船舶横向运动LQG控制鲁棒性统计分析

首先介绍船舶横向运动多变量LQG控制与开环系统均值、均方差计算方法,提出应用两种系统均方差相对值这一统计指标评价系统减摇控制的鲁棒性。详细讨论了当船舶水动力系数在标称值附近独立地按均匀分布发生随机变化时,相对均方差的概率分布模型。并针对某船,在5级海情,18节航速、45度航向工况下,当船舶水动力系数独立地按均匀分布发生±10%、±20%、±30%随机变化时,进行了仿真计算。仿真结果表明,当水动力系数出现摄动时,LQG横向控制相对均方差指标服从正态分布,且与无参数摄动时相比,均值无明显变化。利用文中的方法和结果,可以计算船舶横向LQG控制在一定概率意义下的减摇效果。     

基于MEMS惯性器件的微型船用组合测姿系统设计

首先构造了基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计的姿态测量系统,在证明船舶机动运动产生的干扰加速度会引起Kalman滤波发散的基础上,构造了径向基函数神经网络姿态系统以克服干扰加速度的这种不利影响,并提出了基于神经网络与kalman滤波的组合姿态测量系统的设计方案,对设计的组合姿态测量系统进行了仿真试验.试验结果表明,组合姿态测量系统即使在干扰加速度存在的情况下也可以完成船舶姿态的实时准确估计,可满足船用设备中低精度姿态测量系统使用要求.     

高超声速飞行器自抗扰姿态控制器设计

针对高超声速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)及非线性状态误差反馈律(nonlinear law state error feedback, NLSEF),分别设计了高超声速飞行器内环和外环自抗扰姿态控制器。将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用NLSEF抑制补偿残差。自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)设计无需精确的飞行器被控模型,也无需精确的气动参数及摄动界限。仿真结果表明,控制系统能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性。     

基于加速度补偿的惯性行人导航非零速区间姿态估计CKF算法

姿态估计是导航解算的基础，在基于足绑式惯性测量单元的行人导航系统中，由于足部运动加速度变化频繁且剧烈，使得常见的姿态融合算法精度下降。为了减小运动加速度对姿态解算的影响，通过数据分析定义了可以进行加速度补偿的拟合区间，在零速检测的基础上给出了拟合区间的判定方法，提出了对加速度计的输出进行一阶拟合补偿的方案，并设计了能完成后续行人导航姿态估计任务的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法，在非拟合区间则采用三子样旋转矢量法进行姿态更新。在数值仿真中，将所提算法与纯三子样旋转矢量法进行了对比分析，对算法精度进行了测试，在行人导航试验中验证了算法的有效性。试验结果表明，在行走过程中及出现较大运动加速度的情况下，加入加速度补偿的CKF姿态估计精度平均提高了35.3%。在矩形闭合路径试验中，起终点水平误差降低了56.3%,起终点高度误差降低了20.3%。     

基于水动力模型的船舶航态的模拟仿真

根据船舶运动动态平衡原理，采用源汇法建立了在不同浪向下船舶横向运动的不动力模型，根据给定的船舶参数，用STF切片法计算了船体的水动力系数和波浪扰动力（矩），并存入数据库。提出了采用四阶龙格－库塔法求解船舶运动水动力模型的线性微分方程组，以获得船舶随时间变化的各自由度运动幅值。提出并采用了与以往不同的三维模拟仿真方法－虚拟现实技术，创建了天空和海面波浪等三维虚拟场景，实现了具有真实感的、随时间变化的三维船舶航态（横摇、摇艏、横荡）在该场景中的实时动态仿真，取得了良好的效果。     

考虑测量误差和随机效应的设备剩余寿命预测#br#

针对非线性退化设备的剩余寿命预测问题,尚未系统研究考虑测量误差和随机效应的退化建模、先验参数估计及相应的剩余寿命预测方法。首先建立考虑测量误差和随机效应的非线性Wiener退化模型;利用同类设备历史监测数据,基于期望最大化算法估计出退化模型中固定系数和随机系数先验分布;采用状态空间模型描述目标设备当前监测状态,基于Kalman滤波算法迭代估计出随机系数后验分布和当前真实退化状态;利用全概率公式,推导出考虑隐含状态估计不确定性的设备剩余寿命的概率密度函数;仿真实例分析表明,所提方法较现有方法在参数估计误差和剩余寿命预测精度上具有一定优势。     

用信息扩散模型改进台风风险估计

频繁且随机发生的台风,其风险是概率风险,具有统计学的意义.用历史台风的损失记录作为样本来量化风险时,台风风险就是台风损失样本的平均值,它必等于由台风发生概率和易损性偶合估计出的损失期望值.当统计资料较少时,由于信息扩散模型能提高小样本的工作效率,消除用简单统计方法估计风险时出现的平缓和跳空现象,较好地表现统计规律,从而能改进台风风险的估计精度.按年分段形成的多个样本函数可用于计算物理意义明确的台风年度风险值,并可用信息扩散模型对其加以改进.蒙特卡罗法并不具有改进风险评估精度的功能.本文以浙江省部分历史台风资料为样本,演示了台风风险的估计.信息扩散模型的改进程度如何,将另文用计算机仿真的方法来加以检验.     

迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用

将Gauss Newton迭代和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法相结合,建立了一种迭代CKF(iterated CKF, ICKF)算法。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代过程中利用最新量测信息并改进迭代过程产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。针对弹道系数未知的再入弹道目标状态估计问题,仿真实验结果显示,该方法实现简单,比无迹卡尔曼滤波方法(unscented Kalman filter, UKF)及CKF方法效果要好。     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

捷联惯导系统初始对准的SVM自适应Kalman滤波算法

作为捷联惯导系统初始对准关键技术的Kalman滤波要求事先精确已知系统及量测噪声的统计特性,当在滤波过程中这些特性改变时,滤波器性能将会降低甚至发散,针对这一问题采用了一种支持向量机(SVM)自适应Kalman滤波(SVMAKF)算法,根据协方差匹配技术应用支持向量机来动态调谐量测噪声方差阵R,当量测噪声随时间改变时,SVMAKF可以实时的估计出准确的噪声方差阵,这就降低了系统对量测噪声先验统计特性的依赖性,能够改善kalman滤波器的状态估计效果.基于SVMAKF的捷联惯导系统初始对准计算机仿真结果表明在滤波精度和滤波器鲁棒性上,SVMAKF都有比传统Kalman滤波器好的表现.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。