线性系统Luenberger能观规范型的充要条件及特征

提出了一种完全能观线性MIMO(multi-input multi-output)系统的能观矩阵的线性无关行向量的搜索方案,并基于此搜索方案提出了一种将完全能观线性MIMO系统化为Luenberger能观规范型的变换矩阵的构造方法。通过对几个定理的证明,阐述了此非奇异变换矩阵与Luenberger能观规范型的关系,提出了将Luenberger能观规范型按照结构的差异划分为广义和狭义2种规范型的观点,并给出了完全能观线性MIMO系统的广义和狭义Luenberger能观规范型实现的充要条件,用3个实例验证了上述观点和方法的正确性和可行性。同时给出了一种方法使得一类不满足Luenberger能观规范型实现条件的线性MIMO系统能够在不改变系统物理结构的前提下变换为Luenberger能观规范型,并通过2个实例的分析和比较对此方法进行了阐述。     

基于神经网络的多变量非线性系统的广义预测控制

为了使广义预测控制的思想成功应用于多变量非线性系统,用神经网络对其进行开环解耦得到单变量非线性系统后,采用一种复合多层前馈神经网络结构作为单变量非线性系统预测模型,利用递推最小二乘法和Davidon最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合多变量非线性系统的自校正广义预测控制器。     

基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制

针对多变量增量型广义预测控制算法增量系数难于根据系统特性选择的问题,提出基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制算法.多变量增量型广义预测控制算法通过将求解出来的控制增量分别乘以相应的增量系数,来提高系统的鲁棒性和稳定性,同时采用阶梯式的控制策略降低多变量广义预测控制算法的计算量,运用改进的遗传算法优化整定多变量增量型广义预测控制的增量系数增强系统的跟踪特性.通过原油常压塔的侧线产品质量控制的仿真,验证了该方法有较好的鲁棒牲和抗干扰性.     

广义系统反馈控制器消除脉冲模的条件

通过对单变量和多变量广义系统的分析,证明了能消除其脉冲模的反馈控制器应满足的条件.对单变量情形,无论是时域的还是频域的,本文所给出的条件是充要的;对多变量时域情形,给出的条件是充分的;在输入输出数目相等且等于系统所含脉冲模个数时,所给出的条件也是充要的.     

广义离散时间系统点配置的新方法

基于广义散离时间系统的安全能控结构,首先建立了广义离散时间系统的一种新型受限等价能控规范型,然后,通过引入一辅助变量,根据此规范型,提出了广义散时间系统极点配置新方法,此方法不但可以配置有限远极点,而且可以配置动态的和非动态的无限远极点。本所建立方法与已有的方法相比,具有线计算时间短的优点。     

具有不可测输入的线性系统广义观察器

对于有不可测输入的线性多变量系统,本文根据绝对能观子系统的概念,提出了一种新的观察器(广义观察器),并给出了这种观察器存在的充分必要条件。广义观察器包含了提出的观察器。     

具有不可测输入的线性系统广义观察器

对于有不可测输入的线性多变量系统,本文根据绝对能观子系统的概念,提出了一种新的观察器(广义观察器),并给出了这种观察器存在的充分必要条件.广义观察器包含了提出的观察器.     

多变量时间序列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想 ,提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法 .对每一分量的时间序列 ,分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔 ,最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广 .给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式 ,并证明了广义关联维数与所用范数无关 .计算了Lorenz系统按前 2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数 .计算结果表明 ,用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效     

多变量时间充列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想，提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法，对每一分量的时间序列，分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔，最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广，给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式，并证明了广义并联维数与所用范数无关，计算了Lorenz系统按前2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数，计算结果表明，用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效。     

基于第一能控规范型的极点配置方法

给出了一种基于第一能控规范型的单输入系统极点配置问题算法,对多输入系统利用Wonham第一能控规范型将其分解为若干个单输入系统极点配置问题,介绍了该方法的基本原理、求解步骤,得到了反馈增益矩阵的一般表达式。该表达式中含有可供任意选择的参数,通过对参数的适当选取,可适应控制系统的其他性能要求。     

一类二叉树型分层模糊系统的等效性条件

为了进一步证明分层模糊系统在很好地解决了多变量模糊系统的规则数随输入变量个数指数增长的问题的同时,是否能够解决系统的参数个数随输入变量指数式的增长,推导一类二叉树型分层模糊系统和一类典型多输入单输出(MISO)模糊系统的输入输出表达式,证明了两者的等效性条件。得出结论:此类二叉树型分层模糊系统要达到典型MISO模糊系统同样的逼近精度,其参数个数至少要与典型模糊系统一样多。这一特例对分层模糊系统是否能从根本上解决MISO模糊系统的"维数灾"问题提出了质疑。     

一类二叉树型分层模糊系统的等效性条件

为了进一步证明分层模糊系统在很好地解决了多变量模糊系统的规则数随输入变量个数指数增长的问题的同时,是否能够解决系统的参数个数随输入变量指数式的增长,推导一类二叉树型分层模糊系统和一类典型多输入单输出(MISO)模糊系统的输入输出表达式,证明了两者的等效性条件。得出结论:此类二叉树型分层模糊系统要达到典型MISO模糊系统同样的逼近精度,其参数个数至少要与典型模糊系统一样多。这一特例对分层模糊系统是否能从根本上解决MISO模糊系统的"维数灾"问题提出了置疑。     

广义系统的指数及脉冲模式

本文研究了广义系统指数观控模式及脉冲观控模式的个数问题，脉冲能控能观问题，并给出由原系统参数表示的代表判据。     

一类多变量系统广义极点配置自校正控制器

本文针对一类所谓P规范型多变量系统提出了一种广义极点配置自校正控制器。该控制器可以处理系统中各通道之间延时不相等的情况。它可以跟踪系统的参考输入并且可以使系统有希望的闭环响应特性。同时还可以实现解耦自适应控制和消除静态误差。     

机电系统Lie对称性的摄动和广义Hojman型绝热不变量

研究机电系统Lie对称性的摄动与广义Hojman型绝热不变量,首先通过一般无限小变换下的Lie对称性得到广义Hojman型的守恒量;然后基于力学系统高阶绝热不变量的定义,研究小扰动作用下系统Lie对称性的摄动,得到系统广义Hojman型绝热不变量。最后举例说明结果的应用。     

神经网络解耦控制在多变量控制系统中的应用

应用神经网络解耦控制,实现多变量系统的最优控制.通过引入神经网络环节,对多变量系统进行解耦,解耦后的子系统变为单变量系统.因此将多变量控制变成单变量控制.解耦控制采用前馈补偿器解耦,解耦补偿器采用BP神经网络结构.仿真结果表明,该控制策略具有较好的动态跟踪特性,能满足复杂多变量控制系统的控制要求.     

广义系统能控和能观等价的若干条件

文章讨论了线性正则广义系统、正则广义离散系统的能控性和能观性,证明了这些系统在满足某些条件时,它们的能控性和能观性是等价的。同时还把这些条件推广到了正常连续系统和正常离散系统和时变系统,给出了广义系统的慢子系统或正常系统同时能控且能观的一个充分条件,并解释了有两种条件对时变连续系统来说还需要得到进一步的研究。     

二叉树型分层模糊系统的等效性分析

为进一步研究分析多变量模糊系统以及分层模糊系统的数学机理,解决多变量模糊系统的"维数灾"问题,该文对一类广泛应用的多输入单输出模糊系统(MISO-FS)进行了解析分析,提出了一类二叉树型分层模糊系统(HFS),并推导了其解析表达式。从而证明了HFS和MISO-FS具有等效性。在此基础上分析了HFS的规则数,证明了HFS的规则数随输入变量数线性增长,因此HFS是解决模糊多变量系统"维数灾"问题的一个很好的实用方案。     

基于动态优化的多模型广义预测控制器设计

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器.该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辨识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

不确定多变量分数阶控制系统的能观性判别

针对不确定多变量分数阶控制系统,提出当系统状态空间表达式中相关矩阵不确定时系统能观性判别的一种新方法。当然,关于系统能观性的判别方法已有一些,但这些方法不能很好地用于本文所提出的控制系统,基于这种情况,首先推导出分数阶控制系统能观性判别条件,通过分析区间向量之间的线性相关性得出不确定多变量分数阶控制系统的能观性判别方法,最后以实例说明该方法的简单有效性。