模糊离散事件系统基于验证器的模式故障诊断

针对模糊系统在运行过程中可能出现由多个事件触发的故障,研究模糊离散事件系统模式故障的诊断问题,提出一种基于验证器的模式故障诊断方法.先对模糊离散事件系统中最常见的模式故障,引入S类型模式故障和T类型模式故障两个概念,再分别对模糊离散事件系统的S类型和T类型模式故障的可诊断性进行形式化.为验证模糊系统模式故障的可诊断性,构造一个验证器自动机,并得到一个关于模糊离散事件系统模式故障可诊断性的充分必要条件,实现对模糊系统模式故障的诊断.     

分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断

本文研究分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断问题，提出一种基于模式故障安全协同诊断器的模式故障安全诊断方法。先在模糊离散事件系统中引入模式故障和模式故障安全诊断概念。然后对模糊离散事件系统的模式故障安全协同可诊断性进行了形式化定义。为了进一步验证分布式模糊系统的模式故障安全诊断性，构建了一个模式故障安全协同诊断器，并提出了一个关于分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断的充分必要条件，实现了分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断。     

分布式离散事件系统的模式故障预测研究

针对分布式离散事件系统, 提出了一种模式故障预测方法。首先对分布式离散事件系统的模式故障可预测性进行形式化。通过构造一个模式故障识别器, 从系统所有行为中识别出所发生的模式故障, 并针对分布式系统的不同观测点构造不可观测闭包。在此基础上, 联合各站点观测到的事件序列构造出模式故障预测验证器, 解决了分布式离散事件系统的模式故障预测问题。得出了一个判定分布式离散事件系统模式故障可预测性的充分必要条件, 并提出了相应的模式故障预测算法, 实现了对分布式离散事件系统的模式故障预测。最后, 对分布式模式故障预测验证器的构建和模式故障预测算法进行了复杂度分析。     

动态矩阵控制在浆料浓度控制系统中的应用

针对PTA生产中浆料配制过程这一有纯滞后、大时间常数的非线性系统，进行系统的动态机理分析，与工作点附近的线性化，在此基础上设计DMC-PID串级加前馈控制方案。目前该系统在扬子石化化工厂PTA装置上已成功投运。     

仿真转台系统非脆弱鲁棒控制器设计

针对被控对象和控制器同时摄动时的鲁棒控制问题，基于H∞混合灵敏度理论，提出了仿真转台控制系统的非脆弱鲁棒控制器设计方法，研究了采样周期波动引起的控制器不确定性，给出了不确定加权函数的获取方法。将控制器不确定性转化为广义对象的不确定性，通过修改广义对象不确定性权函数和性能权函数，将非脆弱鲁棒控制设计问题转化为H∞混合灵敏度设计问题，采用单纯形方法，对H∞性能指标约束寻优得到非脆弱鲁棒控制器参数。仿真结果表明，当系统负载增加10％和采样周期波动0．2ms时，系统仍满足频响要求且控制量不饱和，证实了非脆弱鲁棒设计方法是有效的。     

基于不确定观测下离散事件系统可诊断性的研究

在实际应用系统中,由于传感器故障、传感器限制和网络中的数据包丢失等原因,事件的可观测值变得不确定,使得观测系统行为变得尤为复杂。针对离散事件系统中,同个事件串可能有多个观测值以及不同状态下同个事件观测值也可能不同的问题,提出一种不确定观测下故障诊断验证的方法。首先对不确定观测的离散事件系统的可诊断性进行形式化,然后构建出用于上述故障诊断验证的验证器;基于验证器提出了系统基于不确定观测下可诊断的充要条件及验证算法;最后,实例说明不确定观测下故障诊断验证算法的应用。与现有研究相比,提出的方法对故障事件的观测值没有约束,可以为0个或多个观测值,使此方法应用的场景更为广泛。     

改进的线性自抗扰永磁同步电机转速控制器设计

基于线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection controller, LADRC)在永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)转速、电流复合控制中无法应对q轴电流突变和参数整定存在缺陷,提出一种改进的自抗扰控制器。首先,分析常规LADRC在转速、电流复合控制的设计方法,并对其核心参数进行剖析。其次,基于常规LADRC用最速控制综合函数(fhan)代替比例微分(the proportion of differential, PD)进行控制律设计,提高系统控制性能并优化参数配置方式;同时基于该函数特性,设计电流外环控制器,利用电流偏差反馈算法对q轴电流进行限幅控制,避免电流冲击过大损伤硬件。通过搭建实验平台测试,实验结果显示改进的LADRC能有效应对q轴电流冲击,同时具有与传统LADRC相当的抗扰能力,并且对扰动的瞬态响应时间缩短20 ms,表明改进的LADRC具有更高的安全性能和良好的抗扰能力。     

融合高光谱影像三维空谱特征的子空间聚类算法

为提高高光谱遥感影像的聚类精度,将三维空谱特征和子空间聚类算法相结合,提出一种新的稀疏子空间聚类模型,在关注高光谱影像光谱信息的同时也关注了空间上下文信息。首先提取高光谱影像像素点的三种三维空谱特征,然后通过特征对子空间聚类模型的系数矩阵进行加权,使得像素点可被与它最为相似的像素点稀疏表示,从而获得更好的系数矩阵,最后由系数矩阵通过谱聚类获得更好的聚类结果。算法对四个经典高光谱数据集进行实验,并将实验结果与六种聚类算法进行比较,结果表明,所提出的3DF-SSC算法在四个数据集上获得的聚类精度都比其他算法要高,对于同样是利用三维空谱特征的M3DF3△、3DF-SSC算法最高能提高8.62%的精度,而与同样是利用空间上下文信息对子空间聚类算法进行改进的L2-SSC和SS-LRSC算法相比,最高能提高25.18%的精度。     

观测永久丢失下随机离散事件系统故障预测的验证算法

针对随机离散事件系统在故障预测时可能出现系统观测永久丢失,导致预测不准确的问题,提出一种观测永久丢失下故障预测验证的算法。首先对观测永久丢失的随机离散事件系统的U-可预测性进行了形式化。其次使用随机预测器构造了一个随机离散事件系统的U-预测器,实现了系统的故障预测。基于U-预测器,提出了随机离散事件系统U-可预测性的充分必要条件及验证算法,并且引入成对的方式,明显地改进了该验证算法的复杂度。仿真结果表明,该验证算法使得观测永久丢失下系统故障预测准确。最后,实例说明观测永久丢失下故障预测验证算法的应用。结果表明,该验证算法相比现有同类验证算法应用范围更广,验证结果更精确。     

离散事件系统基于模式的安全故障诊断

基于模式的故障诊断方法能将触发系统故障的事件串诊断出来,但在诊断期间系统仍然可能执行被禁止的不安全操作.为此,提出了一种离散事件系统基于S型和T型模式的安全诊断方法.先对离散事件系统基于模式的安全可诊断性进行形式化,再通过构造非法语言识别器和安全诊断器对系统发生的故障模式实施安全诊断,最后分别得到了一个关于S型和T型模式的系统安全可诊断性的充分必要条件,实现了离散事件系统基于模式的安全故障诊断.