摘要:针对含弱决策的证据融合在低冲突情况下仍出现反直观结果的问题,提出一种决策距离修正下的证据合成方法.首先,给出弱决策证据定义,提出一种名为决策距离的新度量方法,可表述单证据的决策,通过融合Jousselme距离可更有效地描述弱决策证据与其他证据间的差异;然后,根据检测弱决策证据和一票否决证据是否同时存在,提供两种不同的修正系数,可有效扩大多数证据与其他证据修正系数的差距,削弱一票否决证据的影响;最后,对证据源修正并合成.实验结果表明,该合成方法能较好地解决弱决策证据融合问题,融合结果收敛快,决策更可靠,不确定性小,是对现有研究的良好补充.

摘要:提出用于规则前件学习的中心点交叉涌现的大间隔贝叶斯模糊聚类(CECLM-BFC)算法.考虑不同样本间聚类中心的排斥作用使得聚类中心间距最大化,并采用粒子滤波方法在不同类别样本中交替执行,自动求解出最优聚类结果,包括聚类数、模糊隶属度和聚类中心.在模糊规则后件参数学习上使用分类面大间隔的策略,以MA型模糊系统为研究对象构造具有强解释性的贝叶斯MA型模糊系统(BMA-FS).实验结果表明,BMA-FS能够取得令人满意的分类性能,且模糊规则具有高度的解释性.

摘要:双绕组永磁容错电机综合考虑了单电机和双余度容错控制系统的优缺点,适用性更强.根据双绕组三相永磁容错电机的基本结构和数学模型,讨论电机在无故障和绕组开路及短路故障情况下不同的容错控制策略.在进行转子位置估计时,将传统的滑模变结构(SMO)控制与模型参考自适应(MRAS)控制相结合,同时采用双正切函数代替符号函数以降低滑模抖动现象,准确地估算出电机在正常和故障情况下的转子位置信息.

摘要:针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

摘要:多机器人协同稀疏烟羽源搜索研究中,追求群体信息一致而忽视个体独立搜索能力的发挥,导致群体无法有效适应复杂搜索状况.为此,提出一种基于认知差异的协同信息趋向源搜索方法.首先,利用相对熵度量群内个体对源位置估计的认知差异;然后,据此赋予不同个体烟羽采样以相应权重,在贝叶斯推理过程自适应权衡自身线索与群体线索;最后,采用分布式信息熵决策实施协同信息趋向搜索.多种场景下的仿真结果验证了所提出算法的优越性.

摘要:针对一类发生执行器故障的非线性系统,提出基于线性矩阵不等式(LMI)的一体化鲁棒主动容错控制器设计方法.首先,设计含自适应律的鲁棒滑模观测器,并将观测器设计方法转化为LMI约束下的凸优化问题,进而实现执行器故障的鲁棒重构;然后,提出基于状态及故障估计的一体化主动容错控制器,同时通过LMI给出控制器增益解算方法;最后,通过数值算例验证容错控制器设计方法的有效性.

摘要:针对局部搜索类NSGA2算法计算量大的问题,提出一种基于密度的局部搜索NSGA2算法(NSGA2- DLS).使用解的密度衡量解的稀疏度,并将当前非支配解中稀疏度最小的解定义为稀疏解,每次遗传过程在稀疏解周围进行局部搜索.在局部搜索过程中,同时采用极限优化策略和随机搜索策略以提高解的质量和收敛速度.对ZDT系列函数和DTLZ系列函数进行仿真实验并与标准NSGA2算法、一种局部随机搜索算法和一种定向搜索算法进行比较,结果表明,NSGA2-DLS在消耗计算量和优化效果方面均优于对比方法.

摘要:针对离散时间不确定混沌系统的同步控制问题,提出一种基于参数依赖动态输出反馈鲁棒模型预测控制算法.首先,采用主动控制策略,将具有噪声扰动的主从混沌系统同步问题转化为鲁棒稳定性问题;然后,采用参数依赖动态输出控制器和二次有界概念,在保证闭环系统鲁棒稳定性的同时,降低算法的保守性;最后,通过附加约束条件,能够显式处理混沌系统同步中的输入约束.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

摘要:群演化网络模型对群结构的构建和实时更新提供了良好的实现方式.针对粒子概率假设密度(SMC- PHD)滤波算法存在运算量大的问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度(BP-PHD)滤波的演化网络群目标跟踪算法.将群演化网络模型得到的群结构信息反馈回BP-PHD滤波过程中,从而实现群目标的跟踪和群数目的估计.对比实验表明,所提出算法可以在保证跟踪效果的同时减少计算量,并且在杂波密集的条件下具有更好的跟踪精度和鲁棒性.

摘要:针对低成本惯性测量单元精度受载体机动影响大、先验知识难以准确获知的问题,提出一种采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法.首先,根据惯性测量单元的基本情况构造系统噪声的粗略模型;然后,引入卡方检验对系统状态模型进行评估,得到相应的卡方检验值;最后,通过预设的模糊逻辑函数和卡方检验值求取系统噪声估计值,得到具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波算法.所提出的算法可以克服低成本惯性测量单元难以准确获知先验知识的缺陷.通过SINS/GPS组合导航系统的仿真实例,验证了所提出算法的有效性.

摘要:为提高随机变量非高斯分布时广义高阶容积卡尔曼滤波(GHCKF)的鲁棒性,提出一种基于Huber的鲁棒GHCKF算法.从近似贝叶斯估计角度,解释Huber方法作用于卡尔曼滤波的本质是对新息进行截断平均.采用Huber方法处理观测量,进行标准的GHCKF量测更新,从而实现算法的鲁棒化.所提出算法充分利用容积变换的优势,无需通过统计线性回归模型对系统的非线性量测模型进行近似.仿真结果表明,所提出算法具有鲁棒性强和估计精度高的特点.

摘要:为了消除压电微定位平台的迟滞非线性特性,实现高精度定位控制,采用具有两个隐含层的BP神经网络建立压电微定位平台的迟滞模型,以精确描述驱动电压与输出位移的迟滞关系;设计一种基于BP神经网络迟滞逆模型的前馈控制器,对迟滞非线性进行补偿,将迟滞非线性近似线性化.为进一步提高定位系统的精度,提出基于迟滞逆模型前馈补偿和专家模糊控制的复合控制方法.仿真结果表明,该复合控制方法可以将压电微定位平台的定位误差控制在0.091μm以内,从而有效地消除迟滞非线性对压电微定位平台定位精度的影响.

摘要:以报童模型为背景,研究过度自信零售商对市场需求的信念存在偏差时的决策问题.在加法和乘法需求模式下,探讨需求依赖价格和缺货加急订货时零售商最优定价订货联合决策问题.证明最优决策的存在性及唯一性,并给出最优决策的解析式.讨论过度自信对最优决策和期望利润的影响,分析过度自信零售商和理性零售商的信念期望利润与实际利润对比变化情况.对比结果表明,过度自信导致零售商利润的损失,能够为现实中零售商的定价订货决策提供理论依据.

摘要:针对群推荐系统中被推荐项目具有多粒度性、犹豫性、模糊性的特点,首先在多粒度犹豫模糊语言术语集的基础上,提出多粒度犹豫模糊语言熵的概念及计算公式,采用熵的计算公式求解被推荐项目的属性权重;然后,将传统的多准则妥协解排序法(VIKOR)拓展到多粒度犹豫模糊领域,并对其妥协解公式加以改进,将改进的VIKOR方法用于群推荐;最后,从理论分析、数值计算和敏感性分析3个方面将改进的VIKOR方法与逼近理想解排序法(TOPSIS)进行对比,所得结果表明了所提出方法在群推荐应用中的合理性和有效性.

摘要:基于区间直觉语言变量和Frank算子的概念,首先提出区间直觉语言环境下Frank算子的运算规则;然后介绍几种区间直觉语言Frank信息集成算子,如:区间直觉语言Frank加权算术平均算子、区间直觉语言Frank加权几何平均算子、区间直觉语言广义Frank加权算术平均算子等,并介绍各算子具有的性质,同时,基于上述算子提出两种属性权重为实数且属性值为区间直觉语言变量的多属性决策方法;最后,结合示例表明所提出方法的有效性和实用性.

摘要:针对仿真可信度主观评估过程存在关联关系时基于独立假设的指标聚合算子失效的问题,以及主观评估时评估专家的判断主观性强且表述能力不足的问题,提出一种基于关联群广义直觉模糊软集的仿真可信度指标聚合方法以及群广义直觉模糊软集关联加权平均聚合算子.结合直觉模糊TOPSIS方法,给出了方法的具体步骤.通过CRH2型高速列车组牵引传动故障注入仿真可信度主观评估实例,验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要:首先,证明最新的fal函数趋近律第2项慢于普通幂次项,整体性能弱于普通幂次趋近律,而多幂次项趋近律存在抖振,且在输入受限约束下,不论如何选择初始状态和参数,趋近速度总是慢于单幂次项趋近律;然后,提出输入受限约束下的变指数幂次趋近律,满足无抖振、有限时间趋近到滑模面、提高收敛速度3项指标要求;最后,推导其收敛时间的上界解析式,证明其收敛速度快于现有5种趋近律,并给出参数选择所需的充分条件.仿真结果表明了改进方案的优越性.

摘要:针对一类具有参数跳变特性的离散时间系统,设计一类基于切换策略的新型多模型二阶段自适应控制器.该控制器首先将系统不确定参数的变化空间划分为多个子空间,在每个空间内建立多个自适应模型.为了克服多模型退化,保持模型的多样性以应对参数跳变,采用带约束的二阶段自适应方法对未知参数进行实时估计,并据此设计相应的子控制器;然后基于切换策略,选取该时刻的最优子控制器作为系统的控制器,从而减小系统暂态误差,提高系统动态性能;最后进行数值仿真研究,仿真结果表明该控制器结合了切换机制和二阶段自适应的优点,在相同模型数量的情况下,能够快速逼近参数跳变以后系统新的工作点,显著地缩短系统的过渡过程,提高暂态性能.

摘要:针对含有未知但有界噪声的线性系统,利用基于凸多面体的集员滤波算法进行故障诊断策略研究;针对不同故障类型设计集员滤波器,通过求解基于无故障模型的集员滤波器状态可行集进行故障检测.采用模型去伪的思路进行故障隔离,即在故障发生后寻找唯一当前状态可行集不为空的集员滤波器,其对应的故障类型即为故障隔离结果.通过实例仿真分析得出,所提出方法可完成对不同类型故障的诊断,具有可行性.

摘要:针对极值搜索系统在稳定状态存在可行域约束情况下的预设性能控制问题,首先利用罚函数构造新型目标函数并设计极值参考轨迹;然后,通过性能函数和误差转换函数构建系统等效模型,利用反演控制方法进行预设性能控制器设计;最后,设计不确定参数自适应估计律.系统在实现极值搜索的同时能够满足预先设定的性能指标.数值仿真验证了所提出方法的有效性.

摘要:传统的低秩表示模型LRR对高维数据聚类精确度低,针对这一情况提出一种基于拉普拉斯正则化双曲正切函数低秩子空间聚类算法(LRHT-LRSC).该算法利用双曲正切函数代替核范数以便更紧凑地逼近秩函数,并利用拉普拉斯正则项刻画数据本身的几何结构,提高了数据聚类的准确率;然后构建数据样本的系数矩阵和相似矩阵;最后利用谱聚类方法得到最终的聚类结果.在合成数据集、真实数据集ExtendedYaleB和Hopkins155上的对比实验结果表明,LRHT-LRSC能够提高聚类的准确率和鲁棒性.

摘要:针对多传感器协同探测多个低可观测目标问题,提出一种基于强度叠加的多传感器高斯混合概率假设密度(SIM-GM-PHD)滤波器,并提出目标状态的两步提取策略.首先,利用跟踪门对预测强度函数中每个高斯分量选择有效传感器集合;然后,利用各传感器量测数据更新其对应的高斯分量,叠加所有传感器的局部后验强度以及全局漏检强度得到融合后验强度;最后,提出目标状态的两步提取策略对目标的个数与状态进行估计.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

摘要:针对直线游标永磁电机控制系统存在的非线性饱和及推力脉动大等问题,提出一种基于抗饱和PI控制器及占空比调制的改进式直接推力控制方法.该控制器采用变结构的积分环节,能快速退出饱和区.在分析电压矢量对电磁推力的影响基础上,采用开关频率固定的占空比调制方式.仿真与实验结果表明,所提出的改进式直接推力控制方法能有效减小系统的超调量和推力脉动,提高系统的稳定性和鲁棒性.

摘要:针对标准人工蜂群算法搜索效率低、收敛速度慢等缺点提出一种改进的人工蜂群算法.通过引入算术交叉操作以及利用最优解指导搜索方向,增加算法收敛的速度.在7个基准函数上的测试结果表明了算法的有效性.在此基础上,针对K-means算法的缺点提出基于改进蜂群算法的K-means算法,并加入自动获得最佳聚类数的功能.在人工数据集和UCI真实数据集上的测试验证了所提出算法的性能.

摘要:研究犹豫模糊环境下属性权重完全未知的多属性决策问题.针对犹豫模糊元中人为添加元素影响方案排序等问题,提出一种基于符号距离的犹豫模糊多属性决策方法.首先,根据犹豫模糊元中元素个数及偏差定义一种新的犹豫度,并基于犹豫度定义犹豫模糊符号距离;其次,基于符号距离提出一种属性权重优化模型以确定属性权重,并对方案进行排序;最后,通过算例表明所提出方法的合理性和有效性.