摘要:

多机械臂系统的协调控制是当今机器人领域的研究热点. 针对机器人基坐标系标定, 协调系统动力学建模, 控制器综合方法等问题, 介绍近年来多机械臂系统在协调控制上研究工作的进展, 主要从系统的动力学模型建立方式和协调运动的控制综合方式两个方面进行深入介绍. 全面系统地介绍多机械臂系统协调控制问题的研究现状与发展方向, 并指明未来工作的研究方向.

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通过建立一个两时点的采购模型, 研究在原材料价格波动下一个风险规避制造商的最优组合采购策略. 制造商可利用期权合约购买原材料, 或者从现货市场采购. 研究结果表明, 最优期权购买数量受到风险规避程度、期权费以及执行价格的影响. 最优购买数量与决策者风险规避程度之间的关系受到期权定价影响; 最优购买数量随着期权购买费或执行价格的增加而减少. 最后, 通过比较说明, 采用组合采购策略可以提高制造商的均值-方差效用水平.

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针对现有的最小发生的频繁情节挖掘中存在的问题, 提出一种发现情节的不同最小发生并对其进行计数的方法. 在此基础上, 提出基于情节矩阵和频繁情节树的最小发生频繁情节挖掘方法, 基于直接扩展思想, 只需扫描数据一次, 不需生成候选情节, 提高了挖掘的时空效率. 提出了基于相同结点链和哈希链的优化方法, 通过省略相同结点的扩展过程, 进一步提高了挖掘性能. 最后, 在不同类型的真实数据集上进行实验, 实验结果验证了所提出的频繁情节挖掘方法的优势以及优化方法的有效性和高效性.

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针对权重信息部分已知且属性值为区间数的多目标决策问题, 考虑决策者风险态度对多目标决策的影响, 提出一种基于前景理论的区间数多目标灰靶决策方法. 该方法利用奖优罚劣的区间数线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理, 设计正负理想靶心, 并定义前景价值函数. 利用该构建方案建立优化模型以得出最优权向量, 并最终确定出方案的排序. 最后, 通过一个实例验证了该模型适用于具有风险态度特性的区间数多指标决策, 并且表明了模型的有效性和可行性.

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提出基于模糊神经网络欠驱动水下自主机器人(AUV) 的??2 增益鲁棒跟踪控制方法, 该方法通过在线学习逼近动力学模型的不确定项. 控制器克服了由于缺少横向推力对跟踪误差的影响, 在考虑未知海流干扰情况下, 实现了系统对模糊神经网络逼近误差的??2 增益小于??. 利用Lyapunov 稳定性理论证明了闭环控制系统误差信号一致最终有界. 最后, 通过精确模型参数和参数扰动仿真实验验证了该控制方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性.

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研究基于特征结构配置的二阶线性系统鲁棒容错控制设计问题, 目的是重新设计状态反馈控制律, 使得故障闭环系统和正常闭环系统具有相同的特征值. 两闭环系统的特征向量依最小二乘法接近, 而且能通过极小化灵敏度指标提高系统的鲁棒性. 基于状态反馈特征结构配置的参数化结果, 将系统灵敏度指标优化问题转化为含有约束条件的优化问题, 并提出了鲁棒容错控制设计方法. 数值算例及其仿真结果验证了所提出设计方法的有效性.

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以多贴装头拱架式贴片机为研究对象, 利用带扰动和变异因子的改进禁忌搜索算法, 实现贴片机贴装过程优化. 算法在传统禁忌搜索算法的基础上, 利用以长期记忆为基础的多元化扰动策略和块变异算子来扩大贴片机贴装顺序优化搜索空间, 并结合局部下降搜索策略优化喂料器分配, 最终实现贴片机贴装整体优化. 仿真实验表明, 改进算法能快速有效地获得较好的贴片机贴装优化解. 与其他文献中的算法相比, 所提出的算法在求解质量和求解速度上有较大的优越性.

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在连通二部图拓扑结构下, 针对一阶多智能体系统, 研究了时滞和无时滞两种情形下系统的分组一致问题, 给出了一个基于竞争的控制协议设计方法. 首先, 根据二部图的特性设计控制协议, 研究了无时滞系统的分组一致问题, 给出了该情形下系统的收敛状态; 其次, 研究了时滞情形下系统的分组一致问题, 给出了系统实现分组一致时所能容许的最大时滞; 最后, 通过仿真实例验证了所提出方法的正确性.

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受经济管理学中“和谐管理”理论的思想启发, 提出一种全新的免疫进化信息网络模型, 即和谐进化信息网络(HEIN). 在该模型中, 将优化问题的求解看作是信息网络能量最大化的过程, 通过“和则”与“谐则”二个规则集的有机结合来有效控制和管理进化过程, 实现了比单纯模拟生物免疫响应或自然进化更加完备和高效的和谐进化. 实验结果表明, 所提出算法可更好地保持种群多样性, 收敛速度快, 求解精度高.

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针对多操纵面飞机具有冗余操纵面的特点, 考虑包含操纵面偏转角的位置约束和速率约束以及未知有界参数时的非线性控制分配问题, 设计一种由上层虚拟控制律和自适应控制分配更新律组成的非线性角速度跟踪控制器. 当系统满足充分激励条件时, 基于集合稳定性理论, 分别证明了上层虚拟控制子系统、控制分配子系统和整个闭环系统的全局一致渐近稳定性. 对某多操纵面飞机的仿真结果验证了所提出方法的有效性, 并且该方法能使参数估计收敛至真实值.

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基于二型模糊关系, 研究二型模糊粗糙集. 首先, 在二型模糊近似空间中定义了二型模糊集的上近似和下近似; 然后, 研究二型模糊粗糙上下近似算子的基本性质, 讨论二型模糊关系与二型模糊粗糙近似算子的特征联系; 最后, 给出二型模糊粗糙近似算子的公理化描述.

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通过分析群决策过程, 提出使用模糊测度描述专家偏好之间可能存在的关联关系, 并给出了一种考虑专家偏好关联的群决策方法. 该方法从参评专家知识结构的相似性及判断结果的相似性出发, 通过计算得到相应的2-可加模糊测度来描述专家的重要程度, 并使用Choquet 积分将多个专家的偏好信息聚合为群体的判断结果. 最后, 通过一个潜艇装备论证的例子验证了所提出方法的可行性和合理性.

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为了提高进化算法的优化能力, 提出一种量子行为进化算法. 该算法基于Bloch 球面建立搜索机制, 首先用量子位描述个体, 用泡利矩阵建立旋转轴, 用量子位在Bloch 球面上的绕轴旋转实现进化搜索; 然后用Hadamard 门实现个体变异, 以避免早熟收敛. 这种旋转可使当前量子位沿着Bloch 球面上的大圆逼近目标量子位, 从而可加速优化进程. 以函数极值优化为例, 实验结果表明该算法具有较高的优化能力和优化效率.

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为解决自主水下航行器的变深控制问题, 提出一种基于反馈增益的反步控制方法. 首先, 通过设计控制器参数消除部分非线性项, 在保证系统稳定性的同时设计神经网络控制器来补偿纵倾运动中的模型不确定性; 然后, 通过自适应鲁棒控制器对神经网络的逼近误差予以消除, 以加快神经网络的收敛学习速度, 神经网络权值和逼近误差估计的学习律可由李雅普诺夫稳定性理论推导得出, 保证了闭环系统的一致最终有界性; 最后, 通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.

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在分析粒子群优化(PSO) 算法和简化PSO 算法的基础上, 提出一种基于PSO 的最大相关最小冗余的Filter-Wrapper 混合式特征选择方法. Filter 模型是基于互信息和特征的相关冗余综合测度, Wrapper 模型是基于改进的简化粒子群算法. 在PSO 搜索过程中, 引入相关冗余度量标准来选择特征子集, 将Filter 融合在Wrapper 中, 利用Filter 的高效率和Wrapper 的高精度提高搜索的速度和性能. 最后以支持向量机(SVM) 为分类器, 在公共数据集UCI 上进行实验, 实验结果表明了所提出算法的可行性和有效性.

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基于网络结构对财富增长的影响, 针对财富动态增长性及其重分机制, 定义影响力系数, 提出一类财富总值不断增长的网络模型. 应用系统方程得到财富总值、节点度以及累积财富的时变方程. 经过具体分析可知, 影响力系数可调节节点度对财富增长的影响力度, 它对网络结构和累积财富值影响很大. 数值仿真表明, 调节影响力系数可降低基尼系数, 促使财富分布更趋近于均匀化, 且在一定条件下节点度与累积财富呈近似线性关系.

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太阳帆航天器可依靠反射太阳光子提供动力, 因此较适用于远距离的星际转移任务. 针对太阳帆航天器星际转移轨道控制问题, 提出一种新的解析最优控制律, 通过设定混合权重对各轨道根数进行联合控制. 引入改进春分点轨道根数对解析控制律进行了优化推导, 并以水星探测任务为背景进行了相应的仿真分析. 仿真结果表明, 该控制律计算速度较快, 可对各个轨道根数进行联合控制, 从而得到满足工程要求的太阳帆航天器星际转移轨道.

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针对数字信道中传输的是经过量化和编码后的数据, 研究了切换拓扑情况下连续时间一阶积分器网络中的量化趋同问题. 通过均匀量化器, 每个智能体将量化后的状态传输给邻居, 并利用所得信息设计协议, 实现量化趋同.在所提出的量化趋同协议下, 所有状态将在有限时间内进入包含状态均值的量化层中. 特别地, 对于通信拓扑是时不变的情况, 给出了实现量化趋同所需时间的上界. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

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针对启发式算法难以获得最小约简的问题, 研究最小约简约束下属性之间的排斥特性, 提出了针对部分最小约简必要条件的属性排斥矩阵. 在此基础上, 分别结合典型加法类和减法类启发式约简算法提出两种改进的基于属性排斥矩阵的启发式属性约简算法, 采用UCI (加州大学欧文分校) 机器学习数据集所进行的测试结果表明, 属性排斥矩阵能够全面提高启发式属性约简算法的性能, 有利于获得最小约简.

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以燃气-蒸汽联合循环发电机组煤气系统为背景, 基于压缩机能量损失机理建立多级离心压缩机系统防喘控制模型, 并利用改进自适应遗传算法辨识机理模型中难以准确获得的参数. 基于此模型, 制定相应的防喘控制线确定方法和防喘控制策略. 将所建立的防喘模型和防喘控制策略应用于实际的煤气系统中, 结果表明该防喘模型能准确预测多级离心压缩机的性能, 所制定的防喘控制策略能有效防止喘振的发生, 取得了满意的控制效果.

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针对一类同时具有变时滞和连续分布时滞的分布参数系统的状态反馈控制问题进行了研究, 通过选择适当的Lyapunov-Krasovskii 函数, 采用线性矩阵不等式(LMI) 方法, 得到了变时滞闭环系统渐近稳定的一个充分条件. 设计了无记忆的状态反馈控制器, 使得在一个正定矩阵存在的条件下, 闭环系统是可镇定的, 从而得到了常时滞分布参数系统可镇定的一个推论. 最后, 通过一个数值仿真例子说明了所给出设计方法的可行性和有效性.

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研究区间数判断矩阵的满意一致性和方案的排序. 首先, 给出区间数判断矩阵满意一致性的一种新的定义;然后, 利用区间数判断矩阵的0-1 型中心值排列矩阵是否为标准0-1 型排列矩阵来判断区间数判断矩阵是否为满意一致性矩阵, 若具有满意一致性, 则可以直接从0-1 型中心值排列矩阵中得出方案的优劣顺序, 此种方法适用于对存在等价方案的区间数判断矩阵满意一致性的判定; 最后给出两个例子说明了该方法的合理性和可行性.

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探究连续切换线性参数变化(LPV) 系统的鲁棒??∞ 滤波问题. 对于整个参数变化空间, 传统方法是设计单一LPV 滤波器, 具有较大的保守性. 为此, 利用多参数依赖Lyapunov 函数设计了切换LPV 系统的多参数依赖鲁棒??∞ 滤波器, 以降低设计的保守性. 考虑了平均驻留时间切换逻辑, 所设计的鲁棒??∞ 滤波器能够确保滤波误差系统指数稳定且具有一定的??∞ 扰动抑制水平. 数值仿真实例验证了所提出方法的有效性.

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针对计算机视觉中的镜头畸变问题, 设计一种鲁棒的校正方法. 该方法基于空间直线的成像特性来定义畸变测度, 通过非线性优化完成畸变校正. 采用微粒群全局优化算法, 将传统优化方法、标准微粒群算法和基于不同策略的微粒群算法的性能进行对比. 实验结果表明, 带变异算子基于对位学习的微粒群算法具有较强的鲁棒性, 在低噪声下, 微粒群算法的校正性能优于传统算法. 最后通过不同畸变程度的校正实例验证了所提出方法的有效性.

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针对一类具有输入时滞的时变离散系统, 研究其预见控制问题. 利用差分算子的性质, 对系统的输入时滞项和目标信号进行差分处理, 构造包含目标信号但不含时滞的扩大误差系统. 基于最优控制和预见控制的相关理论, 得到了扩大误差系统带有预见前馈补偿的控制器. 进一步, 利用矩阵分解方法, 将高阶Riccati 方程进行降阶处理, 从而得到原时滞系统的预见控制器. 最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性.

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针对稀疏信号采样问题, 提出一种改进的适应性采样方法, 通过对原始信号的多次观测逐渐筛选出有用信号, 从而提高观测的准确度. 该方法增加了一个找回误判分量的机制, 弥补了原始方法无法抑制漏检率的缺点. 实验结果表明, 所提出的方法有效地降低了判决器的漏检率, 同时保持相同的计算复杂度, 且在中等及较小信噪比条件下性能更优.

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针对一类非线性仿射系统的控制器设计问题, 基于滑模变结构控制理论, 提出一种新的控制器设计方法: 滑模降阶方法. 首先反复运用变结构控制理论对一类?? 阶的仿射非线性系统构造n − 1 个微分同胚变换函数和n− 1 个滑动流形, 将初始系统降至一阶系统, 并给出了变结构控制律; 然后利用当前级与上一级控制输入的映射关系进行n− 1 次反推运算, 即可得到初始系统的控制输入; 最后通过仿真算例表明了所提出方法的有效性和可行性.