基于Elman神经网络的作战效能预测模型研究

针对军事系统作战效能预测问题,采用基于支持向量回归的指标权重挖掘方法,通过比较偏导确定影响作战效能的关键因素,将优化后的效能指标和效能值分别作为模型的输入和输出,建立基于Elman神经网络的效能预测模型。并将其应用于C4ISR系统的动态作战效能预测分析中。结果表明,该方法能够减少不确定因素的影响,在一定程度上降低了预测模型的复杂度,为科学预测军事系统作战效能提供了有效的技术支撑。     

基于UML/OCL的C4ISR效能概念建模分析

为了统一描述军事电子信息系统(command control communication computers intelligence surveillance and reconnaissance, C4ISR)系统功能和效能两方面的需求,提出了一种基于统一建模语言/对象约束语言(unified modeling language/object constraint language, UML/OCL)的C4ISR效能概念建模和形式化验证方法。首先,利用效能相关概念扩展了DoDAF 2.0能力元模型,构建一个能够同时引导C4ISR能力的功能分析和效能分析的元模型;将该元模型描述为UML Profile,形成一种基于UML的C4ISR效能概念建模语言,并支持C4ISR效能概念模型检验;最后借助一个假想案例分析说明了该建模语言对C4ISR能力的功能和效能概念建模及模型验证的能力。该方法可弥补UML建模技术在特定领域效能分析方面的不足。     

基于xUML的C4ISR系统可执行对象模型设计

C4ISR系统自身复杂性和军事需求多变性,使得系统设计风险增加,研制难度愈来愈大.把模型驱动体系结构MDA的思想和可执行建模语言xUML引入C4ISR系统的设计研制过程中,详细分析了可执行对象模型对于C4ISR系统研制的意义,给出了基于xUML的C4ISR系统可执行对象模型设计方法和步骤,并通过水面舰船的实例验证了该方法的可行性.该方法对系统结构化分析、动态逻辑验证、性能测量评价,而且在描述能力、可理解性和可分析性等方面比基于Petri网的可执行模型都有很大改善.     

模糊-GPC串级控制在网络时延控制中的应用

为了解决网络闭环非线性控制系统中的时延问题,本文提出了一种在模糊神经网络控制的基础上结合广义预测控制(GPC)处理非线性系统网络时延的方法,建立了网络控制系统的结构模型,并分析了此模型对处理非线性网络控制系统中时延问题的有效性。在MATLAB环境下对网络控制倒立摆系统进行了仿真,通过对比模糊神经网络控制与模糊-GPC串级控制的控制效果,进一步证实了此方法对非线性网络控制系统能够实现稳定控制。     

C4ISR体系对抗仿真中的信息优势度量

针对C4ISR体系对抗仿真中信息优势能力评估的需求,提出了一种定量度量C4ISR系统信息能力和信息优势之间关系的数学框架,并依据该框架导出了基于战场态势感知能力的信息优势能力度量模型.最后分析了C4ISR体系对抗仿真的制信息权评估结果.     

C4ISR仿真系统动态演化机制

以基于代理技术的C4ISR仿真系统为研究对象,重点研究通过基于事务的动态依赖关系确保仿真系统的一致性.首先,为保障演化系统的事务一致性,通过静态分析方法获得基于事务的动态依赖关系;然后,针对动态演化的执行,设计了一个动态配置平台来管理动态演化操作并恢复演化系统状态,在此基础上,提出了一个基于代理的C4ISR仿真系统模型,基于该模型设计的C4ISR仿真系统具备动态演化的能力;并通过项目的实施验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于服务集成的C4ISR系统仿真环境研究

未来的C4ISR系统将建立在使用服务集成技术的信息栅格环境下,相应地,C4ISR建模与仿真系统也将基于服务集成技术构建.介绍了服务集成技术的原理,基于仿真服务总线技术,提出一个基于服务集成的C4ISR系统仿真环境,分析了该环境的技术体系结构和关键技术,为支持面向服务体系下的C4ISR系统仿真实验提供了一种可选解决方案.     

C4ISR系统总体方案规范化建模方法研究

提出了一种C4ISR系统总体方案规范化建模方法,该方法是将规范化的系统描述与建模方法和基于建模与仿真的系统分析、评估与优化方法相结合,共同用于系统的总体方案设计活动中,以解决系统需求向系统设计与实现的平坦过渡问题。阐述了C4ISR系统总体方案规范化建模与仿真分析过程,并重点对系统建模语言Sys ML及系统方案元模型的构建进行了深入研究。     

网络环境下的不确定非线性系统远程智能控制

针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。     

C4ISR/仿真互操作技术参考模型应用

C4ISR/仿真互操作技术参考模型是对采用不同技术和标准的C4ISR系统与仿真系统实施综合信息管理、交互操作所建立的模型,主要解决不同系统间互操作所存在的问题。其对指导C4ISR系统与仿真系统的建设有着重要的意义。对C4ISR/仿真互操作技术参考模型进行了介绍,着重通过对统一空情仿真演示系统的分析与设计实现对C4ISR/仿真互操作技术参考模型进行实际应用研究,以探求展现技术参考模型对C4ISR系统与仿真系统建设重要指导的过程。     

Adaptive output-feedback control for MIMO nonlinear systems with time-varying delays using neural networks

An adaptive neural network output-feedback regulation approach is proposed for a class of multi-input-multi-output nonlinear time-varying delayed systems. Both the designed observer and controller are free from time delays. Different from the existing results, this paper need not the assumption that the upper bounding functions of time-delay terms are known, and only a neural network is employed to compensate for all the upper bounding functions of time-delay terms, so the designed controller procedure is more simplified. In addition, the resulting closed-loop system is proved to be semi-globally ultimately uniformly bounded, and the output regulation error converges to a small residual set around the origin. Two simulation examples are provided to verify the effectiveness of control scheme.     

Neural network-based H∞ filtering for nonlinear systems with time-delays

A novel H∞ design methodology for a neural network-based nonlinear filtering scheme is addressed.Firstly,neural networks are employed to approximate the nonlinearities.Next,the nonlinear dynamic system is represented by the mode-dependent linear difference inclusion (LDI).Finally,based on the LDI model,a neural network-based nonlinear filter (NNBNF) is developed to minimize the upper bound of H∞ gain index of the estimation error under some linear matrix inequality (LMI) constraints.Compared with the existing nonlinear filters,NNBNF is time-invariant and numerically tractable.The validity and applicability of the proposed approach are successfully demonstrated in an illustrative example.     

基于变结构控制的时滞复杂网络的同步研究

基于变结构控制研究了一类耦合时滞网络的同步问题.设计的控制器能够保证动态网络从任意初始状态出发都能达到滑模面.利用系统的左特征向量函数设计切换面,使得同步滑动模态保持稳定.利用到达条件设计控制器,使得网络状态能够在有限时间内到达切换面.最后针对实例进行仿真,仿真结果说明了所设计控制器的有效性.     

基于神经网络的不确定非线性时滞系统保成本控制

保成本控制问题受到了人们的关注,并取得了很多的研究成果,但这些研究均未考虑提高系统动态特性的问题,且很少涉及非线性系统。为此,将神经网络和控制理论相结合,针对一类不确定非线性时滞系统,结合系统动态特性以及非线性扰动抑制问题,提出了新的控制算法。通过将稳定度引入保成本控制中,可以在保成本控制的基础上提高系统的动态特性;利用神经网络良好的非线性逼近能力,很好地解决了系统存在任意非线性扰动时的控制问题。     

Adaptive neural network tracking control for a class of unknown nonlinear time-delay systems

1 .INTRODUCTIONNeural network (NN) control has made great pro-gress in past decades[1 ~4]. In Ref .[1] , adaptivebounding design technique was applied to adaptiveneural control for a class of strict-feedback nonlin-ear systems . The requirement of a known boundon the network reconstruction error was removed.By introducing an integral Lyapunov function,anadaptive NN control approach was proposed forunknown strict-feedback nonlinear systems[2],where the controller singularity problem was …     

基于RNPI的动态时滞网络主动队列管理算法

针对网络存在较大时滞和网络参数动态变化等问题,提出了一种鲁棒非线性PI主动队列管理算法。由流体流模型将动态网络推导为参数区间不确定一阶时滞系统,在确定使闭环系统稳定的非线性PI控制参数集合基础上,利用遗传算法寻找基于改进ITAE指标最优的PI控制参数。基于扩展到时滞系统的棱边定理,给出了RNPI算法的设计方法。仿真结果表明了该方法具有良好的控制性能,对网络区间不确定参数有较好的鲁棒性。     

一种针对有瓶颈库所批生产过程的监控与调度集成方法

针对有瓶颈库所的批生产过程中出现时延的情况提出了一种启发式的调度算法,在用CTCH网对某生产系统进行建模的基础上,对该算法进行了仿真并得到了良好的结果,说明了算法的有效性.     

Sufficient conditions for stability of linear time-delay systems with dependent delays

According to the delay property, linear time-delay （LTD） systems can be classified as LTD systems with depen- dent delays （LTD_DD） and LTD systems with independent delays （LTD_ID）. This paper reveals that the stability condition for LTD_ID systems can be applied to LTD_DD systems, a sufficient stability condition for LTD_DD systems is derived from it, while only fewer of the LTD_DD systems can satisfy the stability condition due to the very strict limitation for the delays of the LTD_DD systems. To solve the problem, based on two-dimensional （2-D） hybrid polynomials, some sufficient conditions for stability of LTD_DD systems are pro- posed. Examples show that the proposed stability test algorithms are simple and valid.     

不确定模糊时滞系统的鲁棒H∞滤波

研究了一类带有时滞的不确定离散时间模糊系统的鲁棒H∞滤波问题。模糊H∞滤波器的设计建立在T-S模糊模型上并能确保滤波误差系统的渐近稳定和给定的H∞性能指标。考虑了时滞的存在使得滤波器有更小的保守性,由线性矩阵不等式（LMI）给出滤波器存在的充分条件。最后,仿真算例验证了给出方法的有效性。