摘要:

从广泛用于实验量子领域的典型状态估计方法,到基于系统论观点,可用于量子反馈控制的状态估计方法,详细综述了4 种测量方式下的相应量子状态估计方法及其适用背景.通过其发展历程的叙述,从本质上阐述了估计的基本原理,从技术上对各种方法进行了相应的分析和比较.同时,对量子状态估计和经典状态估计进行了相应的比较,并对量子系统中的状态估计方法作了总结.

摘要:

针对全局决策表一致和不一致情况,探讨了全局属性核与局部属性核之间的关系,提出一种基于水平分布的多决策表全局属性核求解算法.该算法充分利用各局部属性核,且通过传送压缩的局部决策表可有效地减少网络通讯量,从而提高全局属性核求解的效率.算法分析结果表明,该算法是有效且可行的.

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针对目前连续PH 分布数据拟合EM(Expectation-Maximization)算法存在的初值敏感问题,提出运用确定性退火EM 算法进行连续PH 分布数据拟合,给出了详细的理论推导,并通过两个拟合实例与标准EM 算法进行了对比.对比结果表明所提出的方法可以有效地避免初值选择的不同对EM 算法结果的影响,减小陷入局部最优的可能性,能得到比标准EM算法更好的结果.

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无线网络中数据传输的往返时间RTT(roundtrip time)比有线网络中的RTT大,这使得针对有线网络设计的以时延作为拥塞信号的拥塞控制对偶算法应用到无线网络中时,其稳态性能下降,无线网络的带宽不能得到充分利用.针对对偶算法进行了改进,以保证该算法在无线网络中的稳态性能不会降低;同时,就改进算法的稳定性进行了理论分析和仿真,给出了判断该分布式算法稳定的定理和参数的选择范围.

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在分析锌电解整流供电系统的基础上,建立基于整流效率和整流系统稳流精度的整流供电系统优化控制数学模型,并根据整流供电系统的分级递阶控制特性,提出一种递阶多目标微粒群算法,用于整流供电系统各机组电流分配的优化决策.实验结果和现场运行结果都表明,基于多目标微粒群算法的整流供电系统优化控制策略能够有效提高整流效率和稳流精度.

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在产品研发过程中存在不确定性因素,导致产品研发存在一定的风险.在时间和成本约束下,提出了基于风险和稳健决策的设计链伙伴选择模型.对产品研发过程中存在的风险进行量化和集总,在不同的决策态度下实现了产品研发对时间,成本和风险的控制要求.最后通过算例对模型进行了仿真.

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针对舰船电力系统的网络重构,建立了故障恢复的离散模型.提出基于简单贪婪法,概率贪婪法两种离散微粒群优化算法,分析了参数对离散化过程的影响.舰船电力系统网络故障恢复算例显示:该方法能获得更好的故障恢复方案,参数选取合适的概率贪婪法能有效地克服微粒群算法易于陷入局部极值的缺点,具有优良的收敛性能.

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针对利用Gabor小波进行目标识别的过程中参数序列过多的问题,提出一种新的参数组合选取原则.该方法利用Gabor小波参数特性,配合能量函数构成图像的特征点集合.同时提出了基于统计模型的自适应非线性滤波算法,以弥补基本统计模型下卡尔曼滤波算法的缺陷,配合Gabor 小波特征点集合能够大大减少特征点序列过多所造成的算法耗时问题.仿真和实验表明,该算法可广泛应用于各种图像目标识别与跟踪的系统中,并具有良好的图像目标识别能力.

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考虑执行器出现故障,提出一种基于模糊双曲模型(FHM)的可靠保性能控制策略.首先用模糊双曲模型表述一类离散非线性系统,建立基于模糊双曲模型的控制器;然后通过LMI方法设计该控制器,以保证系统在正常状况和执行器出现故障时都是渐近稳定的,并通过求解一个基于LMI的优化问题,得到最优的控制器增益矩阵,使得保性能指标的上界最小.仿真结果表明了该方法的有效性.

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针对红外搜索跟踪系统(IRST)在单站情况下,对目标进行纯方位跟踪时存在的问题,提出一种数据关联算法.首先根据红外探测器的量测信息特点,从不同角度构造多组证据;然后采用证据组合规则对这些信息进行综合;最后通过极大化基本可信度赋值函数(BPAF)得到关联结果.这种基于D-S 证据理论的数据关联算法,由于合理利用多源量测信息,有效地克服了传统方法处理数据不确定性时存在的问题.蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有较好的关联效果.

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为降低竖望炉焙烧过程的故障发生率,基于故障机理的分析,将过程参量预报与案例推理技术相集成,提出了竖炉焙烧过程的智能故障预报方法.参量预报模型对不易在线连续测量但能反映故障征兆的关键工艺参数进行实时预报,在此基础上,采用案例推理技术对焙烧过程进行全面分析并给出一些典型故障发生的概率和操作指导.将所建立的故障预报系统成功应用于竖炉焙烧过程的生产实际中,故障发生率明显降低,取得了显著应用成效.

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研究区间数判断矩阵的一致性问题.首先对现有文献中有关区间数判断矩阵的一致性定义进行了总结,分析,指出定义中存在的不合理性.在此基础上给出区间数判断矩阵的完全一致性,强一致性,一致性和满意一致性定义,讨论这些定义和现有文献中相关定义的关系,论证了一致性等定义的合理性,并给出了一致性判别方法.最后通过算例验证了判别方法的有效性和适用性.

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提出一种以环境势场提供辅助线索的主动定位方法.首先建立以环境中各标志物为场源的势场模型;然后为机器人构造以窗口势函数极大值位置和环境势函数极大值位置为主体的运动目标候选集合,并以行为效用和行为代价构成评价函数,从中选出目标位置,进而确定运动方向;最后根据机器人的运动能力和评价函数分别确定下一步的位移和观测方向.仿真结果验证了该方法的有效性.

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研究了以最大完工时间为目标的零空闲流水线调度问题.提出一种复杂为O(nm)的最大完工时间算法和一种快速插入邻域搜索算法;提出了解决该问题的离散粒子群调度算法,并结合简化邻域搜索算法给出了提高调度算法性能的措施.仿真实验表明了所得算法的有效性.

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对于带未知噪声方差的多传感器系统,用相关方法给出了噪声方差的在线估值器,进而基于Riccati方程和按分量标量加权最优融合规则,提出了自校正分量解耦信息融合Kalman滤波器.用动态误差系统分析方法证明了自校正融合Kalman滤波器按实现收敛于最优融合Kalman滤波器,因而具有渐近最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

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对离散灰色模型进行了重新定义并给出了参数求解式,建立了离散最优化灰色模型.通过对这两个模型进行仿射特性研究,分析了仿射变换导致的模型参数变化特征,以及仿射变换对模型模拟和预测值的影响.研究结果表明,通过仿射变换,可以缩小数据的量级,简化建模过程,而不会改变模型的模拟和预测效果.

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研究三细胞耦合的量子细胞神经网络超混沌系统的追踪控制问题.设计了一个非线性控制器,使得受控系统追踪任意给定的参考信号,并利用Lyapunov方法从理论上证明了该系统按指数速度收敛到给定的参考信号,同时实现了该系统的自同步以及与Rossler 混沌系统的异结构混沌同步.数值仿真进一步表明了该方法的有效性.

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讨论一类不确定系统的极小极大鲁棒动态输出反馈控制问题.给出不确定系统的极小极大鲁棒控制的定义.利用线性矩阵不等式,(LMI)处理方法和Lyapunov 稳定性理论,得到了在干扰和不确定性最大的情形下极小极大输出反馈控制器存在的充分条件.引入凸优化技术,求得最优极小极大控制器.它不仅保证闭环系统渐近稳定,且使得闭环系统性能指标的上界最小.仿真算例说明了所设计的控制器具有较强的干扰抑制功能.

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针对多机器人探测和处理多目标的控制任务,模仿人类探索未知环境的过程,提出了多机器人探测的边界,编队,目标吸引,重复探测,路径状况和探测扩张等6个类人探测规则.根据多机器人相互协调和高效探测的需要,通过规则的对应适值控制机器人的运动,使各个机器人沿优化路径共同完成多目标探测任务,解决了在全局未知环境下的多机器人路径规划问题.仿真结果表明,所提出的类人探测各种规则能有效地控制多机器人实现未知环境探测,具有可行性.

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针对噪声方差不确定的约束系统,讨论了一种鲁棒滚动时域估计(MHE)方法.首先,根据噪声方差不确定模型,找到满足所有不确定性的最小方差上界,在线性矩阵不等式(LMI)框架下求解优化问题,得到近似到达代价的表达形式;然后再融合预测控制的滚动优化原理,把系统的硬约束直接表述在优化问题中,在线优化性能指标,估计出当前时刻系统的状态.仿真时与鲁棒卡尔曼滤波方法进行比较,结果表明了该方法的有效性.

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针对多包传输网络控制系统,考虑具有未知干扰输入时,系统的鲁棒故障检测问题.首先建立了状态观测器,并基于动态调度策略,将观测器误差方程等效为离散切换系统;然后基于Lyapunov 稳定性理论,给出了观测器系统为鲁棒H∞状态观测器的充分条件及观测器增益矩阵的求解方法.此外,为了增强鲁棒性和灵敏度,将阀值的选取归结为具有线性不等式约束的最小化问题.最后的仿真示例说明了该方法的有效性.

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针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.

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为解决高度冲突证据的合成问题,提出一种基于模糊集的证据组合方法.对证据集中的所有证据对的冲突权进行计算,构造了冲突权矩阵,并提出了一种根据冲突权大小甄别冲突源的方法.引入模糊集理论,根据证据所引起的冲突权大小定义了证据的模糊可信度.按模糊可信度对证据进行预处理,然后用Dempster 法则进行组合.实例表明,该方法能有效处理冲突证据的合成问题,保证了冲突证据合成的合理性和可靠性.

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提出一种新的可有效检测和估计时滞系统故障的预测观测器.借助预测控制思想,在选取的优化时域内构建预测观测器,通过调节预测观测器中的可调参数来跟踪系统实际输出.与以往基于H∞ 滤波器的故障诊断不同,预测观测器将其转化为控制问题来解决,不但能检测出故障的发生,而且还可估计出故障函数,对不同类型的故障也有很好的适应性.对各类故障的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.

摘要:

传统的交通流模型难以解释某些实测交通流数据出现的非连续的"跳跃”式现象,而基于突变理论的交通流模型则能够较好地从三维空间角度甚至更高维角度予以解释.为此,针对快速道路的交通,利用交通波动理论,将交通流三参数关系模型与尖点突变数学模型相结合,基于突变理论对快速道路交通流模型的临界状态进行分析.分析结果与实际情况相符,从而得出当实际检测到的车流密度接近临界密度时,需要制定相应的交通管制策略和措施.