多智能体网络系统的自适应协调控制

为实现多智能体网络系统的协调控制,设计了一种新型的带有自适应协调器的控制器.基于动态图建立了多智能体网络系统的模型,并考虑了系统的非线性互联和不可避免存在的时变时滞.应用分布式控制策略,设计了自适应参数估计的协调器,用于调节智能体之间的互联强度,使网络达到稳定的预设水平.并基于Lyapunov-Kra-sovskii泛函和自适应动态偏差反馈控制技术,根据拉萨尔不变集原理证明了偏差控制系统的渐近收敛性.这种控制方法,可在系统参数不确定的情况下,同时完成参数估计和协调控制.所设计的控制律和自适应律简单,易于实现,仿真示例验证了所提方法的有效性.     

一种基于二进制编码的改进遗传算法

对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合后,提出了一种基于二进制编码的改进遗传算法。该算法具有收敛速度快、迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等优点。仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于改进粗糙集约简算法的配电系统在线故障诊断

针对在实际的配电系统故障诊断中，往往要面对从海量数据中找到真正对于诊断结果有帮助的关键数据问题，提出了一类基于遗传算法的粗糙集约简算法，可以在较少信息的情况下获得正确的诊断结果。在分析了遗传算法中各个主要参数对算法结果的影响基础上，重点讨论了适应值函数中目标函数、惩罚函数以及惩罚因子的构造方法，并对于其他关键参数及算法进化过程针对粗糙集约简特点进行了修正。与传统的粗糙集约简算法相比，文中的方法能够有效找到最优的属性约简结果，同时大大提高了算法的效率和实用性。将算法应用于美国PG&E的69节点配电系统进行仿真，对于202个属性，319条记录的复杂数据进行了有效的约简，结果表明算法对于实际的复杂配电系统能够进行故障诊断。     

Robust fault diagnosis for a class of nonlinear systems with time delay

Robust fault diagnosis problems based on adaptive observer technique are studied for a class of time delayed nonlinear system with external disturbance. Adaptive fault updating laws were designed to estimate the fault and to guarantee the stability of the diagnosis system. The effects of adjusting parameters in adaptive fault updating laws on the fault estimation accuracy were analyzed. For a designed fault diagnosis system,the super bounds of the state estimation error and fault estimation error of the adaptive observer were discussed,which further showed how the parameters in the adaptive fault updating laws influenced the fault estimation accuracy. Simulation example demonstrates the effectiveness of the proposed methods and the analysis results.     

时变时滞双向联想记忆神经网络的鲁棒稳定性

通过构造适当的Lyapunov泛函分析了一类时变时滞双向联想记忆神经网络的平衡点稳定性问题。不要求激励函数的单调性和可微性,得到了保证时变时滞双向联想记忆神经网络的平衡点全局鲁棒渐近稳定的两个新判据。所得到的结果能够表示成线性矩阵不等式形式,进而易于用内点算法等方法来验证。通过仿真例子与其他文献中的一些结果进行比较,表明了本文所得结果的有效性。     

微型燃气轮机双向电力变换系统设计与研究

介绍了微型燃机双向电力变换系统基本组成,设计并分析了三桥臂逆变器控制方法,探讨了三相四线制逆变器解耦控制策略.通过计算与仿真,确定了电力滤波器组成元件参数,简单介绍了基于模糊控制的直流降压斩波器.在此基础上,完成了双向电力变换系统的研制,并在实验室和工程上得到了验证.实验结果表明,融合了设计思路的双向电力变换系统工作稳定可靠,性能优良,具有工程应用价值.     

基于动态递归网的智能PID自适应控制算法

推导了一类基于动态递归神经网络（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ,以下简称ＤＲＮＮ网络）的智能ＰＩＤ控制算法,并进行了仿真,结果表明,该方法对非线性和时变对象具有很强的适应能力。     

SVPWM快速算法在微型燃机软启动中的应用

微型燃机是靠其内部的永磁同步机系统进行软启动的,而在永磁同步机控制系统中,空间电压矢量调制(SVPWM)是其主要的控制方法之一。针对目前SVPWM算法存在计算工作量大的缺点,提出了一种新型的快速SVPWM控制算法。该算法无需进行复杂运算,只需进行简单的比较和普通运算,就可完成扇区判断和矢量作用时间的计算,解决了常规SVPWM算法中由于三角函数的计算量大而带来的系统性能下降问题。将该算法在100 kW微型燃机软启动系统中进行了实验,并与常规SVPWM算法的通用变频器比较,其结果表明,在启动快速性等性能方面,均优于常规的SVPWM算法。     

一类多变量非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定多变量非线性系统提出了自适应模糊控制方法.该方法采用模糊逻辑系统组成的矩阵逼近控制器中的逆矩阵以避免控制器的奇异性问题,同时用误差补偿项对模糊逻辑系统的逼近误差进行补偿.证明该方法不但能使闭环系统的所有信号有界,而且通过适当调整控制器及自适应律中设计参数,可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内.仿真结果验证了方法的有效性.