基于信息熵的改进模糊综合评价方法

将信息熵理论与模糊数学方法相结合,建立基于熵权的改进模糊综合评价方法。引用熵权所反应的数据本身的效用值来修正指标的权重系数,通过设定有效度指标来判断评价结果的有效性,采用基于贴近度的择近原则对失效结果做出新的评价。以水质评价为对象,通过实例计算并进行对比分析,发现其结果与其他评价方法的结果基本一致甚至更合理,表明该方法不但结构严谨,而且可信度较高,能有效提高模糊综合评价方法的工程实用性。     

基于模型残差基准的模型预测控制性能监控

针对控制系统性能评估中的模型失配问题,提出了一种新的闭环模型评估方法.该方法首先分析了控制系统中扰动是具有反馈不变性的,其次推导了可以用常规闭环回路数据估计扰动序列,并利用扰动序列的反馈不变性原则定义了模型质量指标,建立该指标的时间序列模型对其进行预测,对预测残差进行统计过程控制,实现了对控制系统性能的实时评价.当检测出控制系统性能出现下降时,通过基于距离的判别分析方法快速定位性能下降源.最后通过Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了所提方法的有效性.     

基于改进熵值法的MCAI软件评价模型研究

本文用标准化方法对熵值法进行改进,将改进后的熵值法与层次分析法结合,建立基于改进熵值法的MCAI软件评价模型。该评价模型解决了层次分析法评价模型中对MCAI软件评价指标赋权完全依赖专家对评价指标的主观判断的问题,实现了对MCAI软件评价指标的固有信息与评价者的主观判断信息的量化与综合,对MCAI软件评价指标进行客观赋权,使得对MCAI软件评价既客观又科学,是对MCAI软件评价方法的创新。通过该评价模型的运用,确保MCAI软件的开发朝向用户需求的方向进行,提高了MCAI软件的开发质量和开发效率。     

含多正弦扰动的航天器无拖曳控制系统性能极限研究

本文研究了航天器无拖曳控制系统的性能极限问题.将空间环境扰动描述为一个阶跃分量、一个平稳随机分量和多个正弦分量的线性组合,利用残余非保守力的稳态方差度量扰动抑制性能,并运用Wiener-Hopf设计方法求解最小灵敏度函数.为确保残余非保守力的渐近平稳性,将最小灵敏度函数表示为反馈系统的频域拓扑结构,并推导了闭环系统的极限指标.结合无拖曳控制指标,讨论了加速度计模式下的传感器、执行器的指标分解问题.     

基于改进的狼群算法的新型广义熵图像分割

为了更准确地分割出图像中需提取的目标,提出改进的狼群算法与新型广义熵结合实现图像分割。在狼群算法游走行为中引入周期性随机扰动策略动态调整算法权重,并在狼群算法攻击行为中引入混沌全局搜索,将此改进的狼群算法与新型广义熵结合完成图像分割,用峰值信噪比作为图像分割评价指标对结果进行验证。结果表明,该算法能更准确地分割出图像中需提取的目标,比基本狼群算法与新型广义熵结合的分割结果更准确清晰。     

基于结构化闭环响应和输出方差限制的控制器性能评价

对于多扰动动态下的线性时不变控制器的性能评价进行了研究．针对系统具有多个扰动动态的情况， 提出了一种新的控制器性能评价方法．这一方法构建了一个加权的性能指标，权值与不同扰动的种类和优先级相对 应．同时该方法可以明确计算出各个扰动的结构闭环输出方差的下限值．通过为不同的扰动选取适当的权值和方差 范围，可以计算得出最优的输出方差．将这一最优方差值作为基准就可以评价实际生产系统的控制性能．仿真例子 表明了该方法的有效性．     

多星发射上面级主动抗扰姿态控制技术研究

针对多星发射的运载火箭上面级在入轨段由于卫星分离产生的质量偏移,从而引起的三轴姿态严重耦合问题展开了研究,提出了基于广义扩张状态观测器的改进预测函数控制姿态控制方法.该控制方法将质心偏移造成上面级结构参数偏差和引入的干扰力矩以及其他未知系统参数偏差、外界扰动和未建模动态视为集总扰动,并将该非匹配干扰通过等效输入扰动技术转换为匹配干扰,由广义扩张状态观测器对变化后的系统状态和未知集总扰动同时观测.将集总扰动在反馈回路予以补偿保证了预测模型与上面级真实动力学模型有较高匹配度,进一步保证预测函数控制有较高的控制跟踪精度和较快的响应速度,并对外界扰动和参数偏差有较强的鲁棒性.文中算例仿真和性能对比验证了该方法的有效性及可行性.     

机器人非视觉多传感器信息融合的TOPSIS法

针对机器人非视觉多传感器目标识别问题,提出了一种基于改进TOPSIS的多传感器信息融合方法。该方法利用指标隶属度矩阵把多目标识别问题转化为多目标决策问题。通过引入熵权和相对接近度改进TOPSIS,给出多传感器目标识别规则。应用实例验证了算法的有效性和实用性。     

ZigBee网络性能指标客观赋权方法研究

针对ZigBee网络性能评价中多元指标权重确定容易存在的人为性, 以及指标间不可能完全独立的特点, 将熵权法、变异系数法应用于客观权重决策中, 并引入指标间相关性对算法进行改进, 建立基于指标间相关性的多评价指标权重决策分析模型。在仿真实验中, 通过改变节点规模获取网络性能指标数据样本。对比分析表明, 客观赋权方法可以避免易存在的人为性, 引入指标间相关性后, 弱化了异常值带来的影响, 使评价结果更为准确合理。     

大型控制系统信息安全评估研究

针对目前大型流程工业控制系统信息安全的需求,结合工业实际应用情况,研究了大型控制系统信息安全评估模型。运用模糊层次分析法和综合评价,再结合专家经验,采用改进的评估指标权重系数排序算法,获得了大型控制系统信息安全各评估指标权重系数的排序。通过对改进前和改进后的评估指标权重系数排序公式的比较,结果表明所提出方法是合理有效的。该方法可挖掘出工业控制系统信息安全性能中一系列目前未被重视的安全盲区,可为大型流程工业控制系统选择与安全管理提供有效建议和改进方向。     

分散控制系统的扰动抑制能力评价新标准

针对分散控制系统的扰动抑制能力评价问题,通过考虑回路处于不同状态时的情形,考察各种状态下的扰动增益并引入完全相对扰动增益矩阵,提出了一个度量新标准.该标准克服了其它评价方法的缺点,能够衡量分散控制系统的总的扰动抑制能力.对数值算例和一个气化炉基准过程的研究表明,提出的标准是设计分散控制结构的有用工具.     

重复控制系统中非周期扰动的抑制

为了改善重复控制系统中的扰动抑制性能,提出一种基于曲率模型的扰动估计新方法.该方法的主要特点是扰动的估计值直接与重复控制规则结合也不影响重复控制系统的稳定性.仿真结果显示该方法可以有效地抑制扰动.     

改进赋权的水体富营养化多维云模型评价

针对现有水体富营养化评价方法中存在的不确定性,以及在确定多评价指标权重过程中无法进行科学解释的问题,本文结合主观赋权法AHP和客观赋权法CRITIC的优势,提出了一种多评价指标综合赋权法,并根据水体富营养化评价标准的非线性特性,将该方法应用于多维正态云模型中。首先,采用主观赋权法AHP参考专家意见,对各水质指标的重要性给出判定,并完成定性与定量之间的转换;然后,采用客观赋权法CRITIC在对大量数据分析的基础上,利用指标的相关性和对比强度显示指标重要性。将2种方法利用综合权重确定公式结合后,用于改进多维正态云模型的权重分配,并基于云模型的期望、熵和超熵的概念对湖库水体富营养化进行评价,进而准确获取水质的富营养化级别。该方法不但解决了水质评价中的随机性和模糊性两大问题,同时还能够充分考虑各评价因素所含信息对结果的影响,将本文方法应用至全国中小型湖库进行验证,结果表明评价等级与湖库实质水质状况相符。     

基于模糊综合评价模型的排名系统评估

针对排名问题,本文建立了基于熵权模糊综合评价模型进行求解。首先利用熵权法求解各项指标的权重,然后结合权重通过模糊综合评价法将评价指标合理模糊化后得出排名结果。同时将此结果与Topsis评价模型求解出的排名结果进行对比分析,对比结果表明基于熵权模糊综合评价模型更能消除主观因素的影响,避免各项指标之间的权重不平衡情况。     

一种基于RBF 网络的非线性自适应逆控制系统

改进了原有的ε-滤波自适应逆控制系统，引入自适应扰动消除器和反馈补偿，构成一种新的自适应逆控制系统．反馈补偿能消除自适应逆控制系统中的直流零频漂移，自适应扰动消除器能最大限度地消除扰动．将神经网络引入自适应逆控制系统，采用基于径向基函数网络的非线性滤波器，对非线性系统进行建模、逆建模、控制器及自适应扰动消除器的设计．仿真结果验证了该方法的有效性．     

一种利用邻域相对熵的SAR影像变化检测方法

为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLICM)非监督聚类算法,实现变化信息的自动提取。通过采用4组单极化前后时相SAR影像数据集,分析对比了不同邻域形式的相对熵差异图和传统差异图的检测性能。实验结果表明,应用该方法生成的差异影像,对噪声有着较强的鲁棒性,能够满足变化检测的需求,且在定量评价的性能指标方面表现较好。其中,基于D-邻域相对熵差异图进行变化检测的结果更加突出。     

一类远程控制系统的时延补偿H∞鲁棒控制

针对一类有扰动的多时延不确定模型的远程控制系统,为了有效减少网络时延对系统的影响,提出了一种改进Smith补偿H∞鲁棒控制算法;在给出系统体系结构的基础上,应用改进Smith补偿器将含有网络时延的系统鲁棒性能问题转化为无时延的鲁棒性能问题,并对系统存在的模型不确定性和干扰问题引入H∞混合灵敏度设计方法设计了鲁棒控制器;此方法适用于工业现场为无线传感器网络的远程控制系统,通过对存在乘积性的不确定系统进行仿真研究,证明该算法具有良好的控制品质和动态性能。     

网络控制系统的鲁棒L1跟踪控制

将L1性能约束引入网络控制系统中,研究具有时延和不确定性的网络控制系统的模型参考输出跟踪问题。基于线性矩阵不等式方法推出了该网络控制系统的稳定性和控制器设计的充分条件,并将控制器的设计转化为一个凸优化的求解问题。所设计的控制器能够保证相对于所有峰值有界的外界扰动信号,网络控制系统具有L1性能约束水平。仿真实例证实了该设计方法的有效性。     

基于等价输入干扰补偿的改进型重复控制系统参数优化设计

针对一类同时具有周期性参考输入和非周期扰动的伺服系统,提出基于等价输入干扰补偿的改进型重复控制系统参数优化设计方法,实现对非周期扰动的有效抑制和周期性参考输入的高精度跟踪控制.首先,利用全维状态观测器的估计误差构造等价输入干扰估计器,通过将等价输入干扰估计值反馈到控制输入端,建立基于等价输入干扰补偿的复合重复控制规律.然后,基于小增益定理推导出系统的稳定性条件,引入一个对系统抗扰性能、跟踪性能和收敛速度进行整体评价的性能目标函数,建立系统参数优化模型,采用粒子群优化算法,实现对系统重复控制器参数、等价输入干扰估计器参数和状态反馈控制器参数的同时优化.最后,通过数值仿真分析对比说明所提方法的有效性和优越性.     

基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估

针对实际工业过程中控制系统经常会受到时变扰动的影响,致使针对单一扰动模型设计的性能评估方法不再适用于时变扰动控制系统的问题,提出了基于多模型混合的广义最小方差控制性能评估方法．该方法综合考虑被控对象输出方差与控制器输出方差的两个指标,同时提出了一种“判断—加权”的控制器设计策略．首先,在任一时间段选取使广义输出方差最小的控制器,并判断其与上一时间段采用的控制器是否一致;然后,在此基础上采用多模型混合思想进行控制器设计,并将其作用下的广义输出方差作为性能评估的基准．通过乙烯裂解炉仿真,验证了本文所述方法在时变系统性能评估中的有效性．