摘要:

群集系统的分群行为表征为一个聚合的母群分裂成多个子群的现象, 探讨其产生机理和控制方法具有重要的理论意义和应用价值. 鉴于此, 从分群行为的理论建模和控制方法两个角度出发, 对近年来群集系统分群运动研究的主要成果进行综述, 回顾了目前分群运动理论建模研究的最新进展, 重点总结了分群运动的现有控制方法和结论, 并对分群控制研究中尚存在的问题进行了探讨, 最后就分群行为后续可能的研究方向进行了展望.

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针对一般结构互联系统的动态变化, 通过系统结构的描述, 以包含原理的多重叠分解为基础, 构建出适用于一般结构互联系统对对分解与重叠分散控制的扩展收缩变换矩阵、置换矩阵及相关的补偿矩阵; 然后根据所提出的子系统对的删除与添加方式, 构建出相应的删除矩阵与添加矩阵, 并将两者结合得到用于完成结构变化后的互联系统对对分解与重叠分散控制的结构变化矩阵, 从而实现具有一般动态结构互联系统的分解与分散控制; 最后以四区域互联电力系统AGC为例对其进行详细说明.

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针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.

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针对具有多部门多指标特征的复杂大群体应急决策问题, 提出一种新的决策方法. 首先, 给出直觉模糊数相似度公式, 将其作为相聚度公式对专家偏好进行聚类; 然后, 以同一部门指标数据的方案区分度最大化为目标, 构建优化模型以确定部门指标权重; 接着, 基于部门信息区分度结合极大熵原理对部门权重进行求解, 进而对备选方案进行排序; 最后, 通过一个算例验证了所提出方法的可行性和有效性.

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研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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针对核独立成分分析故障检测时忽略各独立成分分量对系统故障贡献度的差异, 提出一种基于加权核独立成分分析的故障检测方法. 使用核独立成分分析提取过程变量的独立成分, 根据核密度估计衡量各独立成分分量对系统故障的贡献度, 对各独立成分分量赋予不同权重, 突出包含有用信息的独立成分分量, 引入局部离群因子在特征空间构造统计量进行故障检测. 基于数值仿真和Tennessee Eastman 数据集的仿真结果表明了所提出方法的优越性.

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针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(ImSAP-ELM). ImSAP-ELM 将??₂ 正则化因子引入SAP-ELM 中, 采用留一准则确定最优隐节点数. 推导基于奇异值分解的输出权重计算公式, 避免矩阵奇异导致求解无效的问题. 将ImSAP-ELM 用于故障预测, 利用多组同类型故障数据建立多个ImSAP-ELM 模型, 基于加权思想融合不同ImSAP-ELM 的预测值. 某型无人机发射机实例表明, 相比于ELM、OP-ELM (最优剪枝ELM) 和SAP-ELM, ImSAP-ELM 耗时最高, 但是ImSAP-ELM 的预测误差小于其他3 种方法.

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针对干扰输入对系统输出的影响, 研究双曲线型分布参数系统在边界控制下的干扰解耦问题. 首先应用有界控制算子等价转换方法, 获取边界控制下双曲线型分布参数系统的有界拓展形式; 然后通过伽辽金近似法将有界增广系统转换成有限维系统; 接着对等价有限维系统进行干扰解耦分析, 推导出系统可干扰解耦的充分条件; 最后通过数值分析和仿真图例表明了所给出条件的有效性.

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针对属性值为区间灰数的多属性决策问题, 提出一种基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策方法. 考虑决策者参照依赖的心理行为特征, 结合随机占优的思想给出两两方案相比较时的收益和损失; 分析经典TODIM方法中优势度和全局价值的不足, 给出新的优势度的表示方法和方案; 相对于其他方案收益和损失的总优势度的表示方法, 提出一种改进的TODIM方法. 最后通过实例说明了所提出方法的有效性和可行性.

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针对单舵控制导弹舵角在大攻角下易饱和的问题, 提出一种适用于双舵控制导弹的制导控制一体化模糊滑模方法. 分析具有鸭舵/尾舵结构导弹动力学特性, 建立制导控制一体化模型, 利用双滑模变结构控制方法, 分别选取零控脱靶量和控制相关量作为滑动模态, 前者保证脱靶量趋于零, 后者提供阻尼响应, 将制导律嵌入在控制器的设计之中. 为了克服滑模抖振问题, 利用指数趋近率方法设计控制器, 并将模糊环节加入控制器中. 最后, 对拦截蛇形机动目标的过程进行仿真, 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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针对噪声特性未知的多传感器航天器姿态估计过程中互协方差未知的问题, 提出一种鲁棒的协方差交叉(CI) 融合算法. 首先采用容积卡尔曼滤波(CKF) 器获取局部的估计信息; 然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的估计信息权重; 最后使用CI 算法融合各局部估计信息. 此外, 对于由四元数描述航天器姿态时存在的冗余问题, 采用了以误差四元数和误差广义罗德里格参数相互切换的方法来替代. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

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通过引入三次时间项来构造三次时变参数离散灰色预测模型(简称CDGM(1, 1) 模型), 并对模型的性质进行研究. 研究结果表明, CDGM(1, 1) 模型具有白指数重合性、线性规律重合性、二次规律重合性、三次规律重合性和伸缩变换一致性. 运用最优化理论研究了CDGM(1, 1) 模型的基值迭代问题, 并给出了模型的预测步骤和算法. 通过算例比较CDGM(1, 1)、DGM(1, 1) 和NDGM(1, 1) 三个模型的预测效果, 结果表明CDGM(1, 1) 的预测和模拟精度都得到了明显改善.

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经典报童模型假设决策者为风险中性, 但决策者的实际订购行为受风险偏好的影响, 导致实际订购行为与报童模型最优解之间存在偏差. 为此, 基于常绝对风险厌恶(CARA) 效用函数构建库存决策模型, 从风险偏好的角度解释报童决策偏差的形成机制. 行为实验结果表明: 随着产品的相对成本增加, 决策者的订购行为将出现风险逆转; 在高(低) 利润产品中, 决策者分别表现出风险规避(风险追逐) 的订购行为, 且订购行为受风险规避的影响更为显著. 报童决策偏差现象揭示, 库存管理实践中考虑决策者的风险偏好, 有利于缩小理论模型与管理实践之间的差距, 提高库存管理效率.

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针对属性权重完全未知的犹豫模糊多属性决策问题, 提出一种属性权重多目标优化方法. 首先, 根据属性值的均值、方差以及属性间的关联度建立属性权重确定模型; 然后, 利用方案与犹豫模糊正理想点的相似度对方案进行排序; 最后, 通过算例分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

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以学习自动机为数学模型, 结合斯金纳操作条件反射, 建立一种人工感知运动系统, 称为感知运动自动机(SMA). 该系统包括感知状态集合、动作集合、感知运动取向性映射集合等9 部分. 系统引入好奇心和取向性概念, 设计具有主动学习环境的内发动机机制, 定义并分析了取向性学习过程, 证明了系统熵的收敛性. 通过模拟斯金纳鸽子实验表明了系统的可行性和有效性, 仿真结果表明系统具有较好的自学习和自组织特性, 同时稳定性较高.

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提出一种全局竞争和声搜索(GCHS) 算法, 给出随机局部平均和声和全局平均和声的概念, 建立竞争搜索机制, 实现每次迭代产生两个和声向量并进行竞争选择. 设计自适应全局调整和局部学习策略, 平衡算法的局部搜索和全局搜索, 详细分析参数HMS、HMCR和PAR对算法优化性能的影响. 数值结果表明, GCHS 算法在精度、收敛速度和鲁棒性方面比和声搜索算法及最近文献中提出的7 种优秀改进和声搜索算法要好.

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提出一种轨迹跟踪级联机器人编队控制方法. 该方法有效结合距离-角度(??-??) 控制和距离-距离(??-??) 控制方案, 并利用无迹卡尔曼滤波算法对Leader-Follower 级联机器人系统的状态进行估计; 根据状态估计结果设计输入-输出动态反馈控制规律, 使得跟随机器人(Follower) 准确跟踪领航机器人(Leader), 确保编队的稳定性和较快的收敛性, 并达到理想的编队控制效果. 仿真实验验证了所提出方法的可行性.

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针对闭环系统中时变状态空间模型和模态参数的辨识问题, 提出一种递推辨识格式, 将这种格式与递推子空间方法结合, 得到一种辨识方法. 该方法通过重建输入输出数据之间的关系, 递推辨识得到闭环系统的时变状态空间模型和模态参数. 算例研究了系统在模态参数突变和周期变化两种情况下的辨识问题, 仿真结果表明, 所提出算法能有效辨识线性时变反馈系统的状态空间模型和模态参数.

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电力物理网络通过构建信息网络进行优化调控并构成信息物理融合系统, 实现大规模分布式系统的优化控制, 随之而来的问题是病毒、黑客入侵、拒绝服务等来自信息网络的威胁, 导致物理系统恶意破坏. 鉴于此, 以攻击可检测为前提, 建立攻击信号下的电力系统分布式动态模型, 设计动态状态估计器检测受攻击的信号, 并估计其原始信号. 最后通过3 机9 节点分布式电网系统仿真实验验证了所设计的状态估计器对于数据攻击检测的有效性.

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为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题, 提出一种分块多特征描述子的方法. 该方法将候选样本分块, 提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器. 结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF) 作为跟踪器. 跟踪过程中根据目标深度信息调整其尺寸, 结合深度特征及图像片外观相似度进行检测并处理遮挡. 实验结果表明, 该算法对目标的尺度变化、光照改变和遮挡现象具有较强的鲁棒性.

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针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点, 提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法. 采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组, 计算各维度最大熵划分维度空间簇, 将相同维度簇的数据聚集成微簇, 通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测. 该方法提升了聚类速度, 克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点. 实验结果表明, 所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.

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研究时变时滞与切换有向通信拓扑协议下高阶连续时间线性多智能体系统的一致性问题. 利用一个线性变换将该问题等价转化为一个切换时滞系统的稳定性问题. 假定出现的每一个通信拓扑都是可一致的, 借助时滞切换系统稳定性的平均驻留时间方法, 以线性矩阵不等式(LMIs) 形式给出多智能体系统达到全局一致的充分条件. 数值实例验证了结果的正确性.

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针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

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对于不确定或者未知输入系统, 常规鲁棒观测器设计对系统和干扰有较多限制条件. 区间观测器对系统具有宽松的前提条件, 且对干扰只要求有界, 因而区间观测器更具有广泛性. 针对离散和连续的广义未知输入系统, 研究区间观测器的设计问题, 通过对离散系统和连续系统进行不同的变换, 将系统转化为易于求取区间观测器系数矩阵的形式; 然后基于相同的参数求取方式, 给出广义系统区间观测器的设计方法. 仿真结果表明了所提出方法的有效性和正确性.

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研究高科技产业背景下三级供应链系统中原材料供应商的最优定价决策、制造商和零售商的最优定价和订货决策. 围绕高科技易逝品的售价和零部件购买价格随时间递减的特点, 分别建立以零售商和供应商为主导的三层联合定价和订货模型, 并设计了三层粒子群算法对模型进行求解. 数值实验验证了所提出算法的有效性. 对模型特点的分析结果表明, 零售商主导下的三层供应链系统能更好地提高整个供应链的效率.

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针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

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针对GPS 接收机对载波信号的跟踪性能受到不同类型噪声的影响, 且这些噪声的统计特性很难得到的问题, 提出一种基于扩展集员滤波(ESMF) 的解决方法. 该方法根据载波信号中噪声统计特性未知但有界(UBB) 的特点, 设定合理的噪声边界, 将UBB噪声包含在椭球集合内; 利用集员的思想实现载波信号多普勒频率的在线非线性估 计, 且估计过程中同时能够检测系统坏值的发生时刻. 仿真中, 模型选取三维空间运动的载体. 仿真结果表明, ESMF在处理该模型时是一种有效的鲁棒估计算法.