不完全覆盖的多阶段任务系统可靠性综合分析

针对不完全覆盖条件,既有多个动态阶段又有多个静态阶段的多阶段任务系统可靠性分析,提出多阶段任务系统模块化分解的原则以及系统基本结构和算法,对分解后的静态子系统采用IGPMS-CPR算法,对动态的子系统采用覆盖模型结合马尔科夫链的一体化方法,并对动态子系统连接静态子系统的对应关系及简便算法进行了推广.这是一种综合许多成熟可靠性分析算法的方法,其低运算量和容易实施的特点在案例分析中得到充分展示.     

基于分离BDD的通用多阶段任务系统可靠性分析

静态的通用多阶段任务系统的不完全覆盖、跨阶段依赖性极大地增加系统可靠性分析的复杂性和难度.基于SEA思想给出两级分离的组合方法将任务和阶段的不完全覆盖分割, 通过新增的阶段代数规则和向后阶段依赖运算式处理跨阶段依赖性,并且充分利用高效的多阶段系统双值决策图,实现模型规模和运算的简化.最后,通过案例分析, 将此分离BDD方法与三值决策图和多状态双值决策图对比, 验证其精确、高效和模块化的优点.     

多阶段系统可靠性的混合式分析

评述两种不同的多阶段任务系统可靠性分析方法:多阶段任务系统的双值决策图组合式方法和马尔科夫链方法.如果多阶段任务系统的每一阶段是静态的,最好采用组合式方法解决;如果其中的一些阶段是动态的,不全是静态的,可能只采用马尔科夫链方法,也可能采用既有组合式又有马尔科夫链的混合式方法.通过研究部件跨阶段依赖性的特征和混合式方法的特点,针对部件失效服从指数分布和系统失效满足一定条件,提出相应的简便算法.这种算法综合了多种成熟的可靠性分析方法,通过案例分析充分说明它的低运算量和容易实施的特点.     

磁悬浮开关磁阻电机径向位置解耦及仿真研究

在深入分析磁悬浮开关磁阻电机(BSRM)径向力模型的基础上,针对BSRM径向位置两自由度上的相互耦合情况,采用反馈线性化方法进行了动态解耦,设计了解耦算法,并对解耦后的线性子系统进行了闭环设计。在Matlab7.0/Simulink环境下进行了整个径向位置控制系统的仿真建模。仿真结果显示,反馈线性化解耦可保证BSRM在径向两自由度上实现独立控制,且闭环系统具有良好的动、静态性能。     

网络环境中STIFF系统动态仿真的多帧速并行算法

提出了一种在通用网络环境下对大规模刚性(Stiff)系统进行动态仿真的多帧速并行算法.该算法以一个松耦合的微机组成的常规计算网络为计算平台,将大系统分解为若干个子系统,一台计算机执行一个子系统的仿真,通过有效的通讯策略和同步机制实现并行仿真.仿真时每一个子系统可采用各自的积分步长,并可根据不同子系统的性质采用不同的数值积分方法.仿真实例表明该算法具有较高的精度和可靠性,能够实现大规模复杂系统的动态仿真.     

基于过程数据的动态PLS建模

许多工业过程中获得的输入输出数据在时间、空间上是高度相关的,且含有测量噪声。针对此类数据,提出采用动态PLS方法,最大化输入和输出变量矩阵之间的协方差,保留大部分有用信息,去除测量噪声,把高维数据空间降维,建立较为精确的工业过程数学模型。提出对MIMO系统进行研究,推导了可直接用于控制的动态PLS模型数学公式。对一个工业过程实例进行仿真,分别应用动态PLS回归和线性回归MLR方法,得出的结果经分析验证了此算法的有效性。     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统，service based system）应用端到端性能评价模型，并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法，该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合，能够适应用户访问行为的动态变化，保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中，提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法，该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻，从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

动态T-S递归模糊神经网络及其应用

提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN).该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法.最后以动态系统的辨识为例,进行实验研究,取得了很好的效果,表明DTRFNN动态模型能很好的对动态系统进行辨识.     

单抓钩动态排序的启发式算法

计算机控制的抓钩被广泛地用于先进制造系统中的材料搬运.由于抓钩排序问题直接影响这些系统的生产率和安全性,因此,有必要对此进行研究.研究了单抓钩动态排序的问题,提出一个启发式算法,该算法是通过解一系列静态问题来解动态问题的.静态问题的解是使用顺序搜索和线性规划结合的方法,而线性规划模型对给定的顺序求最优解.量化的示例表明所使用的方法是有效的.     

不完全覆盖的多层次系统可靠性分析

多层次系统（HS）的层次特征有助于故障覆盖．模块化不完全覆盖模型（MIPCM）阐明了HS的部件或模块跨层次的依赖性，依赖性大大增加了分析方法的复杂度．基于MIPCM，提出向上的模块化不完全覆盖模型（UMIPCM），更加清楚地阐明了层次与依赖性的对应关系．利用UMIPCM，借鉴SEA算法的思想，提出针对HS和MIPCM的自上而下的分离算法，这是一种高效的和集成的算法．最后通过案例说明了该分离算法的应用价值．     

Clustering routing algorithm of wireless sensor networks based on Bayesian game

To avoid uneven energy consuming in wireless sensor networks, a clustering routing model is proposed based on a Bayesian game. In the model, Harsanyi transformation is introduced to convert a static game of incomplete information to the static game of complete but imperfect information. In addition, the existence of Bayesian nash equilibrium is proved. A clustering routing algorithm is also designed according to the proposed model, both cluster head distribution and residual energy are considered in the design of the algorithm. Simulation results show that the algorithm can balance network load, save energy and prolong network lifetime effectively.     

基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断

针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小, 造成故障不易识别的问题, 提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型, 通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据; 然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的DBN网络, 得到最佳DBN-ELM模型结构; 最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明, 相较于传统的故障诊断方法, 应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断, 可以获得更高的准确率, 平均准确率达到99.203%。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。