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研究不确定系统D-稳定鲁棒容错H_∞控制问题.基于连续型执行器故障模式,利用线性矩阵不等式(LMI),给出了系统D-稳定的鲁棒容错输出反馈控制器存在的充分条件,并将动态输出反馈控制器设计方法归结为求解一族线性矩阵不等式组.仿真示例表明,无论执行器是否发生故障,所得到的动态输出反馈控制器不仅保证闭环系统是D-稳定的,而且满足给定的H_∞干扰指标,从而验证了所提出的控制器设计方法的有效性.

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!针对线性时变系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种带参考批次的迭代学习控制算法,并给出了算法的收敛性分析.该迭代学习控制算法不需要事先了解线性时变对象的太多知识,而是将当前批次输入轨迹的较小变化所引起的输出轨迹作为参考批次,并以当前批次与参考批次的输入变化与对应的输出变化之比作为学习律,从而实现目标轨迹的跟踪.以一个典型的线性时变系统为例进行仿真分析,验证了所提出算法的有效性.

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为在环境发生变化后跟踪最优解的变化,提出一种自组织单变量边缘分布算法(SOUMDA)来求解动态优化问题.自组织策略包含扩散和惯性速度模型,扩散模型利用当前环境的局部信息使群体向外扩散,惯性速度模型利用最优解的历史信息进行预测.将自组织策略与单变量边缘分布算法(UMDA)结合,使得算法在环境变化后自适应地增加种群多样性,提高算法适应能力,快速跟踪最优解.利用动态sphere函数对所提出的算法进行测试,并与iUMDA和UMDA算法进行比较,结果表明所设计的算法能快速适应环境的变化,跟踪最优解.

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模糊隶属函数是模糊系统的重要组成部分,在系统镇定中考虑其结构和参数信息可以减少结果的保守性.为此,针对连续时间T-S模糊系统的二次镇定问题,提出一种新的放松二次镇定条件.运用一种有效的附加变量引入方式将隶属函数乘积界这一信息更好地纳入系统的镇定条件中,得到了比以往文献保守性更小的结果.所有结果均以线性矩阵不等式形式给出.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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为解决加权遍历模式挖掘问题,概括了加权有向图的种类,提出一种边加权有向图与顶点加权有向图间的变换模型,并基于该模型提出一种基于图遍历的加权序列模式挖掘算法GTWSPMiner.该算法根据遍历模式中的项的连续性特点,采用一种加权前缀投影序列模式增长方法,将原挖掘序列数据库的任务分解成一组挖掘局部投影数据库的小任务.对比实验结果表明"该算法能快速有效地挖掘加权频繁遍历模式.

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提出一种基于辅助变量的子空间辨识方法,适用于控制器信息未知以及参考输入已知的闭环系统参数辨识.通过将输入-输出数据块正交投影到辅助变量的行空间,直接得到扩展观测矩阵垂空间的估计.由此可从闭环系统中提取出对象模型信息,同时由SVD分解得到扩展观测矩阵与下三角Toeplitz矩阵的估计.给出了系统参数矩阵,噪声矩阵的计算方法.将所提出的子空间辨识方法应用于闭环动态的系统参数估计,其结果表明了该方法的有效性.

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基于市场细分建立闭环供应链模型,分析了决策变量随外生变量的变化规律,并比较了闭环供应链与不回收再制造情形的决策.结果表明!新制造和再制造产品的批发价随回购价的增加而增加,随回收价的增加而减少,零售价随回收价和回收努力程度的增加而增加;产品总量随消费者偏好系数的增加而增加,随再制造成本,回收努力程度及回收价的增加而减少,闭环供应链的新制造产品批发价和零售价均比不回收再制造时高,消费者偏好系数高于临界值时,回收再制造对于闭环供应链有利.

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网络化控制系统是一种具有时间距离约束的硬实时系统.根据该特点,在深入分析网络化控制系统时间距离约束关系的基础上,提出一种针对时间距离约束的网络化控制系统带宽调度策略.该策略能够更有效地与网络化控制系统的控制算法相配合,同时兼顾控制系统控制性能和网络服务质量,优化系统总体性能.最后通过仿真实例说明了该策略的有效性.

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针对LF(Ladel Furnace)冶炼特点及现有钢水温度预报方法存在的不足,提出一种基于Bagging的多模型预报方法.该方法利用Bagging思想,有效地将智能方法与机理方法相结合,在提高智能方法预报精度的同时使得机理模型与智能模型的优势得到互补,克服了单纯机理模型参数获得不够准确以及单纯智能模型缺乏工艺指导的不足.另外,该方法还对Bootstrap采样后的子训练数据集进行了主成分分析(PCA),有效地克服了集成算法固有的子学习机精度与数据集多样性不能兼顾的问题.

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基于符号有向图(SDG)的故障诊断方法具有良好的完备性和易于解释性,但其存在分辨率差的缺陷,为此提出基于模糊概率SDG模型和贝叶斯推理的半定量故障诊断方法.用模糊变量表示节点变量,用条件概率表(CPT)表达节点间的定性因果关系,利用贝叶斯推理和回溯搜索找出故障源候选解的集合,并对候选解进行排序.最后建立了某卫星一次电源系统的诊断模型.仿真结果表明,该方法有效地提高了诊断的分辨率,适用于航天器在轨故障诊断.

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在分析传统聚类算法的基础上,提出一种针对混合属性数据的聚类算法.该算法利用格论中简单元组及超级元组将对象属性转化为格模型建立,以对象间格覆盖数来衡量类间相似度,根据高覆盖数高相似度的原则选择聚类中心进行聚类.在公共数据集上的实验结果表明"该算法在不增加空间复杂度的基础上,有效地提高了混合属性数据聚类的质量.

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针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

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首先建立需求形式为一般随机变量情形下零售商的两次订购决策模型,并从理论上证明了在两个阶段需求相互独立情形下,零售商期望利润函数的下凹性及最优订购策略的存在唯一性,从而弥补了已有模型在寻求最优订购策略时采用数值方法所存在的缺憾;然后,建立两阶段需求相关情形下带有两次订购的Newsboy模型,给出了模型的分析解.数值实例验证了模型的求解过程,并得到了相关管理启示.

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考虑一类同时具有再分销,再制造和再利用的闭环供应链在逆向物流流量不确定环境下的运作问题.采用具有已知概率的离散情景描述逆向物流流量的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立该闭环供应链的多目标运作模型.设计了一个数值算例,其结果验证了运作策略的鲁棒性.在该算例基础上,分析了逆向物流流量的大小对闭环供应链系统运作性能的影响.

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以不确定Lurie系统作为被控对象,研究其在网络环境下的保性能控制问题.在同时考虑随机网络诱导时延和数据丢包的情况下,建立不确定Lurie网络化控制系统模型,利用Lyapuniv方法分别给出了存在结构不确定性和范数有界的不确定性时,Lurie网络化控制系统保性能控制器的设计方法.所得结果是以线性矩阵不等式的形式给出的,便于数值求解.最后以数值实例说明了所提出方法的可行性和有效性.

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研究了区间数互补判断矩阵的一致性,定义了区间数互补判断矩阵的完全一致性,强一致性,一致性和满意一致性的概念,讨论了定义之间的关系,给出了强一致性判别方法以及3种一致性和满意一致性的判别方法.最后用算例验证了所提出方法的有效性和适用性.

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针对多选择多维背包问题(MMKP)的特点,设计一种新型混合算法(ACO＆PR).该算法将线路重连算法(PR)嵌入蚁群算法(ACO),在搜索过程中既考虑解的质量,又考虑解的分散性.线路重连算法在重连过程中,向导解的属性逐步引入起始解属性中,可快速获得该线路上的最优解.实验结果表明,该算法优于其他现有较好的方法,获得了较好的结果.

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针对最常用的2自由度内模控制系统,利用基于传递函数互质分解的频域理论,推导了存在模型失配且参考输入和扰动为任意已知函数时,所有能实现稳态无差跟踪的前馈控制器和反馈滤波器的参数化表达式.所得结论同时适用于连续和离散时间系统,并可在参数化基础上实现频域的优化控制.

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针对求核算法存在所求得的核与基于正区域的核不一致以及算法的时间和空间复杂度不理想的问题,提出一种新的求核方法,并证明了由该方法所获得的核与基于正区域的核是一致的.利用分布计数基数排序方法设计了一种高效的等价类求解算法,在此基础上给出了快速求核算法.实验表明,所提出的算法是正确而高效的.

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针对感应电机效率控制过程中存在的寻优速度慢以及对电机参数依赖性大等问题,基于模糊技术,提出一种新的最大效率控制策略.由电动机损耗模型选取最优磁链搜索初值,根据输入功率偏差的大小自动调整模糊控制维数,大大提高了搜索速度,同时确保了效率寻优的稳定性.采用前馈补偿方法,并引入一阶微分环节解决了效率控制中的低频转矩脉动和转矩快速响应问题.仿真和实验结果表明,所提出的控制策略是有效的.

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为解决系统初始值大范围变化,且控制量受到饱和特性约束的板球系统镇定控制问题,提出一种自动调整待设计参数的反步控制方法.分析了反步法偏差系统的平衡点特性;说明了反步法待设计参数与偏差系统动态间的关系;构造了Mamdani模糊逻辑,以自动调整反步法待设计参数;考虑了控制量受饱和特性限制而引入的约束条件,进而以遗传算法优化了模糊规则.仿真和实验结果均表明,自动调整待设计参数的反步控制方法降低了镇定控制中的位置偏差和位置超调.

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研究一类具有Markov随机时滞的Markov跳跃线性离散系统的控制器设计问题.给出了系统随机稳定的充分必要条件,在公共控制器不存在时,所给出的依赖于模态和时滞的控制器可以保证系统随机稳定,并可以利用锥补线性化等方法求出控制器.仿真结果验证了所提出的控制器设计方法的有效性.

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研究一类包含未知非线性项的非线性系统的鲁棒输出调节问题.此类非线性系统由一包含未知参数的线性中性稳定的外系统驱动.首先运用调节器方程组解和标准内模将输出调节问题转化为镇定问题,然后给出控制律镇定闭环系统,同时利用镇定输入项和外系统信息设计出自适应内模方程.控制律使得闭环系统的信号全局最终有界,且误差被调节至预先设定的任意小的精度值.仿真结果验证了所提出设计方法的有效性.

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研究一类执行器幅值与速率饱和的不确定非线性系统静态抗饱和控制问题.采用线性微分包含的方法处理系统模型中的非线性项.给出了抗饱和补偿器设计方法,该方法能同时保证闭环鲁棒稳定及鲁棒性能.给出了此类非线性系统代数环良定的充要条件,从而将抗饱和补偿器设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题.最后通过仿真算例说明了所提出方法的有效性.

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为了提高变结构控制系统的控制效率,从节省控制能耗,消除颤振,快速进入滑动模态,获取稳定滑动模态等基本要求出发,将变结构控制器设计成具有增益调度控制器参数的增益调度变结构控制器,并提出了增益调度变结构控制器的设计方法.通过选择不同的调度变量,调度变量函数以及调度变量的变化范围,给出6种不同的增益调度变结构控制器,并进行了仿真研究,以比较其控制性能.

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针对控制器和执行器均采用时钟驱动且最大丢包率和最大连续丢包长度被限定的短时延网络控制系统,提出一种数据包丢失的估值补偿方法.该方法可以根据历史状态向量和控制向量信息估算出当前的控制量.利用该方法和动态规划算法,导出了离散二次型性能指标下的网络控制系统的最优控制序列,进而给出最优控制律的实现算法.数值仿真算例验证了所得结果的有效性和正确性.

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针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性.

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针对非线性系统扩展风险性滤波(ERSF)估计精度较低的缺点,提出一种基于二阶Taylor展开对其进行高阶修正的算法.该算法利用高阶项对一阶扩展卡尔曼滤波(EKF)的状态估计向量及协方差阵进行适当修正,并由新息滤波方法得到修正的扩展风险性滤波(MERSF).高度非线性的仿真研究表明,所提出的算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有明显的提高.

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针对一类量化反馈控制系统,在考虑量化范围和量化误差的情况下,建立该系统的动态数学模型.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI),给出了基于LMI和时变Lyapunov函数的渐近稳定性判据.假设量化器参数满足一定条件,则通过该判据能分析和判定量化反馈控制系统的渐近稳定性,并进一步设计相应的量化反馈控制律.与已有的方法相比,该方法更加有效且求解方便.数值仿真结果表明了该方法的有效性.

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研究一类不确定离散切换系统的鲁棒滑模控制问题.针对传统变结构控制应用于离散系统时易失去其鲁棒性的问题,提出一种采用带调整参数递归式滑模函数的离散滑模控制策略,改进了离散时间滑模控制系统的趋近律方法,并针对不确定因素的影响设计了无须知道扰动上界的估计器.应用Lyapunov函数给出了离散切换系统的滑动模态可达条件,并设计了离散切换规则.仿真结果表明了所提出设计方法的有效性.

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针对深海采矿机器人模型和外界环境不确定性而导致其控制问题异常复杂这一难题,首先用RBF神经网络逼近系统不确定性的上界,在状态反馈的基础上,构造了基于虚拟输入的航向控制鲁棒自适应律;然后给出了左右履带速度输入与虚拟输入之间的模糊控制推理规则,提出了采矿机器人的行走控制方法.仿真结果验证了所提出方法的可行性.

摘要:

针对供应链中库存随着需求的变化可能导致的积压和对生产,或采购,产生的不利影响,为更好地协调生产,或采购,并减少产品库存$研究了一类基于库存约束和动态时变需求下的多品种,多周期,多循环的生产与库存的最优控制模型.结合最优控制理论,给出一种采用切比雪夫多项式逼近和高斯-切比雪夫数值积分对库存最优控制问题进行数值求解的方法.实例分析表明该方法是可行的.