非线性切换系统的集合稳定性分析

将输出对状态稳定和状态模可观测等概念进行推广,提出了输出对V(x)稳定,小时V(x)可观测,大时间V(x)可观测的定义.利用上述定义,给出了非线性切换系统的V(x)零值集稳定的充分条件.分别利用统一Lyapunov函数和多Lyapunov函数证明了所提出的结论,并详细讨论了输出对V(x)稳定与输出对状态稳定及其他相关定义之间的关系.数值例子验证了所提出结论的正确性.

     

线性时变参数系统切换输出反馈控制

考虑时变参数系统的切换H_∞控制问题.提出了由参数触发的切换策略,由此在最小驻留时间的限制下,将线性时变参数系统分解为若干具有范数有界不确定性的子系统.利用多Lyapunov函数方法分别设计各子系统的输出动态反馈控制器,使在切换策略驱动下构成的闭环系统满足H_∞控制性能.仿真算例完整地实现了理论方法,并验证了其有效性.

     

GM(1,1)模型拓广方法研究与应用

为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

不确定系统鲁棒容错H∞控制的LMI设计方法

针对不确定线性系统,研究了执行器失效情况下鲁棒容错H_∞控制问题.基于连续增益故障模式.利用线性矩阵不等式LMI推导了系统H_∞指标约束下鲁棒容错镇定的充要条件,分别给出了输出反馈和状态反馈H_∞控制器的设计方法.通过引入变量代换,将求解输出反馈H_∞指标约束的鲁棒容错控制器的可解条件转化为标准的LMI所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒定,并且能达到给定的H_∞性能指标.仿真实例验证了所提出设计方法的有效性.

     

时滞相关不确定随机系统的鲁棒H∞控制

针对具有时变时滞和范数有界不确定性的随机系统,研究其随机镇定和鲁棒H_∞控制问题.设计状态反馈控制器,使得对所有可容许的不确定性,闭环系统随机稳定且满足给定的H_∞性能指标.利用线性矩阵不等式(LMI)及自由权矩阵技术得到系统镇定的一个充分条件,该充分条件由一组时滞相关的矩阵不等式表达.最后通过仿真数例表明了所提出方法的有效性.

     

基于划分时滞区间的一类Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性

研究一类具有时变时滞及参数不确性的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性问题.应用划分时滞区间的思想构造了一个新的Lyapunov泛函,并以线性矩阵不等式的形式给出了平衡点全局鲁棒稳定性判据,新判据放松了时变时滞变化率必须小于1的限制.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.

     

基于IMM-PF的分布式估计融合算法

针对基于扩展卡尔曼滤波的估计融合算法存在线性化误差,且受高斯噪声假设限制的问题,提出一种基于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)的分布式多传感器估计融合算法.各传感器节点采用IMM-PF算法,以便在非线性,非高斯条件下稳健地跟踪机动目标;融合中心则采用基于粒子滤波(PF)的分布式融合方法进行全局估计融合.该算法适用于非线性,非高斯条件下的多传感器状态估计.仿真结果表明,该算法能够提高多传感器系统状态估计的精度.

     

Downside-risk控制下的供应链收益共享契约设计研究

运用Downside-risk约束,对一个两阶供应链模型中风险规避型零售商与其上游风险中性供应商之间的协调进行契约设计和建模,在供应链收益共享契约下风险约束得到满足,并且供应商和零售商的利润均得到了提高.同时,供应链收益共享契约得到有效设计时,风险中性方可为风险规避方提供相应的风险保护,满足其风险约束,可产生更多的利润,以更好地协调供应链.算例分析验证了该结论的有效性.

     

基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

多面体不确定系统时滞依赖鲁棒预测控制

将线性状态变换引入连续时间多面体不确定时滞系统中,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,设计时滞相关型鲁棒预测控制器;通过适当选择Lyapunov 函数,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,并且该条件是时滞相关的.仿真算例验证了该方法的有效性.

     

高阶无模型自适应迭代学习控制

针对一类非线性非仿射离散时间系统,提出了高阶无模型自适应迭代学习控制方案.控制器的设计和分析仅依赖于系统的输入/输出(I/O)数据,不需要已知任何其他知识.该方法采用了高阶学习律,可利用更多以前重复过程中的控制信息提高系统收敛性,且学习增益可通过"拟伪偏导数"更新律迭代调节.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

     

优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.

     

Delta算子不确定系统扩展参数依赖H∞控制

研究了含有多面体参数摄动Delta算子系统的参数依赖H∞控制问题.基于Delta算子系统有界实引理"提出了扩展参数依赖H∞性能准则.利用该准则,以参数化的线性矩阵不等式形式给出了参数依赖H∞控制器存在的充分条件,并通过求解优化问题设计控制器.研究结果表明该方法保守性较低,且物理概念清晰.数值示例验证了所提方法的有效性.

     

一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法

针对非线性Wiener-Hammerstein模型,提出利用粒子群优化算法对非线性模型进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题;然后采用粒子群优化算法获得该优化问题的解.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法.最后,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

一种网络化控制系统的鲁棒H∞动态输出反馈控制

对于存在网络诱导控制时延和输出时延的网络化控制系统,在离散域内给出了网络化控制系统的一种时延相关的动态输出反馈控制方法.针对无扰动和有扰动的系统,分别基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,推导出闭环系统稳定的充分条件,并给出了鲁棒最优和次优控制律的设计方法.仿真结果表明,所提出方法能实现稳定控制和有效的干扰抑制作用.

     

基于局部均值与类均值的近邻分类

k-近邻分类是一种流行且成功的非参数分类方法,但其分类性能由于离群点的存在而受到损害.为克服离群点对分类性能的不利影响,提出了一个k-近邻分类的变形和一个基于局部均值向量与类均值向量的近邻分类方法.该方法利用了未分类样本在每个训练类中k个近邻的局部均值的信息和整体均值的知识,不仅能够克服离群点对分类性能的影响,而且取得了比传统的k-近邻分类一致好的分类性能.

     

基于观测器的非线性互连系统的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性MIMO互连系统,提出一种自适应模糊控制算法.通过设计观测器来估计系统的状态,因此不要求假设系统的状态是可测的.给出的自适应律只对不确定界进行在线调节,从而大大减轻了在线计算负担.该算法能够保证闭环系统的所有信号是一致有界的,并且跟踪误差指数收敛到一个小的零邻域内.仿真结果表明了算法的可行性.

     

Sigma-Point直接式卡尔曼滤波惯性组合导航算法

基于西格玛点采样加权的方法,以姿态,速度和位置等9个导航参数为状态向量,以卫星导航系统的速度和位置组成6维观测向量,构建直接式卡尔曼滤波器,融惯性导航系统求解和状态估计的过程为一体,直接描述系统导航参数动态过程.仿真结果验证了惯性组合导航Sigma-Point直接式滤波方法的有效性,表明该非线性直接式滤波方法可提高惯性组合导航系统的导航精度和对飞机,导弹等载体非线性机动过程的适应性.