摘要:

针对欠驱动水面船舶运动控制的发展状况,将其归类为镇定控制,航迹跟踪和编队控制3个专题.从σ-变换法,齐次法,反步法,自动靠泊控制等方面剖析了镇定控制专题;从输出反馈,状态反馈,输出重定义,级联方法,船舶运动数学模型等方面剖析了航迹跟踪专题中的轨迹跟踪和路径跟踪问题;从行为控制方法,引导者跟随方法,虚拟结构方法等方面剖析了编队控制专题.最后,对该领域的进一步研究方向作了几点展望.

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为了简化约束存在时多变量广义预测控制算法的设计与实现,依据对角CARIMA模型的结构特点,将多输入多输出对象的参数辨识和模型预报问题转化为一系列多输入单输出子对象的参数辨识和模型预报问题.推导了输入输出的约束形式及优化求解过程,简化了多变量对象的参数辨识,模型预报,目标函数和约束条件系数矩阵的计算.在由DCS控制的非线性液位装置上的对比实验结果表明了该方法的有效性.

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针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

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研究一类具有时变时滞及参数不确性的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性问题.应用划分时滞区间的思想构造了一个新的Lyapunov泛函,并以线性矩阵不等式的形式给出了平衡点全局鲁棒稳定性判据,新判据放松了时变时滞变化率必须小于1的限制.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.

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针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练,按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.

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在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,利用反向累积和的概念,构造了l 阶反向累积和算术平均强化缓冲算子及l 阶反向累积和几何平均强化缓冲算子.给出并证明了其强化缓冲算子的性质和算子作用后序列之间的大小关系.该类算子具有普适性,当阶数等于1时即为党氏强化缓冲算子.最后通过一个实例验证了该算子的有效性.

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研究具有非线性结构扰动广义系统的鲁棒H_∞控制和鲁棒H_∞保性能控制问题,该不确定性为时间和状态的函数,且满足Lipschitz条件.目的是分别设计系统的鲁棒H_∞控制器和鲁棒H_∞保性能控制器.应用线性矩阵不等式方法,分别给出了系统的鲁棒H_∞控制器和鲁棒H_∞保性能控制器存在的充分条件.当这些条件可解时,分别给出了鲁棒H_∞控制器和鲁棒H_∞保性能控制器的表达式.最后通过一个仿真算例说明了所给出方法的应用.

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将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.

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研究基于一阶混杂Petri网模型的柔性制造系统粗糙控制.为构造正确的一阶混杂Petri网模型行为演变图,提出了确定改变Macro状态事件的新方法;进而给出了柔性制造系统优化与控制算法,并基于粗糙集合理论和所给出的算法,提出了柔性制造系统的粗糙控制方法.最后通过一个实例验证了该方法的有效性.

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对模糊Petri网进行改进,使其增加自学习能力,即自学习模糊Petri网(SFPN).提出了自学习模糊Petri网模型知识库的建立方法,通过构造SFPN模型知识库,建立并保存现有产品的SFPN模型,开发新产品或进行新的决策时调出并进行修正后作为新产品模型,通过较短时间和少量样本的自学习训练,便可用于新产品的预测或决策.最后通过采购预测实例验证了该方法的有效性.

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探寻社团结构是研究复杂网络结构与功能之间关系的基础,提出和分析了基于K-means聚类的社团探寻算法和基于数据场理论的社团探寻算法,并通过实验仿真验证了这两种算法的有效性,在仿真中发现并验证了社团内部比整个网络具有更加鲜明的小世界效应,这说明在网络控制中,在相同的耦合强度下,对社团的同步控制比对整个网络的同步控制更容易实现.

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建立了二维平面内动力学约束下追逃运动的数学模型.首先为追捕者设计了基于比例制导算法和进化算法的混合追捕策略,以提高其追捕能力;然后利用协同进化算法对追捕者和逃跑者的追逃策略进行进化.仿真结果表明,进化后的逃跑策略能有效规避比例制导的追捕者,逃跑者在协同进化过程中涌现出众多复杂多变的规避策略.

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基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

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基于证据理论研究直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定问题是一种新的思路.首先分析信任函数,似然函数与隶属度函数,非隶属度函数的互通性;然后给出广义基本概率分配(BPA)函数,广义信任函数和广义似然函数的定义;最后在这3个改进定义的基础上建立直觉模糊集隶属度函数,非隶属度函数模型,通过证明和实例验证了模型的正确性和有效性.

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针对车载INS/GPS组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,提出了将车辆行驶的路网约束作为虚拟传感器,采用多传感器数据融合的方式,与INS和GPS组成INS/GPS/路网组合导航系统.当GPS失效时,使用路网辅助INS.仿真结果表明,在GPS无效时间段,该方法能有效减小系统定位误差.

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为了减弱转子质量不平衡带来的干扰,提出一种多目标(H₂/H_∞控制和极点配置)性能要求的增益调度电磁轴承控制器.电磁轴承这类线性参数变化系统(LPV)可认为是参数多面体,在多面体各顶点处采用线性矩阵不等式组(LMIs)和凸优化技术,设计满足闭环极点配置和H₂/H_∞性能的控制器参数,然后将这些控制器参数综合为一个增益调度控制器.仿真结果表明,利用该方法设计的控制器可使电磁轴承随转速变化始终具有良好的控制性能.

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针对一类具有参数不确定项的非线性网络控制系统,提出一种基于全调节RBF神经网络的反馈线性化与远程状态反馈控制方法相结合的控制策略.该控制策略首先通过设计全调节RBF神经网络的权值w,中心值φ和影响范围σ的调节律,在线补偿系统的非线性及参数不确定项;然后利用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题.通过Lyapunov稳定性理论给出了系统的稳定性定理,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.

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动态多智能体系统的一致性是复杂动力学系统中很有现实意义的问题.假设智能体连接网络拓扑是无向,固定和连通的,而且个体之间信息传递存在通信时延,分析了一个动态移动多智能体离散时间系统.应用广义Nyquist判据研究具有通信时延的多智能体离散时间系统,得到了保证系统达到一致的充分条件.最后应用计算机仿真验证了该结论的有效性.

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针对一类单输入单输出未建模动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping控制方法.设计中利用模糊逻辑系统逼近系统的未知函数,应用非线性阻尼项抵消系统的非线性不确定项,通过引入一个动态信号克服未建模动态.该模糊自适应控制方法保证了整个闭环系统的有界性,输出信号可调节到零的小邻域内.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.

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为在项目网络计划技术中集成规划产品开发项目的时间,成本和质量,以多模式资源受限的项目调度问题研究为基础,定义了一个能支持产品开发项目优化控制的离散时间,成本和质量平衡问题模型.根据产品开发项目的特点,通过人力资源价格计算产品开发项目成本,采用质量功能展开技术对项目质量进行量化计算.最后给出一个求解该问题模型的分枝剪切算法,并通过一个项目实例对模型和算法进行验证.

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提出一种基于观测器的可重构机械臂分散自适应模糊控制方案.将可重构机械臂的动力学描述为一个交联子系统的集合,子系统控制器由自适应模糊系统和鲁棒控制项组成.基于状态观测器观测值构建的自适应模糊系统用于逼近子系统动力学模型和交联项,鲁棒控制项用于抵消模糊逼近误差对轨迹跟踪的影响.数值仿真证明了所提出的分散控制方案的有效性.

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模糊规则提取是建立二型模糊系统需要解决的关键问题.提出一种改进的基于c均值模糊聚类算法(FCM)的二型模糊规则提取方法.该方法借助于二型模糊集主隶属度函数的期望与次隶属度函数值之间的联系,能克服已有算法忽略二型模糊集次隶属度函数对模糊聚类结果的影响.仿真实例表明,该算法能成功地提取二型模糊规则,比FCMV算法具有更好的性能和收敛性.

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针对群体成员偏好信息以效用值形式给出的大群体决策问题,提出了判断群体成员提供信息量多寡程度的熵权方法,去除提供较少信息量的成员,形成群体关于决策方案的效用矩阵.利用聚类方法对大群体成员效用向量进行聚类,根据聚类结果确定成员权重,将该权重与效用矩阵合成获得决策方案排序向量.提出了成员意见反映度指标和差异度指标,对群决策结果进行评价.最后通过一个实例说明该方法的有效性和实用性.

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!针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阈值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.

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研究光与物质的相互作用并利用其性质设计新型的量子器件,以实现光信息存储及其消相干抑制.分析了以单色激光场为控制场的∧型三能级原子系统的主方程模型,借助于无消相干子空间的构造方法,通过改变耦合激光场Rabi频率的方式,设计了实现系统中量子态相干保持的控制策略.

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针对机动目标跟踪中固定延迟平滑估计算法的精度问题,当具有一般相关过程噪声和量测噪声时,提出了离散线性系统最优固定延迟平滑估计算法.该算法通过将延迟区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确地给出了误差间的相关性.在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计,新算法在噪声的高斯分布假设下是最优的.仿真实验结果表明了该算法的有效性.

摘要:

!根据高超声速飞行器纵向模型的特点,提出了基于Back-stepping的离散控制器设计方法.首先通过合理的简化,将飞行器的模型转化为连续非线性系统的严格反馈形式;然后采用欧拉法得到其近似的离散模型,根据近似离散模型并结合Back-stepping和反馈线性化方法,设计了高超声速飞行器的离散控制器.利用高超声速飞行器的纵向模型对算法进行仿真验证,得到了较为满意的控制效果.

摘要:

对粗糙集理论中属性约简问题进行研究,借助于离散化获得的断点,提出一种指导属性约简的新方法,并提出一种改进的连续属性值离散化方法.以雷达辐射源用途识别为例,给出了识别实例和计算机仿真实验,并与工程中常用的统计模式识别方法进行比较,结果证明了该算法的正确性和有效性.

摘要:

针对一类具有未知外部干扰及内部不确定性的非线性MIMO系统,提出了基于神经网络干扰观测器的鲁棒跟踪控制方法,用于降低控制器对干扰的要求.设计了基于神经网络的干扰观测器,以逼近由外部干扰,内部不确定性和子系统的交叉耦合组成的复合干扰.根据Lyapunov稳定性理论的参数更新律及所设计的控制器,保证了系统中所有信号的最终一致有界性,并获得了给定的跟踪性能指标.仿真结果证明了该方法的有效性.

摘要:

用代表点替代类均值代表类,用加权距离替代欧氏距离作为样本与类之间的相似性度量,由此建立一种新的无监督数据聚类算法.提取指标对分类所作贡献大小的量化值,以此为启发性知识定义加权距离,建立了用质心修正当前代表点的迭代算法.与均值聚类等序贯算法不同,基于质心的迭代算法的批处理性可消除输入产生的随机性干扰.采用IRIS数据和BreastCancer数据验证了该算法的有效性.

摘要:

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题,提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测,采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.