基于精确线性化解耦的内置式永磁同步电机牵引系统

针对内置式永磁同步电机(inner permanent magnet synchronousmotor,IPMSM)转速与电流之间的非线性耦合问题,应用非线性微分几何理论,通过非线性状态反馈和坐标变换,实现了IPMSM牵引系统的输入输出解耦控制和完全精确线性化,将原系统分解为两个线性子系统:转速线性子系统和励磁电流线性子系统.仿真结果表明,IPMSM牵引系统解耦线性化后采用最大转矩比电流控制(maximum torque per ampere control,MTPA)比id=0控制有更大的转矩输出能力;同时,基于输入输出线性化控制设计的IPMSM牵引系统比FOC控制PI调节具有更好的动态响应和稳态误差调节特性.     

基于模糊CMAC神经网络的过程辨识与优化

提出一种利用FCMAC(fuzzy cerebellar model articulation controller)神经网络进行工业过程的辨识和稳态优化方法。利用FCMAC神经网络的优点,基于系统的动态信息,在不干扰系统正常运行的情况下获得当前时刻下系统的稳态模型,并在此模型的基础上,对系统进行稳态优化。仿真结果证明了该方法的有效性与优越性。     

基于价值导向策略的时延预测补偿算法

针对工业控制模型的复杂化以及由此引起的时延叠加问题,利用预测思想,以解耦子系统为模型,采用动态矩阵控制(DMC)算法作了分析,同时充分考虑了子系统间的关联,采用价值导向策略优化调度算法,使控制作用快速平稳过渡,并在此基础上提出了针对复杂系统的时延预测补偿算法(TDCDMC)。由于时延导致了控制作用无法及时跟踪系统变化,引入了补偿因子和过渡因子在线整定预测控制量和时延控制量,对于突变频繁的时延系统亦能迅速跟踪输入。仿真结果表明,这种改进算法的时延补偿性能良好,保证了控制的稳定性和快速性。     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

可持续发展林业产业结构优化系统模型研究

运用系统工程的方法，对可持续发展战略下的区域性林业产业结构优化问题的系统结构、子系统间的关联和多目标特性等进行了深入的系统分析。在此基础上，根据大系统理论，建立了包含目标函数模型、各子系统的约束条件模型和关联模型在内的区域性林业产业结构优化的大系统模型，并推导出了相应的分解-协调算法。通过应用表明了所提出的模型和方法为区域性林业产业结构的可持续发展规划提供了有效的手段。     

磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统变结构鲁棒控制

磁悬浮开关磁阻电机转矩和悬浮系统之间的非线性耦合是悬浮系统稳定可靠控制的最大障碍,为此提出了一种将主绕组电流摄动视为悬浮系统不确定性因素的思想。首先采用反馈精确线性化方法对径向两自由度进行解耦和线性化,然后以解耦后的两个带有主绕组电流摄动不确定性项的线性子系统为对象,利用变结构鲁棒控制对参数摄动及外部扰动的不敏感特性,设计了变结构鲁棒控制律,以消除转矩调节对悬浮系统控制的不利影响,从而实现悬浮系统的稳定控制。仿真结果表明,悬浮系统在变结构鲁棒控制作用下,输出位移对主绕组电流摄动具有很好的不变性,且系统对外力扰动具有较强的鲁棒性。     

基于Hopfield网络的不可分稳态大系统递阶优化控制

研究了整体目标函数关于各子系统具有不可加形式的大系统稳态优化控制问题 ,针对利用多目标优化技术把不可分问题转化为可分问题时采用的迭代策略使得计算较慢的问题 ,提出了具有递阶结构的基于 IPM的 Hopfield优化网络 ,并证明了该网络是渐进稳定的 ,其平衡点为原问题的最优点 .仿真表明 ,这是解决不可分稳态大系统优化问题的有效途径.     

基于IBM的递阶优化控制网络

研究了整体目标函数关于各子系统具有不可加形式的大系统稳态优化控制问题.针对利用多目标优化技术把不可分问题转化为可分问题时采用的选代策略使得计算较慢的问题,提出了具有递阶结构的基于IBM的Hopfield优化网络,并证明了该网络是渐进稳定的,其平衡点为原问题的最优点.仿真表明,这是解决不可分稳态大系统优化问题的有效途径.     

元启发式数据关联的多目标跟踪方法

提出了一种元启发式数据关联的多目标跟踪方法。首先,该方法根据跟踪门逻辑确定目标的有效量测。然后,利用滤波信息的似然函数描述量测点与目标之间的关联关系,并建立约束条件下多目标数据关联模型。最后,对蚁群优化算法进行改进设计,引入量测剔除策略,将求解问题转化为无约束的组合优化形式,从而利用蚁群优化算法在离散空间的启发式机制搜索量测与目标的最佳关联。仿真结果表明,该方法可以有效实现多目标数据关联且计算量较小,具有一定的工程实用价值。     

复杂随机系统的信噪比增益研究与阵列随机共振

复杂系统与非线性科学密切相关。为了探讨复杂随机系统信息处理的机制和利用“随机”因素自优化能力，研究了一类无限并联阵列的信噪比增益问题。阵列中每个子系统是一个双稳态振荡器，其输入都是同一个给定的含噪正弦信号。每个子系统内部噪声强度相同，但是相互独立。随着内部噪声强度的增加，信噪比增益出现了随机共振现象和存在大于一的区域，并且这一区域随着并联阵列数目增加而被放大。无限并联阵列的信噪比增益可达到全局最大值。依据阵列非稳态输出均值和稳态自协方差函数的极限性质，本文证明了无限并联阵列的信噪比增益问题可以归结为任两个子系统的统计性能分析。这些研究结果对于复杂系统信号处理理论具有重要意义。     

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     

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

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

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

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