混合碳源对炭/炭复合材料密度及显微结构的影响

为了探明碳源组成对化学气相渗透(CVI)制备的炭/炭复合材料密度分布及结构的影响,本文分别以丙烯(C3H6)单一碳源、丙烯/乙炔(C3H6/C2H2)混合碳源为原料,N2为稀释气体,针刺整体炭毡为预制体,在自制CVI炉中980℃负压工艺条件下制备了炭/炭复合材料。分析了碳源组成对炭收率及所制备试样密度分布的影响,并采用偏光光学显微镜、拉曼光谱对其组织结构进行了表征。研究结果表明:相同条件下,C3H6/C2H2较C3H6的炭收率高,所制备的炭/炭复合材料内外密度梯度较小,热解炭定向度高。     

时滞T-S模糊广义系统鲁棒H∞控制

针对控制系统中的时滞会导致系统的不稳定和较差的系统性能,研究了时滞T—S模糊广义系统的鲁棒稳定性问题、鲁棒镇定性问题以及基于状态反馈的鲁棒H∞控制问题,给出了时滞T—S模糊广义系统的正则、无脉冲和渐近稳定的定义;依据Lyapunov理论,证明了使闭环系统渐近稳定并且具有适当的H∞性能指标的充分条件,用线性矩阵不等式方法,表示了这些充分条件,从而可以通过解矩阵不等式容易地获得状态反馈增益矩阵。算例说明所提方法有效和可行。     

执行器带未知不对称死区的一类仿射非线性系统的 神经网络自适应控制器的设计

 本文针对一类执行器带未知死区的仿射非线性系统,提出了一种新型的神经网络自适应控制器的设计方法,该方法首先引入一个神经网络来估计对象的部分未知非线性动态行为,再基于隐函数定理构造另一个静态神经网络作为新型补偿器以补偿执行器的未知不对称的死区非线性.本文利用Lyapunov理论在给出光滑的控制律的同时严格证明了整个闭环系统的跟踪误差以及各个神经网络权参数的一致最终有界性,而且通过调节设计参数可以使系统的跟踪误差收敛到零附近的一个小邻域内.本文提出的控制方案可以保证对象在线稳定地跟踪任何光滑的目标轨迹,仿真研究表明了此控制方案的可行性和有效性.     

基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性

 研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果相比,具有易于验证、适用范围广、条件更不保守等特点.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

滞后离散广义系统的鲁棒严格耗散控制

研究确定的及不确定的滞后离散广义系统的无记忆状态反馈严格耗散控制器设计问题.利用线性矩阵不等式(LMI)方法,首先给出滞后离散广义系统容许(即正则、稳定、因果)且严格耗散的条件,然后通过矩阵不等式(MIs)得到无记忆状态反馈严格耗散控制器的存在条件和设计方法;进而针对除E外其余系数矩阵均具有范数有界不确定性的滞后离散广义系统,利用矩阵不等式的解设计鲁棒严格耗散控制器,保证闭环系统广义二次稳定且严格耗散.     

基于广义模型的复杂电力系统的故障诊断

讨论了广义大系统故障诊断的一种新方法。首先,给出了复杂电力系统不对称故障的定义,以及传统的分析方法。接着,对所给的广义大系统,构造它的一个全阶广义状态观测器。考虑广义系统的3种可能故障形式,残差由交联项部分和系统的故障两部分组成。为了排除交联项对故障的干扰,实现交联项的解耦,分两种情况讨论残差,并分别设计加权矩阵,给出故障诊断的方法。所给的故障诊断方法在实际应用中切实可行,且能提高故障诊断效率。     

存在时延和数据包丢失情况下状态反馈网络控制系统的指数稳定性

同时考虑网络诱导时延和数据包丢失以及传感器与控制器、控制器与执行器之间均存在网络的情况，研究了状态反馈网络控制系统的稳定性问题．基于一定的数据包丢失率和恒定时延，系统被建模为由结构事件率约束的异步动态切换系统．利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式描述，推导出由数据包丢失率约束的系统指数稳定的充分条件，给出了系统指数稳定的容许数据丢包率和系统开环状态及闭环结构的关系，以使系统指数稳定．用Matlab LMI工具箱容易判定系统的指数稳定性，同时获得系统指数稳定的状态反馈控制律．Matlab仿真说明，分析方法是有效的，稳定判据是可行的．     

奇异时滞系统的时滞依赖稳定性判据

讨论了奇异时滞系统的稳定性问题. 首先, 在几个最新的结果之间建立了等价性, 并给出了一个简化的稳定性判据. 然后, 通过使用时滞分解的方法, 得到了一个新的稳定性判据. 它比现有结果具有更少的保守性. 最后, 给出了一个数值例子, 表明了新判据是有效的且保守性较小.     

生物地理学优化算法综述

生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization).生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注.对生物地理学优化算法的设计原理、迁徙模型、算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述.通过BBO算法在14个基准函数下与传统算法,如遗传算法、蚁群算法和粒子群等优化算法的性能比较,表明生物地理学优化算法是有效的.论述了算法与传统优化算法之间的差异以及BBO算法有待解决的问题.     

不确定离散广义系统因果性的鲁棒控制

讨论不确定离散广义系统的因果性鲁棒控制问题。对不改变原系统正则性的任意扰动,给出并证明了使闭环系统保持因果性的充要条件。最后举例证明了所给出的主要结果。