摘要:

近年来, 被控系统的时变问题越来越引起控制领域的广泛关注, 新的控制方法也随之不断被提出. 首先, 在
分析时变系统分类方法的基础上, 总结了研究时变系统的几个关键问题; 随后给出了两种不同的时变系统模型描述
方法, 同时根据系统的时变特征, 分析讨论了不同的时变系统控制方法, 并总结出各自的研究现状及性能特点; 最后,
就时变系统研究趋势及核心问题探讨了时变系统控制问题的研究方向.

摘要:

针对带有状态输出有界约束的一类不确定仿射非线性系统, 提出一种单向辅助面滑模控制器设计方法. 该
方法通过将状态量的约束条件引入单向辅助面的设计, 并利用单向辅助面构成系统状态输出量正不变集的边界, 以
保证系统状态能够满足状态输出量的约束条件. 随后给出了该方法稳定性以及单向辅助面构成正不变集的理论证
明, 并通过仿真验证了所提出的设计方法的有效性.

摘要:

构造输出编码矩阵是将多类分类问题分解为多个两类分类问题的有效方法之一, 如何判断一个编码阵的好
坏是此类问题的关键. 提出以最小?? 近邻错分率作为评价标准, 把构造问题简化为一个搜索问题. 在?? 类的所有二
类划分空间中, 通过行交换规则和有限启发式搜索策略搜索出?? 近邻错分率最小的? 个二类划分, 并依据编码规则
得到最终输出编码矩阵. 实验中用人工数据集和UCI 数据集分别测试, 通过与几种经典的编码方法比较, 结果表明该
编码方法能在编码长度较小情况下得到更好的分类效果.

摘要:

研究双源渠道闭环供应链生产计划调度中的干扰问题, 从双源渠道供应、正向制造和逆向再制造等5 个方
面分析了供应链中的不确定性和干扰问题; 然后建立一种干扰恢复模型, 采用基于干扰恢复思想的双模糊PID 控制
器, 针对各种随机离散型和连续型干扰事件的参数进行优化和干扰恢复, 并从鲁棒性、干扰损失、库存扰动3 个指标
对系统稳定性和干扰进行量化分析; 最后通过一个仿真案例, 表明所提出的方案比无干扰恢复的方案具有更高的鲁
棒性和更低的干扰损失.

摘要:

纯粹的反应式导航算法在复杂未知环境下易陷入局部极小, 为此提出一种基于局部子目标和禁忌搜索的自
主导航算法. 以当前可视区域内障碍物的关键角点为搜索邻域, 利用禁忌搜索算法执行优化操作生成当前子目标, 进
而采用反应式导航算法对其进行跟踪, 最终通过子目标的动态切换引导机器人驶达目标位置. 算法可有效克服局部
极小, 显著提高机器人在复杂环境下的自主性. 理论分析和仿真实验验证了算法的可行性和有效性.

摘要:

针对异构并行任务分配的最小完成时间和负载均衡组合优化问题, 提出一种混合离散微粒群算法, 将启发
式Sufferage 算法引入离散微粒群算法(DPSO) 中, 改进DPSO 算法中的位置速度关系模型, 提高DPSO 算法的搜索效
率和精度. 通过实验验证, 从算法效率和收敛速度上均优于DPSO 算法和GA算法, 且负载均衡度较好.

摘要:

讨论了多时滞奇异系统的鲁棒稳定性问题. 通过构造一种新的Lyapunov-Krasovskii 泛函(LKF), 结合离散
化LKF 理论，给出了多时滞奇异系统正则、脉冲自由和渐近稳定的充分条件, 并将该结论推广到含有范数有界不确
定性的多时滞奇异系统. 数值算例验证了该方法的有效性和可行性.

摘要:

利用多Lyapunov 函数方法、驻留时间法和Gronwall-Bellman 不等式研究了一类时滞切换系统的输入-状态
稳定性分析问题. 从系统输入-状态稳定定义出发, 给出了使得一类时滞切换系统输入-状态稳定的充分条件. 与已有
的方法相比, 无需同时满足构造输入-状态稳定控制Lyapunov 函数和所有子系统都是输入-状态稳定的条件, 为控制
器的设计提供了便利. 最后, 通过算例仿真验证了所提出方法的可行性.

摘要:

将Copula 理论引入分布估计算法的研究中, 并在估计概率模型时分两个步骤进行: 1) 估计各变量的边缘分
布函数; 2) 构造经验Copula 函数或正态Copula 函数. 根据Copula 函数和各边缘分布进行采样, 在简化估计模型运算
复杂度的同时, 充分反映了变量之间的关系. 仿真实验验证了该算法的可行性和有效性..

摘要:

针对一类非均匀采样系统, 提出了其输入输出表达的多新息随机梯度辨识方法. 该方法将随机梯度算法中
的新息项扩展为向量, 有效利用了历史新息所包含的信息, 从而提高辨识精度和算法的收敛速度, 同时又保留了随机
梯度算法计算量小的优点. 仿真例子通过改变新息长度, 验证了所提出辨识算法性能的优越性.

摘要:

提出全航速减摇鳍控制策略, 对低航速和中航速切换策略进行研究. 采用升力反馈封装鳍角到升力的不确
定性, 避免在零航速和低航速下复杂的控制规律; 同时, 基于T-S 模型将横摇非线性不确定系统转化为线性时变系统,
并将控制中的约束非线性优化问题转化为二次规划问题, 避免了预测控制中的非线性优化在线求解. 以某船为例, 给
出了低中航速的切换控制策略, 仿真结果表明了该方法可以使减摇鳍满足全航速减摇要求.

摘要:

针对准则值为直觉三角模糊数, 准则间相互关联的多准则决策问题, 提出基于Choquet 积分的决策方法. 该
方法首先利用偏好函数定义方案在各准则下的优序关系, 若模糊测度已知, 则直接利用Choquet 积分进行求解; 若准
则集上的模糊测度未知, 则利用部分决策信息和最小方差法建立二次规划模型, 求解模糊测度, 再利用Choquet 积分
进行决策. 最后通过实例表明了该方法的有效性和可行性.

摘要:

根据托盘共用系统调度的特点, 建立了以托盘共用系统调度总成本最小为目标的两阶段随机机会约束规划
模型. 该模型综合考虑了需求随机、供给随机、运输能力随机、装卸能力随机等因素; 采用机会约束规划方法对模型
进行了确定性等价转换; 通过算例进行了数值求解和数值分析，验证了模型的可行性和有效性.

摘要:

针对不确定规划领域中存在的模糊相关机会规划模型, 基于群体智能的差分进化算法, 设计一种新的求解
模糊相关机会规划模型的混合智能算法. 该算法基于粒子群优化算法对差分进化算法进行改进, 并运用模糊模拟技
术对模糊相关机会规划模型进行分析和数值求解, 无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法需要很长时间并经过
复杂的计算才能得到合理的结果. 最后, 通过实例表明了所提混合智能算法的合理性和有效性.

摘要:

在市场需求和价格同时对响应时间敏感的情况下, 研究收入共享契约如何协调供应链应对突发事件. 首先,
给出了常规情况下供应链协调模型; 然后, 在突发事件引起需求扰动因子分布函数变化的前提下, 详细讨论了突发事
件对供应链的影响, 并给出了供应链最优应对策略; 最后, 对原有收入共享契约进行了改进, 并证明新契约能够协调
供应链, 实现突发事件的最优应对.

摘要:

针对概率假设密度(PHD) 滤波使用聚类方法提取目标状态时, 会出现结果不准确, 且PHD 滤波无法给出状
态到航迹关联的问题, 提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联. 该方法对权值较大的标签,
通过两次确认来剔除杂波干扰, 得到比传统PHD 滤波更精确的状态估计. 在提取目标状态时, 只对相同标签的粒子
进行处理, 避免使用聚类方法. 通过与传统PHD 算法的仿真对比表明, 改进算法具有较好的跟踪性能.

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研究了一种基于混合粒子群优化算法和序列二次规划算法对系统进行辨识的新方法. 该方法将典型数学模
型相互组合构成系统模型. 首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题; 然后利用混合PSO-SQP 同时实现系统的
结构辨识和参数辨识. 为了进一步说明该混合算法的有效性, 与标准PSO 算法和惯性权值逐减PSO 算法进行对比.
仿真结果表明, 给出的混合算法是有效的, 辨识精度高, 并具有良好的实用性.

摘要:

针对飞机大机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点, 提出一种非线性反步自适应滑模变结构控制方
法. 基于反步法的思想适当选取Lyapunov 函数, 回馈递推得到自适应滑模控制律, 并利用一种自适应参数策略的混
沌粒子群算法优化控制器的固定参数改善系统性能, 同时利用矩阵SDU 分解克服高频控制增益矩阵估计时可能存
在的奇异问题. 仿真结果验证了算法的有效性.

摘要:

设计了一种基于NSGA-II 的中途修正时机优化算法. 基于上面级运动方程和Lambert 远程变轨, 通过算例
验证了中途修正的必要性, 确定了修正策略. 引入NSGA-II 算法, 对中途修正的目标函数进行优化, 得到了修正时刻
的最优解集. 结果表明, 该算法得到的修正时机优化Pareto 最优解集完整且分布均匀, 中途修正效果很好.

摘要:

在大失准角条件下, 研究了自抗扰捷联罗经对准算法. 基于欧拉平台误差角概念建立了适用于自抗扰控制
的二阶水平通道状态空间模型. 以水平速度误差作为量测实现水平姿态对准, 从稳定的水平通道指令角速度中提取
方位失准角信息, 完成方位自对准. 仿真结果表明, 该对准算法可较快地实现大失准角的自对准且对准精度与经典罗
经对准法相当.

摘要:

针对多目标遗传算法存在的缺陷, 提出了基于改进混沌优化的多目标遗传算法. 引入基于改进Tent 映射的
自适应变尺度混沌优化方法细化搜索空间和高效寻优, 结合非支配排序的群体分级机制和精英保留等多目标优化策
略, 保持种群多样性的同时保证了进化向Pareto 最优解集的方向进行. 多目标测试函数的数值仿真和电力系统无功
优化的算例分析表明了该算法的有效性和可行性.

摘要:

针对一类单输入单输出高阶非线性控制系统, 提出一种基于滑模思想和Elman 网络的操作条件反
射(OCR) 学习控制方法. 该方法采用Elman 网络构造滑模面-行为对的评价函数, 通过滑模面的变化设计奖赏函数,
根据奖赏信号更新评价函数, 实现行为选择概率的更新. 通过每轮次熵的定义, 定量分析了所学知识的变化量. 针对
行走倒立摆系统的仿真实验结果表明, 采用该仿生的OCR学习控制方法, 可实现行走倒立摆的平衡控制.

摘要:

针对强杂波环境下的多目标跟踪问题, 提出一种基于马尔可夫链蒙特卡洛重要度采样的跟踪方法. 通过马
尔可夫链蒙特卡洛实现对联合关联事件的采样, 据此计算目标可关联量测数据的边缘关联概率. 在联合关联事件求
解中利用单目标量测的概率密度进行重要度采样, 提高采样效率. 马尔可夫链蒙特卡洛重要度采样方法克服了联合
概率数据关联中的“组合爆炸”问题, 能够在强杂波干扰下较好地实现多目标实时跟踪. 通过仿真实验对比分析了算
法的跟踪精度和处理的时效性, 验证了方法的有效性.

摘要:

针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题, 基于Volterra 频域核的频谱比较, 提出了利
用小波滤波器组结合相关分析定位故障元件的方法. 首先选择特定的激励信号测定Volterra 频域核的非参数频谱; 然
后用小波滤波器组对得到的正常电路和故障电路的频谱序列进行子带分解; 通过计算子带响应序列的相干函数, 对
正常电路和故障电路进行相关分析, 实现参数型故障元件的特征提取. 对比实验结果表明, 该方法能有效提取故障特
征, 提高了故障诊断效果.

摘要:

针对转弯机动目标跟踪, 提出一种改进的“当前”统计模型对角速度进行估计. 该模型在当前统计(CS) 模型
的基础上, 通过加权一个以新息方差之迹为参数的活化函数, 对加速度方差和机动频率进行自适应处理, 经滤波获得
目标速度方向角. 然后, 将角度滤波获得的方向角度、角速度、角加速度作为曲线模型的输入, 实时跟踪机动状态. 新
模型可准确估计目标的角速度, 算法可显著提高转弯机动目标的跟踪精度, 仿真实验验证了算法的有效性．

摘要:

电极电流值和极心圆直径是电熔镁砂生产过程中影响产品性能指标的两个重要参数, 在传统工艺中由人工
设定. 由于生产过程中存在很多复杂特性, 人工给定的设定值很难保证其准确性. 针对这种情况, 提出了基于案例推
理、迭代学习、PI 控制、神经网络和规则推理的参数混合智能设定方法. 该方法成功应用于国内某电熔镁砂厂, 应用
效果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

灰色预测模型的既有研究成果均以实数或区间灰数为建模前提, 缺乏对以离散灰数为建模对象的灰色预测
模型进行有效研究. 对此, 分别建立了离散灰数序列核及灰单元格面积的预测模型, 并在此基础上推导了基于离散灰
数序列的灰色预测模型; 应用分析验证了该模型的有效性及实用性. 离散灰数预测模型对丰富与完善灰色预测模型
的理论体系、拓展灰色预测模型的应用范围具有积极的意义.

摘要:

针对扩展卡尔曼滤波(EKF) 和迭代EKF 量测更新过程采用线性化误差传递, 导致状态估计精度偏低的问
题, 将迭代方法、统计线性化误差传递和离差差分滤波器相结合, 建立了一种新型迭代离差差分滤波方法. 将该方法
应用于再入弹道目标状态估计, 仿真实验结果显示, 此方法降低了测量方程的非线性对滤波的影响, 有效提高了目标
的状态估计精

摘要:

针对某型高超声速飞行器纵向巡航段模型对高度和速度的机动控制问题, 研究并比较了采用吸气式超燃冲
压发动机与火箭发动机作动力的飞行控制方法上的不同; 重点分析了机体-推力耦合特性、高度-速度耦合特性以及
超燃冲压发动机工作状态对飞行姿态的巨大影响; 提出了油门和升降舵的协调控制方法, 并进行了线性二次型控制
律设计. 通过仿真验证了该设计方法的有效性.

摘要:

针对??2 检验法在组合导航系统联邦滤波故障检测中的不足, 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-
SVM) 的故障检测方法, 即在LS-SVM 对子滤波器新息进行预测的基础上构造故障检测量. 以捷联惯导/卫星/天文组
合导航系统为应用平台, 采用无重置的联邦滤波对子系统突变和渐变两种故障的检测进行了仿真分析. 仿真结果表
明, 所提出的LS-SVM 检测法比残差??2 检验法具有更好的故障检测能力, 由此验证了方法的有效性.

摘要:

针对一类高阶滑模算法收敛速度慢、控制作用不连续等不足, 以二自由度轮式机器人为控制对象设计了改
进算法. 首先, 引入虚拟控制项以增加系统相对阶的形式进行高阶滑模算法改进, 得出了一种新的高阶滑模控制律.
与原算法相比, 系统收敛速度快、控制作用平滑连续. 然后, 为解决二阶超螺旋算法仅适用于系统相对阶为1 的问题,
以跟踪误差的高阶导数建立滑动量, 构造适用于高阶系统的二阶超螺旋算法. 最后, 通过数值仿真验证了改进算法的
有效性.