不确定非线性系统的鲁棒耗散性控制

从能量耗散的角度,研究了不确定非线性系统的耗散性控制问题,给出了全新的供给率,其特殊情形可以为H∞控制和无源控制.给出了耗散性的条件,并将无源KYP引理推广到耗散性系统中,最后设计了状态反馈控制器使系统耗散.     

离散双线性广义滞后系统的E-稳定、无源控制分析

研究了离散双线性广义滞后系统的稳定性和无源控制问题.基于线性矩阵不等式和Lyapunov第二方法,得到了离散双线性广义滞后系统的E-渐近稳定且严格无源的一个充分条件,并给出严格证明.根据无源性不等式,给出了离散双线性广义滞后系统具有耗散度为δ的严格输入无源且E-渐近稳定的条件.     

一类切换时滞系统的增长无源性

无源性是描述系统输入输出关系的重要性质,增长无源性是无源性的一种推广形式。受时滞系统无源性和非时滞系统的增长无源性的启发,提出一类切换时滞系统的增长无源性定义。基于多李雅普诺夫函数方法,设计依赖于状态的切换规则,Wirtinger积分不等式与Finsler引理相结合用于处理系统中的时滞项,以线性矩阵不等式的形式给出切换时滞系统具有增长无源性的充分条件。特别地,当参数取特殊值时,讨论了切换时滞系统具有输入增长无源性和输出增长无源性的充分条件。作为詹森积分不等式的拓广形式,在处理时滞项时选取Wirtinger积分不等式有助于降低所得结果的保守性。     

一类级联系统的微分无源性

微分无源性将微分存储函数和微分李雅普诺夫函数联系起来,是研究非线性系统稳定性的有力工具.通过判断系统解之间的距离研究系统解的跟踪、同步等问题.研究了一类级联系统的微分无源性,讨论了保证系统具有微分无源性的条件,并给出这类级联系统具有的一些性质.     

含有动态输入不确定性的随机非线性系统的鲁棒控制

针对一类含有动态输入不确定性的随机非线性系统,从无源性的观点研究了鲁棒控制理论.特别地,将确定性系统中基于无源性的系统设计法推广到该类不确定随机系统中,并以此作为基础给出了该类系统的鲁棒镇定控制器设计方法.与传统的基于系统模型三角形结构的设计方法不同,对于一个一般的系统,也能给出其具体的控制器形式.设计过程主要分两部分,首先给出一类反馈连接形式的随机非线性系统满足无源性的充分条件,在对系统进行合理的设定和分析的基础上,基于此条件对于随机系统在输入通道出现动态不确定性的情况下构造出一种状态反馈控制律,使得闭环系统满足无源性,从而是渐进稳定的;然后,将该无源控制律设计方法扩展到系统同时含有动态和静态模型不确定性的情况.仿真结果验证了设计方法的有效性.     

基于观测器的时滞T-S模糊广义切换系统的异步无源控制

引入了一种新的无源不等式到T-S模糊广义切换系统中,进而研究了一类子系统切换与基于观测器的控制器切换存在不同步情况的系统无源性问题.首先,运用分段李雅普诺夫函数和模型依赖平均驻留时间的方法,通过无源性过剩的子系统来弥补无源性不足的子系统,从而确保切换系统的整体无源性;然后,利用线性矩阵不等式的方法得到时滞T-S模糊广义切换系统的全局一致指数稳定和严格指数无源的充分条件,并据此设计出相应的观测器和控制器,最后给出数值算例证明该方法的有效性.     

不确定广义双线性系统的鲁棒无源控制

研究了不确定广义双线性系统的无源控制问题.利用广义李雅普诺夫函数、广义黎卡提代数不等式和线性矩阵不等式,给出了不确定广义双线性系统的零解渐近稳定和无源的充分条件.特别针对广义双线性系统,采取了范数有界和集合限定的方法,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统是零解渐近稳定且具有无源性,同时给出了相应的控制器的构造.最后,给出了一个实例说明所得结论的正确性.     

参数不确定性混沌系统的自适应控制

混沌系统的镇定是混沌系统控制的重要研究方向,文中给出了一类具有参数不确定性的混沌系统的无源化自适应控制器,通过面向无源性的设计方法,使系统稳定在零平衡点,并通过仿真实例,验证了该控制器的有效性。     

无源性控制在磁悬浮系统中的应用

针对磁悬浮系统非线性特点,提出无源性控制对策.从能量平衡角度,将一类仿射非线性系统转换为标准的哈密顿系统,给出了单自由度磁悬浮系统的模型.对系统外界干扰和参数不确定性问题,采用无源性理论设计控制器.文中直接采用哈密顿函数作为存贮函数,不仅保证了数学严密性,而且具有明确的物理意义.仿真结果表明,系统能够快速响应,而且控制方法简单,易于工程实现.     

马尔可夫跳变时滞系统的无源性分析

马尔可夫跳变系统作为一种特殊的随机混杂系统,在更好的描述系统结构突然改变的物理系统方面具有优势.因此,在实际应用中,对马尔可夫跳跃系统的研究是一个热门话题.研究了马尔可夫跳变时滞系统的无源性问题.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,导出这类系统满足随机无源性约束的充分条件.最后,给出一个数值例子来验证本文提出理论结果的有效性.     

无人飞行器延时航迹规划方法

编队飞行中无人飞行器由于战场态势改变等原因常常需要延迟打击目标。在定高飞行模式下,提出了基于分层规划的延时航迹规划方法,首先基于最小风险值选择最佳延时机动区域,然后采用基于解析法的延时航迹规划算法,生成满足延迟时间和飞行约束条件要求的延时机动航迹。通过分析计算各个航迹段附近区域的风险值,确定了无人飞行器延时机动的安全飞行区域;基于解析法提出徘徊延时航迹的规划算法,并用该算法生成满足飞抵时间延迟量要求的延时航迹。仿真结果显示,徘徊延时航迹规划算法能够高效准确地规划出需要的延时航迹,规划总时间在规定的时间范围内,较好地满足了无人飞行器需要延时飞行的时间要求。     

基于易感者-染病者-易感者的时变机场网络延误传播模型

为宏观角度分析机场网络延误传播机理,基于复杂网络易感者-染病者-易感者(susceptible-infective-susceptible, SIS)传染病模型建立了延误传播模型。从机场网络延误传播的时变性和与SIS传染病模型的相似性入手,以机场为节点,定义了其在机场网络延误传播过程里存在的不同状态,依据节点状态间的转变机理,建立机场网络延误传播动力学模型,并根据航班时刻规划航班流运输路径。以全国153个机场为例,采集航班延误数据,进行模型仿真并分析实验参数。结果表明:机场网络延误节点的延误影响范围有限,且网络对延误的传播能力具有一定的抑制性,很少出现全网的崩溃现象;该模型具有有效性和实用性,可以较好地仿真实际延误的传播过程。     

立即可解网络编码应用于无线网络重传中的时延分析

立即可解网络编码(instantly decodable network coding,IDNC)分为狭义立即可解网络编码(strict IDNC,S-IDNC)和广义立即可解网络编码(generalized IDNC,G-IDNC).分析了S-IDNC和G-IDNC的特点,并对这2种思想应用于重传的时延性能做了对比分析.以最小化解码时延为目标提出基于S-IDNC和基于G-IDNC权重顶点搜索算法,实验对比分析了所提算法和已有典型算法性能,验证了所提算法的有效性,并归纳了S-IDNC和G-IDNC的时延特征差异.实验结果表明,基于S-IDNC的重传算法使得信宿节点的时延大小分布较为聚集,而基于G-IDNC的重传算法时延大小分布更为分散,G-IDNC时延均值优于S-IDNC,而S-IDNC系统完成时延优于G-IDNC.     

网络控制系统反馈和前向通道的随机时延补偿

针对网络化控制系统的网络诱导时延,提出了一种改进的补偿时延的预测控制方法。对于反馈通道,根据测量的反馈时延设置预测步长,采用柔性控制增量算法设计预测控制器对时延进行补偿。对于前向通道,前向时延相对控制器来说是未知的,为此在系统输出端和前向通道间添加一个反馈补偿环节,设计一个控制补偿器估算出历史时刻实际作用于被控对象的控制量与控制器在此时刻输出的控制量之间的误差,用该误差来补偿前向时延的影响。当被控对象参数缓慢变化或未知时,给出了渐消记忆递推最小二乘辨识算法的网络化反馈修正算法。最后对闭环系统的稳定性做了分析并通过仿真验证了该策略的有效性,保证了网络化控制系统的良好性能。     

可调光延时线的设计与制作

比较了步进光延时线单元的两种不同的拓扑结构,指出了马赫－泽微式单元的优越性,设计并制作了连续可调的延时线,和Santec公司的产品作了简单的比较,指出了采用C－LENS的准直器在插入损耗方面的优点,尚需改进的地方是插入损耗的稳定性,综合考察各种延时线的优缺点,设计出大量程的可调光延时线。     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

机场大面积航班延误传播的状态空间模型

为提高航班运行效率、减少航班延误传播,针对机场大面积航班延误在本场及本场与目的机场之间的传播,首先提出了O-D场的概念并对大面积延误下的O-D场延误传播途径进行了分析,建立了表征延误传播的动态参数,并对延误传播程度进行了量化。基于状态空间理论建立了O-D场延误传播的状态空间模型。最后通过算例分析,得到大面积延误下O-D场内不同传播途径对延误发展的影响,并验证了延误传播模型的合理性。     

延迟时间未知的时延系统神经网络补偿控制

提出了延迟系统及延迟时间参数的神经网络辨识方法。改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型补偿的控制策略相结合,可以用于具有变化参数或者不确定性延迟时间的大延迟系统的控制。仿真结果表明这种神经网络模型补偿延迟系统控制具有很好的控制效果,它是大延迟控制中克服延迟时间变化的很有希望的方法。     

基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法

实时多媒体网络中,带延迟与延迟抖动约束的斯坦利树问题是一个研究热点.这种带约束的斯坦利树被证明是NP-完全问题.提出了一种基于禁忌搜索的带延迟与延迟抖动约束最小代价组播路由算法.实验结果表明,该算法对于实际网络是有效的.这种方法使得IP组播把数据同时发送到组成员时有效地利用了网络资源.

Abstract：

The delay and delay variation-bounded Steiner tree problem is animportant multicast routing issue in real-time multimedia networks.Such a constrained Steiner tree problem is known to be NP-complete.A multicast routing algorithm is presented,which is based on tabu search to produce routing trees having a minimal network cost under delay and delay variation constraints.The approach makes IP multicast utilize resources efficiently in delivering data to a group of members simultaneously.     

延时估计误差对间接学习结构预失真器的影响

间接学习结构数字基带预失真器的实现需要估计模拟链路延时,而链路延时估计算法存在估计误差,此误差对预失真器性能的影响目前未有相关研究。该文以邻近信道功率比(ACPR)和归一化均方误差(NM SE)两项指标作为衡量标准,研究了延时估计误差对间接学习结构预失真器补偿性能的影响。结果表明,间接学习结构预失真器对延时估计误差敏感,在N yqu ist采样的预失真器系统中,只有当估计误差不超过系统采样间隔的1/64时,才能保证此预失真器能够有效地实现功放线性化。