扩展噪声环境下基于UKF的非线性系统输入输出估计

在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EIV模型滤波算法是对噪声观测输入输出的最优估计,而UKF算法考虑了输入观测中存在噪声输入的情况,对噪声污染下的输入输出进行最优估计.通过算法的误差协方差阵对UKF算法进行了期望性能分析.Monte Carlo仿真结果表明,UKF算法使得系统达到期望最小方差估计的有效性.     

一种新的免疫克隆算法在CVRP问题中的应用

基于克隆选择学说,通过引入克隆算子提出一种新的免疫克隆算法,并将其用于求解CVRP问题.该算法采用了克隆增殖、高频变异和克隆选择算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.仿真结果表明,该算法具有良好的全局收敛性和较快的收敛速度,能有效解决CVRP问题.     

基于LMI的T-S模糊控制系统动态输出反馈镇定

研究了一类由T-S模糊模型表示的非线性系统输出反馈控制问题.提出了一种新的动态输出反馈控制器的设计方法,给出了模糊系统二次镇定的充分条件,将控制问题转化为线性矩阵不等式的求解问题.深入分析了各模糊子系统之间的作用关系,使所得的充分条件更加宽松.最后给出了一个倒立摆例子进行仿真说明,结果表明系统具有很好的快速性及鲁棒性.     

多瓶颈链路ATM网络的拥塞控制

基于含有多个瓶颈节点的ATM网络模型,设计了ABR流量显式速率控制器来解决多瓶颈节点网络的拥塞问题.给出了系统稳定的充分条件,并针对变化的ABR用户数量,给出了对可控ABR用户数实时估计的方法.最后通过在不同条件下的数值仿真,验证了所设计的控制算法不但可以克服多个传播时延给控制带来的不利影响,有较强的鲁棒性,而且还可以很好地预测ABR用户数量的变化.     

TCSC非线性自适应鲁棒控制器设计

研究了含有参数不确定及外部扰动的带有TCSC(thyristor controlled series compensation)的单机无穷大母线系统的鲁棒控制问题.针对描述单机无穷大母线系统的非线性三阶模型,将自适应理论和L2增益干扰理论相结合,并用逆推法构造出系统的存储函数,设计出了系统的非线性自适应鲁棒控制器.所设计的控制器不仅能够保证系统状态有界,而且能够有效地抑制外部干扰对系统输出的影响.仿真结果表明,所设计的控制器能够在很短的时间内使系统恢复稳定的状态,说明其控制是有效的.     

改进的不确定时滞系统时滞相关鲁棒镇定结论

针对一类不确定时滞系统,研究了其时滞相关鲁棒镇定问题.通过将整个时滞区间划分为许多子区间,并在每个子区间上定义不同的能量函数,定义了一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函.基于此泛函,并借助线性矩阵不等式工具,给出了标称时滞系统的时滞相关稳定条件.基于得到的稳定条件给出了状态反馈控制器的设计方法,得到的控制律可保证相应的闭环系统鲁棒渐近稳定.最后,仿真示例表明了该方法的可行性.     

复杂网络上带有非线性感染率的SIRS模型分析

针对实际人群的接触情况,在已有SIRS模型的基础上提出一种带有非线性传染率的SIRS改进模型.利用平均场理论及李亚普诺夫稳定性分析方法,分析得到该传播模型的传播阈值以及拓扑结构与传播阈值的相关性;当传播过程中系统满足阈值条件时,疾病最终消失;用假设的方法证明了系统不满足阈值条件时地方病平衡点的存在并通过推导得出满足地方病平衡点稳定的限制条件.对比仿真试验结果验证上述的理论结果成立,并且表明带有非线性感染率的SIRS模型比已有的SIRS模型更加逼近现实的疾病传播过程.     

基于增广Lyapunov泛函的时滞系统鲁棒H_∞控制

研究了一类时滞系统的鲁棒H∞控制问题.利用增广Lyapunov泛函并结合自由权矩阵方法,以严格线性矩阵不等式(LMIs)的形式给出了保证闭环系统渐近稳定且具有给定H∞性能的改进的时滞相关有界实引理(BRL).基于得到的BRL,以LMIs的可行解给出了记忆型的状态反馈H∞控制律.当时滞系统存在范数有界不确定性时,同样地给出了基于LMIs的记忆型鲁棒H∞控制律的具体设计方法.仿真实例表明了该方法的有效性以及更小保守性.     

输入受限的非线性网络系统全局滑模控制

针对动态TCP网络的拥塞问题,在输入受限情况下,基于全局滑模控制理论设计了一种主动队列管理(AQM)算法.该算法消除了滑模控制的到达阶段,保证网络系统在整个控制过程中的鲁棒性.对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络振动,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应.仿真结果表明该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制和滑模控制.     

基于T-S模糊观测器的网络拥塞控制算法

针对TCP(传输控制协议)网络的拥塞控制问题,设计了基于模糊观测器的主动队列管理算法.对非线性TCP/IP网络拥塞控制系统建立了T-S模糊模型,通过选取适当的模糊规则和隶属函数来提高拥塞控制系统的性能,并给出了理论性证明.仿真结果表明所设计的控制器对活动的TCP连接数、链路带宽及往返时延的不确定性具有很强的稳定性和鲁棒性.