摘要:

作为控制科学与工程中一个新的研究领域,分数阶控制的研究愈来愈被关注.简要介绍了分数阶控制的数学背景和基本知识,对分数阶控制理论及应用(分数阶系统模型,系统分析,分数阶控制器,非线性分数阶系统$系统辨识)的研究作了总结,评述和展望.

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为提高交互式遗传算法的性能,提出一种自适应分区多代理模型交互式遗传算法&.该算法基于关键维分割进化初期的搜索空间,同时基于进化进程,逼近精度以及用户评价敏感度,自适应地分割进化中后期的搜索空间.在子空间上,采用多类代理模型学习用户对进化个体评价,并用于评价后续进化的部分或全部个体.将该算法应用于服装进化设计系统,实验结果表明,算法在种群多样性,减轻用户疲劳及用户对优化结果满意度等方面均具有优越性.

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针对-自由度冗余机器人实时运动控制,对机器人逆运动学提出了一种新的求解方法.采用位姿分解方式,使-自由度冗余机器人逆运动学简化为,自由度位置逆运动学求解.在梯度投影法得到位置优化解的基础上,利用机器人封闭解公式求得一组优化解.通过对-自由度机器人仿真分析,表明了该方法的有效性.

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在阐明网络化控制系统采用兼顾控制系统性能质量(QoP)和网络服务质量(QoS)的控制方法的必要性和可行性的基础上,提出了一种能够兼顾控制系统QoP和网络QoS的网络化控制系统综合控制方法,并对其工作机理进行分析.在对目前相关的研究工作进行分析总结的基础上,提出了一种基于网络化控制系统综合控制方法的控制模型,最后通过一个数字仿真实例说明了该模型的有效性.

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提出一种基于多面体不变集的离线鲁棒预测控制器综合算法.该算法离线确定一组反馈控制律及其对应的不变集,在线控制时根据当前状态所处的位置选择相应的控制律,不仅扩大了初始可行域,还能在一定程度上改善控制性能.仿真结果表明了采用多面体不变集的优越性.

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根据无线传感器网络的特殊性质,提出了自顶向下的轮廓监控算法.利用为节点分配的超立方,可以有效地对轮廓监控过程中的数据进行过滤,从而高效地完成轮廓的维护工作.仿真实验结果表明,该算法能有效地避免无用的数据传输,减少节点的能量消耗,从而延长传感器网络的使用寿命.

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在分析了速度因子对微粒群算法影响的基础上,针对以往算法的弱点,提出了一种基于Gaussian变异全局收敛的粒子群算法.该算法使用全局变异因子使粒子具有了良好的全局搜索能力,并证明了它能以概率1收敛到全局最优解.同时使用了局部变异因子,使算法在局部搜索过程中具有较高的搜索精度.典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强,搜索精度高,稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题.

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针对目前单一预测模型预测精度不高,使用范围受限的不足,利用D-S证据理论在数据融合中的优点,把证据推理(ER)与支持向量回归机预测理论有机结合建立了组合预测模型,提出了基于ER的组合预测算法,并以陀螺仪为例,实现了漂移预测.结果表明,该模型与算法是可行且有效的.

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针对多变量系统中多个参数同时跳变导致模型数目巨大,计算时间长等问题,提出了采用逐维定位技术的多模型自适应解耦控制器.该方法将多维空间的并行寻优问题转化为多个一维空间的串行寻优问题,可大大减少系统模型集的数量.针对非最小相位系统,将系统的耦合作用视为可测干扰,采用前馈方法予以消除.最后给出全局收敛性分析.仿真结果表明当采用相同数目的模型时,其控制效果明显优于常规多模型控制器.

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将基于DESO的运动预测算法和Mean Shift算法相结合,形成一种新的基于Mean Shift的快速目标跟踪算法.该算法以DESO预测位置作为Mean Shift算法下一帧候选模型的计算中心,实现了对快速运动目标的跟踪,并通过DESO对目标运动轨迹进行预测,较好地解决了目标完全遮挡时的跟踪问题.实验结果表明,该算法具有预测精度高,实时性好,抗遮挡能力强的优点.

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针对具有执行器饱和特征的不确定系统,提出了一种带有状态观测器的新型预测控制器设计方法.该方法在滚动优化的每一步,采用带有饱和特性的反馈控制结构得到一个最优控制律,使无穷时域性能指标最小.考虑在状态不完全已知的情况下,设计了带有状态观测器的预测控制器,并通过观测器参数调整使闭环系统渐近稳定.通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性.

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针对电液位置伺服系统存在的强非线性,控制增益未知和非匹配不确定性,通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.

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针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉梯形模糊的信息不完全确定的多准则决策方法.该方法利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合直觉梯形模糊数与理想解和负理想解的Hamming距离的优化模型,通过求解优化模型可得到各准则的最优权系数,进而得到各方案与相对理想解的贴近度,再根据贴近度得到方案集的一个排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.

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根据多径信号的物理特性,从理论上推导了镜反射的多径误差简便模型,基于该模型进行了无线电干涉定位系统的多径误差分析.讨论了衰减因子,天线高度和水平距离等多径参数对测量结果的影响,并且进行了仿真计算和分析.结果表明,高精度定位必须考虑多径效应.

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针对描述异步电机的动态特性方程,在一些系统参数未知的情况下,应用分离子系统的方法和反向递推技术,设计了非线性自适应控制器.实现了电机对给定转速信号和磁通量信号的输出渐近跟踪控制,保证了整个系统的全局有界稳定性.仿真结果验证了该自适应控制策略的有效性.

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针对作机动飞行的空中目标，利用目标多普勒信息和红外辐射信息，建立具有Markov跳变参数的红外系统距离估计模型,基于结构随机跳变系统最优滤波理论,提出了一种红外系统距离估计算法.基于交互式多模型算法(IMM)以红外测距为伪距量测,提出了一种新的主动雷达和红外融合算法.对一个高机动目标跟踪进行了仿真,结果表明红外距离估计误差小,融合算法跟踪精度高,性能良好,易于工程实现.

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针对中立型延时系统超越特征方程的特点,提出了计算其不稳定特征根的数值方法.首先分析了系统具有有限个不稳定特征根的条件及其在复平面上的范围,并结合特征根的对称性,缩小计算范围;然后对缩小后的区域进行网格划分,根据函数局部极小值原理并结合几何搜索的方式得到不稳定特征根的近似值,作为非线性无约束优化方法fsolve的初值,进而得到不稳定特征根的数值解;最后通过计算实例验证了所提方法的有效性.

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提出一种基于佳点集理论解决约束优化问题的进化算法.它将实分圆域中均匀分布的佳点映射到求解问题的搜索空间,使得所构造的个体能在搜索空间内分布比采用随机方式更加均匀,并引进预交叉机制来平衡佳点取点个数与算法搜索能力之间的矛盾.新算法的遗传算子基于佳点技术构造,精度不受空间维数的限制,有利于高维优化问题.对6个标准测试函数的数值实验结果验证了新算法的通用性,有效性和稳健性.

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研究了混杂系统关于由不等式表示的区域的生存控制设计问题.首先基于非光滑分析理论给出了系统关于所给区域生存的一个充分条件,然后给出相应的生存控制设计方法.该方法将系统的生存控制输入的选择问题转化为求解非光滑优化问题和二次规划问题.

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基于奇异摄动的时标分解理论和动态逆设计的方法,研究了一类非仿射非线性系统的输出调节问题.通过将控制律定义为一个快动态系统的解,得到了指数稳定的误差系统状态方程,从而实现了原系统的输出相对于外系统的参考信号具有零误差的跟踪效果.结果表明在满足标准假设和一组偏微分方程有解的前提下,该输出调节问题是可解的.仿真实例表明了该理论方法的有效性.

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针对方案属性值和权重都为随机变量的群决策问题,结合贝叶斯理论和随机模拟,提出一种集成专家主观概率分布集结和随机多属性决策方案选优的方法.该方法首先构建一个多元正态集结模型,将多个专家估计的属性值分布集结成单一分布,然后用随机模拟算法,生成不完全权重信息,并通过计算各方案获得特定排名的可信度因子,以及反映决策者风险偏好的整体排名可信度因子,得到各方案排序.实例分析验证了方法的有效性.

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行波型超声电机的动态特性受定子压电陶瓷迟滞和接触层非线性摩擦力的影响,表现出复杂的多值映射特征.通过引入动态迟滞逆算子,将存在于超声波电机逆系统中的多值映射在新的扩张输入空间上,转换为一一映射;然后使用神经网络建立超声波电机的逆模型,对迟滞和非线性摩擦力的影响进行补偿.所建立的模型结构简单,可以在线调整适应电机参数的非线性变化.实验仿真结果验证了该方法的有效性.

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时间依赖型旅行商问题(TDTSP)是旅行商问题(TSP)的延伸.在该问题中,任意两节点间的旅行时间(成本)不仅取决于节点间的距离,还依赖于一天中具体时段或节点在哈密顿圈中所处的具体位置.对基于节点所处哈密顿圈中具体位置的TDTSP问题建立相应的数学模型,并提出求解该问题的动态搜索算法.通过实验仿真,验证了动态搜索算法优于目前在邻域搜索领域求解该问题最有效的动态规划启发式算法.

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综合分片线性函数模型辨识/逼近和鲁棒观测器设计方法,研究了一大类非线性鲁棒观测器设计方法.所提出的算法能有效解决非线性系统的辨识/建模问题,并保证在一定的逼近精度下观测误差可以控制在一定的范围内,且观测误差随着逼近精度的提高而减小.

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针对粒子滤波算法在故障预报中的大计算量和粒子退化问题,提出一种基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法.当粒子退化严重时,对粒子用随机摄动方式进行再采样,一方面可改进样本的多样性,缓解粒子退化;另一方面可缩短再采样时间,减少计算量,从而提高粒子滤波算法的跟踪能力.仿真结果表明该算法可行,能及时准确地对系统故障进行预报.

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提出一种基于PSR模型的规划算法.首先提出了状态经历的概念与发现方法,并进一步用此概念来描述系统的PSR状态.在此基础上,讨论了如何用判别分析方法,确定任意经历下的PSR状态以及如何在该过程中同时获取系统的PSR模型.从而可引入Q学习算法,用于决策当前的最优策略.算法被应用于一些标准的POMDP问题,实验结果验证了所提方法的有效性.

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研究了含有多面体参数摄动Delta算子系统的参数依赖H∞控制问题.基于Delta算子系统有界实引理"提出了扩展参数依赖H∞性能准则.利用该准则,以参数化的线性矩阵不等式形式给出了参数依赖H∞控制器存在的充分条件,并通过求解优化问题设计控制器.研究结果表明该方法保守性较低,且物理概念清晰.数值示例验证了所提方法的有效性.

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为解决传统粗糙集不确定度量存在的局限,提出将变精度粗糙信息熵作为度量标准.该度量标准不仅具有变精度粗糙集良好的抗噪声干扰性能,而且具有基于信息理论的粗糙信息熵更全面反映系统不确定性的能力.给出了基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法,实验结果表明该算法具有良好的运行效果.

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针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的镇定方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,用模型预测控制镇定内部动态,所设计控制器能保证闭环系统的指数稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.

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为了提高图像角点检测的准确度和降低噪声对检测效果的影响,将多尺度思想和模糊理论引入到角点检测过程中,在建立了像素点属于角点的隶属度函数的基础上提出一种多尺度模糊加权角点检测新算法.首先将原始图像使用高斯核函数进行变换生成一组响应图像,并将其进行加权叠加得到原始图像的平均角点响应值;再选取合适的阈值进行相关处理得到最终的角点.实验结果表明,该算法不但抗噪性能较好,而且提取出来的角点也较准确.

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针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开，把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SMO 的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.

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对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.

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针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联,提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失,相似外表,交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.