基于动态全局模型的模糊控制系统稳定性分析

针对目前国内外尚缺乏模糊控制系统设计与性能分析的一般方法,研究了基于动态全局模型的模糊控制系统的系统化设计与稳定性分析方法．被控的模糊系统由一组动态模糊状态空间模型表示,该模型可看作是T-S模糊模型的扩展．整个模糊系统的模糊控制器的设计思路是根据期望的闭环极点找到每一子系统的局部状态反馈控制器,然后由主导局部子系统来构造全局模糊控制器．分析了整个闭环模糊控制系统的稳定性并提出了利用补偿控制来保证该闭环模糊控制系统稳定的新方法．仿真实例验证了所提方法的有效性．该方法为模糊控制系统的设计与性能分析开辟了一条新的途径．     

一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法

网格为仿真应用、资源共享和执行提供了一个理想服务平台,但只应用网格服务开发分布交互仿真,开发者必须自己创建通信机制来协调仿真执行.基于HLA开发的分布交互仿真存在缺乏动态发现和资源利用率不高等问题.为克服两者存在的问题并发挥各自的优点,提出了一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法.详细阐述了框架构成及网格服务构件和时序流程的设计,实现了仿真资源的动态分配、动态状态监控及任务动态迁移,并通过实验进行了验证.     

明斯基的人工智能生涯

 2016年1月24日,国际人工智能会的共同创始人、框架理论的创立者、麻省理工学院人工智能实验室联合奠基人、图灵奖得主、美国国家科学院和美国国家工程科学院院士马文·明斯基(Marvin LeeMinsky)因脑溢血与世长辞,享年88岁。明斯基1927年8月9日出生于纽约市。1946年进入哈佛大学主修物理,后来放弃物理改修数学。1950年本科毕业后进入普林斯顿大学研究生院深造,并于1954年获得博士学位,之后留校任教3年。1958-2016年,他在MIT从事人工智能教学与研究长达近60年。     

不确定大系统分散鲁棒H∞控制的LMI方法

针对一类由N个子系统构成且存在参数不确定性的大系统,研究其分散鲁棒H∞控制器的设计方法.目标是分别设计状态反馈控制器和基于状态观测器的输出反馈控制器,使大系统在允许的参数不确定时鲁棒稳定,并且满足H∞性能指标.采用线性矩阵不等式(LMI)的方法,分别给出了状态反馈和输出反馈分散H∞控制器存在的充分条件,利用LMI控制工具箱可方便地求解.仿真结果表明了该方法的有效性和优越性.     

可控硅自动调速系统的逻辑设计

本文论述了可控硅逻辑无环流电枢可逆自动调速系统和磁场可逆自动调速系统的逻辑设计。借助于卡诺图,推导出两系统逻辑装置中各开关控制指令函数的最小化布尔表达式及其实现。     

一种基于ELECTRE法的多目标优化进化算法

将多目标属性决策方法中的ELECTRE法引入到多目标优化进化算法中,提出了一种新的多目标优化算法.采用辅助群体来存储进化过程中的非劣个体,并且采用与SPEA-Ⅱ相同的适应值分配策略来保证解的良好分布性.此外,构造出一种新的超序关系对个体进行排序,证明了该超序关系比Pareto优劣关系弱,利用此超序关系,能增强进化过程中的选择压,加快收敛速度.数据实验结果表明,该算法能很好地收敛到Pareto最优,有效地保持解的多样性.