作业排序系统.首先引入多个随机变量,将车间作业排序问题转换成序贯决策问题;然后通过仿真手段构建车间作业排序问题的模型环境,求取系统性能指标并保证解的可行性;接着设计了一个多智能体Q-学习算法和仿真集成解决作业排序问题;最后通过仿真优化实验验证了该系统的有效性.

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针对CAN网下的网络控制系统(NCS),提出一种动态闭环调度策略.通过网络监测器周期地在线获取当前的网络服务质量,估计当前可利用的网络带宽等参数,实时地调整控制系统的采样周期以适应网络中信息流的变化.将采用动态闭环调度策略的变采样周期NCS建模为一类具有参数不确定性的离散系统,研究了系统的鲁棒稳定性和控制器的设计方法.仿真结果表明所提出的综合设计方法对改善网络的运行能力和保证系统稳定性是有效的.

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为了提高蚁群算法的收敛速度和求解精度,根据仿生优化算法在不同阶段的特点,提出一种改进的蚁群算法.该算法对参数和选择策略进行了分阶段设计,而且参数的分阶段是根据寻优状态动态划分的.通过对蚁群系统马尔科夫过程进行分析,证明了该算法的全局收敛性.针对典型的TSP 问题进行仿真对比实验,验证了该算法在速度和精度方面优于传统蚁群算法.

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基于滑模控制原理,利用模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊控制方法.该方法提出一种简化非线性死区输入模型,取消了非线性死区输入模型的倾斜度相等以及死区边界对称的条件,还取消了非线性死区输入模型各种参数已知的条件.该方法通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方案的有效性.

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纱线的生产是一个多环节的复杂工业过程,其质量控制大多需要依赖领域专家的个人经验,为此提出一种基于支持向量机的纱线质量预测模型.探讨了模型选择与验证问题,并利用网格搜索法对模型参数进行了优化.试验结果表明,在小样本和噪音数据环境下,支持向量机模型仍能保持一定的预测精度,与人工神经网络模型相比,更适应于真实纺纱生产过程.

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针对一类带有不确定性的非线性MIMO纯反馈系统,提出一种自适应鲁棒模糊控制方法.该方法放宽了已有文献对系统模型的限制条件,基于李雅普诺夫分析方法获得了控制输入和自适应律.在控制输入设计中,鲁棒控制项用于补偿逼近误差向量.通过选择适当的设计参数,提出的控制方法使得闭环系统的所有信号是一致有界的和跟踪误差向量的范数收敛到小的零邻域内.仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

研究一类具有时滞的关联电力系统分散H∞控制问题,给出了分散无记忆状态反馈控制器的构造方法.结合Lyapunov-Krasovskii泛函方法和时滞积分矩阵不等式技巧,推导出此类系统时滞相关分散H∞控制的线性矩阵不等式充分条件.关联电力系统的仿真实例表明了该方法的有效性.

摘要:

主元分析(PCA)在工业生产过程的产品质量控制与故障诊断等方面已得到广泛应用,然而当过程的变量间存在着未知时滞性时,必须确定数据间的对应关系,否则PCA模型将会不准.基于此,提出了PCA优化建模方法.该方法以过程变量间的时滞常数为优化变量,在分析PCA 模型特点基础上,确定主成分个数和SPE 统计量为综合目标函数,并建立模型约束条件,采用遗传算法求解.最后给出了仿真实例,证明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对一类具有输出反馈耦合的离散非线性系统,将过程的非线性状态空间模型等效为线性时变状态空间模型;然后利用最小二乘法辨识系统参数,并通过在目标函数中引入系统状态的变化给出一种具有类似离散PI最优调节器结构的新型自适应预测函数控制器.由于引入了新的优化目标函数,该控制器控制效果与鲁棒性要优于仅考虑预测输出误差的传统预测函数控制器.仿真结果表明,该控制器优于经典离散PI最优调节器.

摘要:

为了保证轧制调度计划的可行性,提高排程的效率,根据热轧生产模式和轧制计划的特点,利用车辆路径问题模型来建模轧制调度问题,并用一种基于离散人工免疫算法的混合优化算法来解决这一问题.该方法利用离散人工免疫算法的全局搜索能力来寻找全局最优解,利用模拟退火方法来避免陷入局部最优.对某钢厂实际生产数据仿真结果表明,所提出的模型和算法对于求解热轧调度问题具有可行性和高效性.