摘要:

研究转移概率部分未知情况下的连续时间广义Markov 跳变系统的稳定性和镇定性.  所研究的系统涵盖了转移概率完全已知和完全未知两种特殊情况, 具有更广泛的意义. 首先, 基于线性矩阵不等式方法, 获得了使系统正则、无脉冲、随机稳定的充分条件; 然后, 设计了基于线性矩阵不等式条件的状态反馈控制器, 使闭环系统正则、无脉冲、随机稳定; 最后, 仿真算例验证了所提出方法的有效性.

摘要:

基于经验模态分解方法将多MEMS陀螺信号分解为一列本征模态函数和残差函数, 并采用希尔伯特变换求取其瞬时频率和瞬时能量. 首先, 通过本征模态函数与原信号的非线性相关系数分析来实现MEMS陀螺信号噪声的滤波处理; 然后, 以非线性相关信息熵作为优化指标, 通过选取不同本征模态函数的组合进行加权融合, 优化结果能有效地提高信号的测量精度; 最后, 通过仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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为了实现欠驱动自治水下机器人(AUV) 三维航迹跟踪控制, 基于非完整系统理论分析了AUV缺少横向推进器时的欠驱动控制系统特性, 并验证了欠驱动AUV存在加速度约束不可积性. 基于李亚普诺夫稳定性理论, 利用自适应Backstepping 设计连续时变的航迹点跟踪控制器, 以抑制外界海流的干扰. 仿真实验表明, 所设计的控制器能实现欠驱动AUV对一序列三维航迹点的渐近镇定, 并且航迹跟踪的精确性和鲁棒性明显优于PID 控制.

摘要:

针对可变机翼后掠角的近空间飞行器, 提出一种多模型鲁棒保性能软切换控制方法. 首先, 将非线性系统的工作空间划分为若干区域, 在每一区域建立局部T-S 模糊模型; 然后, 根据性能指标利用广义系统的方法, 设计局部鲁棒保性能控制器, 从而大大减少了计算量, 由于控制器在模糊了的边界处进行切换, 保证了系统状态在切换过程中的平滑性; 最后, 对近空间飞行器在变机翼过程中的姿态进行控制, 仿真结果表明了所提出方法的有效性.

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研究由多个相互竞争的制造商与多个相互竞争的零售商组成, 且零售商处面临模糊市场需求、存在差异性的多商品供应链网络均衡问题. 运用logit 模型刻画消费者的随机选择行为, 利用模糊事件的可信性测度推导零售商的模糊期望利润, 借助有限维变分不等式理论构建具有模糊需求的多商品流供应链网络均衡状态满足的变分不等式, 并分析了供应链网络均衡解的存在性和唯一性. 最后, 结合算例讨论了需求的模糊性对供应链网络均衡的影响.

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针对决策表存在数据删除的情况, 首先提出决策表等价类链表存储结构, 并引入基于该存储结构的简化决策表定义和基于简化决策表核属性定义, 同时证明了该核属性与原始决策表核属性是等价的; 然后, 分别从删除指定对象和删除指定信息两个方面研究核属性更新理论, 并给出相应的算法实现; 最后, 通过实例验证了所提出算法的有效性.

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针对复杂场景中运动目标较难定位的问题, 提出一种结合纹理和颜色特征的AdaBoost 目标跟踪算法. 首先在线训练一个弱分类器的集合区分目标和背景; 然后, 通过AdaBoost 将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,用于标定下一帧中各像素的类别属性, 并生成置信图; 最后, 在置信图中用Mean Shift 算法定位目标的中心. 实验结果表明, 该算法在光照变化、目标自身发生形变和遮挡的情况下, 能准确地对目标进行跟踪.

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基于分布参数系统理论, 建立机械臂协调操作柔性负载系统的动力学模型. 利用奇异摄动方法, 对动力学模型进行双时标分解, 得到一个表征系统大范围刚性运动的集中参数慢变子系统和表征系统弹性振动的分布参数快变子系统. 分别设计了自适应模糊滑模慢变控制器和振动反馈快变控制器, 并通过分析快变子系统主算子及其生成??0 半群的特性, 证明了分布参数闭环子系统的渐近稳定性. 最后, 通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.

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研究奇异摄动时滞系统次优控制的近似设计问题. 基于奇异摄动的快慢分解理论, 将系统的最优控制问题转化为无时滞快子问题和线性时滞慢子问题; 利用Chebyshev 多项式级数方法将时滞慢子问题的近似求解问题转化为线性代数方程组的求解问题, 进而得到原系统的次优控制律, 该控制律由Chebyshev多项式级数的基向量表示. 仿真算例表明了该方法的有效性.

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在充分考虑工业无线节点低能耗要求的基础上, 提出一种工业无线网发射功率调节算法. 在保证网络连通度的前提下, 使无线节点发射功率尽可能小. 同时, 利用离散粒子群优化算法, 提出一种解决工业无线网多信道分配问题的离散粒子群优化多信道分配算法(DPSO-CAA). 对标准离散粒子群优化算法加以改进, 提高了所提出算法的全局搜索能力. 通过将DPSO-CAA 算法与已有算法进行的仿真对比实验, 表明了所提出的DPSO-CAA 算法能有效地降低数据碰撞和同信道干扰, 而且能降低无线节点能耗.

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提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法. 首先, 采用改进拉普拉斯金字塔(LP) 变换构造图像的塔形数据结构,每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN) 迭代运算生成相应的点火次数矩阵; 然后, 以此为依据经判决算子完成数据融合; 最后, 采用伪逆重构算法生成融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法具有抗加性噪声及JPEG 压缩系统噪声的能力, 融合图像的客观评价指标较高, 且能有效减弱原LP 算法融合图像边缘的“Gibss”伪影现象.

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针对多地貌环境下的移动机器人路径规划问题, 建立多目标优化模型, 并采用微粒群算法解决该问题. 首先,采用区域权值表示机器人在各种地形下的通行困难度; 然后, 结合局部优化准则计算机器人的通行时间, 通过计算机器人与危险源之间覆盖的面积来衡量路径的危险程度, 并将上述问题转化为两目标优化问题; 最后, 采用多目标微粒群优化算法优化上述问题. 仿真结果表明了所提出方法的有效性.

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在核等测距映射(kernel ISOMAP) 和多类多流形ISOMAP 算法的基础上, 提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP 算法. 该算法保持了kernel ISOMAP 算法的泛化特性, 同时又能完成分类任务, 解决了ISOMAP-C 在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时, 所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长, 且易出现过拟合现象的问题. 在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性, 且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性.

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为了进一步提高量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的全局收敛性能, 有效改善算法中存在的粒子早熟问题,提出一种基于完全学习策略的改进QPSO 算法(CLQPSO). 该学习策略改变了QPSO 中局部吸引子的更新方式, 充分利用了种群的社会信息. 采用8 个测试函数对算法性能进行比较分析. 实验结果表明, 所提出的改进算法不仅收敛速度快, 而且全局收敛能力好, 收敛精度优于PSO 算法和QPSO 算法.

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针对航天器姿态机动过程中受几何约束的问题, 提出一种控制方法使系统在满足局部约束的情况下获得较好的全局性能. 为了考虑全局性能并减少全局规划的计算代价, 采用伪谱法以较少节点得到满足几何约束的路径节点. 在局部节点跟踪控制中, 通过分析航天器姿态机动所受的几何约束以及四元数在线性化状态方程中的传递形式,设计具有保守性的几何约束凸化表达式, 并给出了姿态机动预测控制律. 仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性.

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针对无线传感网(WSNs) 中节点间不对称的发射功率引起的隐藏节点和暴露节点问题, 提出一种用于传感网功率控制的MAC协议(MAC4 PC). 该协议采用邻节点向量表对邻节点的状态及当前会话的信息进行记录, 并设计了相关的控制帧收发时序和干扰度判断准则, 以保证新建立会话与当前会话互不干涉, 从而实现暴露节点的并行传输. 仿真结果表明, 与802.11 DCF 协议、SB-FSMA /CA协议以及GLPCB-PMAC协议相比较, MAC4 PC 协议提高了网络平均吞吐量, 降低了节点平均能耗和数据分组的平均传输时延.

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在已知不确定参数变化范围的假设下, 研究多主从博弈中均衡点的存在性问题. 基于非合作博弈中NS 均衡的定义, 提出不确定性下多主从博弈中均衡的概念. 基于Fan-Glicksberg 不动点定理, 证明均衡点的存在性. 最后通过算例验证了所提出方法的可行性.

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针对运动声阵列在有色噪声环境中的非线性滤波跟踪问题, 提出一种确定性核粒子群的粒子滤波算法. 该算法通过确定性初始化核粒子集、确定性后验概率密度函数及粒子群与核粒子集更新方式来提高跟踪的精度, 并推导出该算法的理论误差性能下界. 与传统的粒子滤波算法相比, 仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性.

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多传感器管理是对一组传感器或测量设备进行自动或半自动控制的一种处理过程, 它实现了整体性能的优化和资源的有效利用. 在建立多传感器管理中传感器资源分配一般数学模型的基础上, 研究基于修正Riccati 方程与Kuhn-Munkres 算法相结合的多传感器跟踪资源分配, 同时给出了目标-传感器最优分配解的求解步骤. 仿真结果表明了该方法的可行性.

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针对属性值和权重均为直觉模糊数的多属性决策问题, 提出一种基于直觉模糊集和证据理论的群决策方法.首先, 对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成, 在此基础上合成每个方案的所有属性值; 然后, 基于直觉模糊集相似度确定专家的相对权重, 修正方案证据, 并合成所有专家证据, 得到方案的信任区间, 根据信任区间的大小对方案进行排序; 最后, 通过数值案例验证了所提出方法的有效性和合理性.

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针对二元语义信息形式的不确定多属性决策问题, 将密度中间算子由精确值形式拓展到二元语义形式. 首先, 基于二元语义信息对应的数值提出一种简单有效的二元语义聚类方法; 然后, 给出了密度加权向量的确定方法,并且在此基础上, 将二元语义密度中间算子与已知的信息集结算子合成, 得到二元语义密度合成算子(T-DM); 最后,通过一个算例对二元语义密度算子的应用进行了说明.

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多对一的汇聚传输是无线传感器网络, 特别是工业无线传感器网络中的一个典型的数据传输模式. 针对具有星形和网状两层拓扑结构的工业无线传感器网络汇聚传输的实时性要求, 分析簇-线型路由下完成汇聚传输所需时隙数和信道数的下限值, 并基于理论值提出一种基于紧凑搜索的两阶段实时调度算法. 仿真结果表明, 存在最优的两阶段实时调度算法, 且相比集中式调度算法, 时间开销降低了6∼8 倍, 报文开销降低了近2 倍.

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等待时间受限的置换流水车间调度问题要求工件在连续两个机器间的等待时间满足上限值约束. 对此, 分析了工件序列中相邻工件的加工持续时间及其上下界关系, 并且提出一种启发式方法. 首先, 建立旅行商问题(TSP) 以生成初始调度; 然后, 采用扩展插入方法优化调度解. 为了衡量算法性能, 给出问题下界的计算方法和相关评价指标, 并通过数据实验验证了该启发式和下界计算方法的可行性和有效性.

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由于区间灰数运算体系不完善, 灰数间的代数运算将导致结果灰度增加, 难以有效构建基于“区间灰数”的灰色预测模型. 对此, 通过将区间灰数进行标准化处理, 分解成基于实数形式的“白部”和“灰部”两个部分; 然后分别对“白部”和“灰部”建立模型, 再推导并还原得到区间灰数预测模型; 最后, 将该模型应用于城市外来工数量的预测,预测效果验证了所提出模型的有效性及实用性.

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基于无模型控制、粒子群优化和预测控制的思想, 提出一种新型非线性无模型预测控制器, 并对该控制器的收敛性进行了分析. 该控制器以带误差修正的泛模型为预测模型, 以高速收敛的粒子群优化算法为滚动优化策略, 不仅避免了非线性预测控制中复杂的矩阵求逆运算, 而且提高了算法的收敛速度, 增强了实时性. 仿真研究表明了该控制器的有效性.

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研究一类欠驱动不对称船舶的全局?? 指数镇定问题, 并且提出一种新的解耦控制方法. 首先, 对船舶系统进行全局微分同胚变换和状态时变变换, 并将其解耦为线性子系统和线性时变子系统, 从而将整个系统的镇定控制问题转化为两个简单子系统的镇定问题, 简化了控制器的设计; 然后, 为每个子系统分别设计独立的全局时变指数镇定控制律, 实现了欠驱动不对称船舶的全局?? 指数镇定; 最后, 仿真结果表明了所提出方法的有效性.

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针对专家作两两比较时的判断有不同可信度的情形,首先给出方案的?? 组近似排序向量; 然后, 分主客观两种情形考虑了判断的可信度; 接着利用可信度对近似排序向量集结, 得到含有专家判断可信度的最终排序向量; 最后, 通过实例表明了该方法对不一致判断矩阵的有效性及其在实际决策中的可行性.

摘要:

为了实现目标对象的快速、精确识别, 对移动机器人前向单目视觉进行了建模. 首先, 给出了前向单目视觉成像模型, 包括软、硬件设计, 并结合目标特征属性得到目标中心在图像上的坐标; 然后, 通过视觉标定模型实现前向单目视觉的目标定位, 得到目标对象在机器人体坐标系中的坐标; 最后, 利用参数估计的方法计算真实检测结果与理想检测结果的误差分布模型的参数, 得到前向单目视觉的观测模型. 实验结果表明, 前向单目视觉模型建立精确,且实时性好.

摘要:

研究了层次分析法(AHP) 群决策中判断矩阵的合并问题. 首先, 论证了层次分析法中??个判断矩阵的几何平均矩阵是判断矩阵, 以及??个判断矩阵的加权几何平均复合判断矩阵是判断矩阵; 然后, 提出了层次分析法中简化的超传递近似法及群决策的几何平均超传递近似法, 该方法不需要一致性检验, 同时又保持了专家的原始意见; 最后, 通过一个实例验证了该方法的有效性和实用性.