稳态大系统中关联预测法的改进

对于子系统的性能指标按一定顺序耦合的稳态大系统,采用两级递阶优化控制算法。利用关联预测法对子系统的关联进行解耦,利用下级子系统之间的横向信息传递对目标函数进行解耦。该方法是对关联预测法的改进,从而解决了一类不可分稳态优化问题。对算法的收敛性给出了严格证明,仿真效果好。     

可分非凸稳态大系统的全局递阶优化控制算法

讨论了可非凸稳态大系统的全局递阶优化控制问题,提出了一种三级递阶优化算法,该处首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收敛性,仿真结果表明,该算法是有效的。     

一类复杂系统开发及递阶控制体系实例研究

在对一类典型的复杂系统－大型订单驱动型离散制造企业的生产经营特点进行分析的基础上,提出了一种针对该生产经营类型的计算机集成制造系统（ＣＩＭＳ）总体结构,同时根据开发方和用户方的具体特点,讨论了如何应用复杂系统开发方法进行此类项目的组织实施,并且设计了其递阶控制结构。该方法在“上海锅炉厂ＣＩＭＳ可行性论证及总体规划”项目的研究和实施中得到了应用。     

一种实时动态优化的功率控制方法

根据宽带码分多址（ＷＣＤＭＡ）移动通信系统的基本特性,利用基站发送的反馈信号,结合优化和控制的特点,在保证每个用户服务质量的前提下,以最小化用户功率和最大化系统稳定性的综合考虑为目标,对ＷＣＤＭＡ上行链路提出了一种实时动态优化的闭环功率控制方法,以保证用户能在发射功率最小的同时,使系统有较好的稳定性,仿真结果表明,该方法在满足通信质量要求的前提下,具有较低的功率损耗和较好的系统稳定性。     

一种动态感知器的设计

应用神经网络对非线性过程进行辨识的优点之一是,无需有关被辨识过程的事先假设,因而受到了广泛的注意．多层感知器构成的神经网络是一种常用的静态神经网络,可用于对非线性函数的逼近,但因不含有记忆单元,故难于实现对一些动态非线性系统的辨识．而实际中,对一个有一定因果关系的非线性离散时间系统而言,其实际输出常与系统的输入、过去一定时间上的输入和状态有关,故静态多层感知器神经网络难以对这样的系统进行辨识．一个非线性离散时间系统的输出ｙ（ｋ）是系统实际输入ｘ（ｋ）和过去的输入ｘ（ｋ－ｉ）及输出ｙ（ｋ－ｉ）的非…     

大惯性系统的动态快速测量

本文介绍了一种用于大惯性系统快速测量的自适应动态补偿方法。依据这一方法，我们已研制出“自适应动态校正快速测量仪”样机。该机可使测量速度提高８倍，预测精度达到１．５％。     

一种新型高智能实时光纤网络监控系统

从传统监控系统的缺陷出发，提出利用HFC（混合光纤同轴）光纤作输主干线，由GBP网络构成多目标优化监控网络，其可靠性高，适时性强，具有实习的学习功能，能处理多相位复杂情况，具有预测性及模糊智能监控能力。     

一类非凸稳态大系统的递阶优化方法

本文讨论了一类非凸稳态大系统的递阶优化方法,采用增加部分约束罚项的思想,提出一种既能保持原问题的可分性结构,又能将原问题凸化的构造增广拉格朗日函数的新方法,证明了凸化后的新问题与原问题之间的等价性关系,研究了它们的递阶优化算法,证明了所给算法的局部收敛性,讨论了算法所具有的收敛速度。     

动力系统方法在反问题中的应用

讨论求解算子方程的动力系统方法(DSM), 将其应用于求解反问题, 给出了相应数值格式的收敛性证明, 并通过数值实验与常用的正则化方法进行了比较, 数值结果表明该方法在一定条件下优于正则化方法, 可以应用于更一般反问题的数值计算中.     

广义大系统的非脆弱分散控制

讨论了状态反馈控制器存在摄动的线性广义大系统的非脆弱分散控制问题,应用线性矩阵不等式(LMI)方法,针对控制器增益具有加法式摄动和乘法式摄动两种情形,分别给出了线性广义大系统非脆弱分散控制器存在的充分条件.该控制器是一组线性矩阵不等式(LMIs),利用该不等式的可行解设计了非脆弱分散状态反馈控制器,使得闭环系统成为正则、稳定且无脉冲模的系统.仿真实例的结果说明了该设计方法的可行性和有效性.     

非线性关联大系统分散自适应滑模控制研究

基于滑模控制原理,针对具有强关联作用并且各子系统内亦有不确定性干扰的非线性大系统的控制进行了研究,提出了一种分散自适应控制策略,根据神经网络逼近理论,用前向神经网络逼近控制增益函数,给出了逼近误差的自适应律,较好地解决了控制增益函数的确定问题,这样在控制算法中,只需要知道系统中各非线性函数的上界即可,最后用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,而且跟踪误差收敛到零的一个领域。     

工业大系统递阶多目标优化的分解协调方法

研究了工业大系统递阶多目标优化问题,将其归纳为三种基本形式,并提出了三种相应的新算法。这些方法的基本思想是利用分解协调原理和多目标优化技术,将原问题化为一个二级优化问题。第一级求解一系列低维数的多目标子问题,第二级进行协调。这样大大节省了所需的计算机内存容量,加快了算法的收敛速度。这些算法还具有简单、实用等优点。数值例子证明了以上的结论。     

基于RBF网络的混沌动力系统辨识

提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识，设计了一个三层RBF网络结构，仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型，通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能，同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明，该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统，准确地体现原混沌系统的动力学特性。     

基于大系统解耦的水电站实时仿真模块化建模

针对大型水电站全范围仿真模型的特点，提出了基于大系统解耦的模块化仿真建模方法，将水电站全范围仿真模型分解为若干个能独立计算的子系统，并且每一个子系统又可划分为若干个标准的模块。采用这种方法开发水电站生产过程的仿真模型及仿真软件，较好地满足了水电站仿真培训系统的实时性要求、计算精度要求及仿真模型的移植、扩展及维护的方便性要求，并成功应用于一大型水电站仿真培训系统。     

混合动态系统离散控制器的一种综合方法

对混合动态系统的研究作了简要的评述．采用输入／输出（Ｉ／Ｏ）离散事件过程模型，给出了混合动态系统离散控制器的一种综合方法．     

线性动力系统可化为线性自治Birkhoff动力系统的条件

研究一般线性动力系统何时转化为线性自治Birkhoff动力系统的问题，给出线性自治Birkhoff动力系统与线性自治Hamilton动力系统等价性的定理，并推导出2n维线性动力系统转化为线性自治Birkhoff动力系统条件，通过运用若当形对转化条件进行分析，分情况给出Bikhoff张量非退化的条件。