基于在线优化的多模型自适应控制

针对常规多模型自适应控制中子模型数量过多问题,提出在线优化的多模型自适应控制算法。将整个控制系统分为基本工况级和控制模型级的两层递阶结构。在系统运行过程中,通过在线学习自动地建立多模型及相应的控制器,并对所建的动态模型库进行优化,以进一步减少子模型数量和计算时间。证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题, 提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上, 通过增加对量子态的约束条件, 将其应用于在线的量子状态估计中, 将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题。其次,通过将待优化问题的求解分解成两个凸优化子问题,一个是基于在线卡尔曼滤波算法求解无约束条件下的量子测量更新问题, 另一个是利用量子约束条件信息, 通过求解矩阵投影问题来获得估计状态。最后,将所提算法应用到4量子位系统状态的在线估计数值实验中, 进行了性能对比实验。实验结果表明, 所提算法具有更优的在线状态估计精度, 并且能够以更少的采样次数和耗时, 实现较高精度的量子状态在线估计。     

基于遗传算法的嵌入式仿真的系统辨识与控制优化

数字随动(伺服)系统因具有非线性、不确定性和时变性,难以精确地建立系统的数学模型,由此对设计高性能的控制器造成困难.遗传算法因其隐含并行性、全局搜索等优点,在优化问题领域得到了很好的应用,但遗传算法简单应用于如数字随动系统这样的控制系统在线闭环辨识或参数优化时,会面临大量重复实验成本高、实验时间过长引起系统不稳定等实际问题.针对以上困难,提出一种基于嵌入式仿真的系统辨识方法,采用遗传算法进行数字随动系统同步在线闭环模型参数辨识与控制参数寻优.经过在数字随动系统实物环境下实验,证明了该方法的有效性.     

基于邻接度量函数的β算法

复合随机计算系统的研究目前已成为组合优化等优化与搜索问题的重要研究方向，在阐述复合随机计算系统的一般形式的基础上，提出了处理组合优化问题的基于邻接度函数的β算法，证明了相关的性质，并以实例阐述了该方法的具体运用。     

离散型两斜率在线租赁问题

两斜率在线租赁问题是经典的在线租赁问题的一种自然的推广.基于在线租赁问题的研究分为离散时间和连续时间,鉴于已有文献对连续时间情况下两斜率在线租赁问题进行了讨论,本文研究离散时间情况下两斜率在线租赁问题.我们的讨论包括确定性竞争策略和随机性在线策略.关于确定性策略,一个竞争因数为2-[1+(s-1)a]/s的最优策略被给出.对于随机性策略,本文提出了风险均衡策略,并通过竞争分析的方法证明了该策略是唯一最优策略.最后,对两种策略的竞争性能做了分析和讨论·分析和讨论的结果表明:考虑两斜率能改善经典问题的竞争比,考虑离散性能比连续性提高决策效率.     

基于分层遗传算法的模糊控制器在线优化设计

针对模糊控制器的优化问题,提出了一种基于改进的分层遗传算法在线优化设计方法。该算法在分层遗传算法的基础上修改了信息交换方式,采用自适应交叉算子和变异算子,并改进了变异算子的变异方式,使其能在现有最优解基础上进行更精确的局部搜索,提高了搜索速度和精度;同时,使用了具有约束的时间与绝对误差乘积积分(ITAE)型性能指标函数,能够对系统的稳态误差、超调量和上升时间进行有侧重的优化;并结合最小二乘参数在线辨识技术,实现了时滞时变系统模糊控制器的参数和结构在线同步快速优化。仿真实验证明了该方法的有效性。     

可分资产的在线租赁策略及其竞争分析

基于现实租赁活动中有许多租赁现象属于连续可分资产的在线租赁问题,应用在线问题之竞争分析的方法讨论了其在线租赁的最优决策方案.首先针对所租赁资产连续可分的特点,提出了风险控制策略.其次通过竞争比理论分析证明了风险控制策略是该问题唯一最优策略,而且得到了最佳竞争比.同时给出了具体租赁过程中每期的购买值和租用值的计算公式,为实际应用提供了方便.最后通过数值分析,进一步阐释和显示了风险控制策略的最优竞争性能.     

混杂系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法

混杂系统同时包含连续动态特性和离散动态特性,并且两种动态相互作用,使其故障诊断变得更加困难。针对此问题,提出了一种混合系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法,提高了现有方法的适用范围和诊断效率。针对混杂系统受控迁移、自治迁移和随机迁移等特点,首先利用随机混杂自动机对系统离散状态(包括故障)和连续状态进行统一建模,重点对现有基于扩展卡尔曼粒子滤波的连续估计算法进行改进,支持利用在线监测数据来估计混杂系统各类迁移产生的各种离散和连续状态,最后根据离散状态估计结果快速实现故障诊断。通过对典型非线性混杂系统的故障诊断,证明了该方法的有效性。     

全氢罩式炉在线自适应优化仿真平台的开发

以全氢罩式退火炉(简称"全氢炉")为研究对象,分析了退火过程在线优化需求、现场监测布置情况和现场控制系统数据存储情况,建立了一套全氢炉退火过程在线自适应优化方法.结合已开发的全氢炉在线退火过程的数学模型和模拟仿真体系,借助数值模拟方法进行了全氢炉在线自适应优化仿真平台的开发.该仿真平台能够实现"人工在线启动优化"和"自适应在线启动优化"两种方式的响应,进行全氢炉冷轧钢卷退火过程的在线仿真,预测退火工艺制度的优化调整方案,同时也为新退火工艺、新钢种和新炉型的退火过程在线自适应优化的开发和改造提供了试验分析平台.     

基于仿真优化的集装箱港口大门作业调度研究

提出基于仿真优化的集装箱港口大门通道作业的调度优化方法.首先,建立了大门作业的离散事件仿真模型和调度优化数学模型;其次,设计了启发式Tabu搜索算法和仿真模型相结合的仿真优化方法;然后,结合仿真自动化方法和在线数据库实现了仿真优化系统;最后,用实例验证并分析了本方法的有效性及效率问题.结果表明了本方法对在线、实时作业调度优化问题的适用性.     

Design of saturated controllers for linear singular systems

1.INTRODUCTION Singularsystemsaredynamicalsystemswhosebehav iorsaregovernedbybothdifferentialequationsand algebraicequations.Suchsystemariseinelectrical networks,powersystems,large scalesysem,optimal controlproblems,somepopulationgrowthmodels andsoon.Theproblemofcontrollerdesignforsin gularsystemshasbeenrecentlyresearchedbymany authors[1～3].Theseresearcheswellnearastationary operatingpointwhenitisregulatedbyPID,LQ,or otherlinearcontrollers.Thecontrollawcanbecho sensuchthattheconstra…     

Robust H∞ control for networked control systems

The robust H∞ control for networked control systems with both stochastic network-induced delay and data packet dropout is studied.When data are transmitted over network,the stochastic data packet dropout process can be described by a two-state Markov chain.The networked control systems with stochastic network-induced delay and data packet dropout are modeled as a discrete time Markov jump linear system with two operation modes.The sufficient condition of robust H∞ control for networked control systems stabilized by state feedback controller is presented in terms of linear matrix inequality.The state feedback controller can be constructed via the solution of a set of linear matrix inequalities.An example is given to verify the effectiveness of the method proposed.     

Variable Structure Control of Multi Delay Linear Systems

ＶａｒｉａｂｌｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＣｏｎｔｒｏｌｏｆＭｕｌｔｉ┐ＤｅｌａｙＬｉｎｅａｒＳｙｓｔｅｍｓ⒇ＤＥＮＧＦｅｉｑｉＦＥＮＧＺｈａｏｓｈｕＬＩＵＹｏｎｇｑｉｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ,Ｓｏｕ...     

线性系统有限时间函数观测器设计的参数化方法

研究了线性系统有限时间函数观测器的参数化设计问题,其目的是通过设计参数化形式的函数观测器,使其在给定有限时间内能够直接估计关于线性系统状态的线性函数。基于一类Sylvester矩阵方程的参数化解,给出了该有限时间函数观测器所有增益矩阵的参数化表达式,其所含的自由参数为控制系统设计提供了全部的自由度,可通过适当选择这些自由参数使其满足某些系统性能指标。最后,数值例子及其仿真结果验证了所提线性系统有限时间函数观测器参数化设计方法的简单性和有效性。     

Robust model predictive control of continuous uncertain systems*

The authors concern robust model predictive control for linear continuous systems with polytopic uncertainties and input constraints. At each sampling time, a piecewise constant control sequence is obtained by solving a set of linear matrix inequalities. The sufficient conditions on the existence of the model predictive control are given, and the robust stability of the closed-loop systems is guaranteed. A simulation example illustrates the efficiency of the proposed method.     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

Robust H∞ control for networked control systems

The robust H∞ control for networked control systems with both stochastic network-induced delay and data packet dropout is studied. When data are transmitted over network, the stochastic data packet dropout process can be described by a two-state Markov chain. The networked control systems with stochastic network-induced delay and data packet dropout are modeled as a discrete time Markov jump linear system with two operation modes. The sufficient condition of robust H∞ control for networked control systems stabilized by state feedback controller is presented in terms of linear matrix inequality. The state feedback controller can be constructed via the solution of a set of linear matrix inequalities. An example is given to verify the effectiveness of the method proposed.     

Global Stabilization of Nonlinear Systems with Byrnes—Isidori Normal Form

1　IntroductionThe problem of the asymptotic stabilization of minimum phase nonlinear systems viasmooth state feedback has been well studied in[1— 6 ].One major methodology is by useof the nonlinear analog of the nonlinear zero dynamics notion so that,un…     

随机时延网络控制系统的鲁棒H∞状态反馈控制

研究了含有双随机时延的不确定网络控制系统的鲁棒H_∞状态反馈控制问题。将传感器到控制器和控制器到执行器的网络时延建模为相互独立的连续时间离散状态的马尔可夫随机过程。基于此网络环境,构造时延依赖的控制器,将不确定网络控制系统转化为马尔可夫跳变系统。通过Lyapunov Krasovskii泛函方法和新的矩阵不等式技术,给出了系统随机稳定且满足H_∞性能的充分条件,并以矩阵不等式形式给出了相应的控制器设计方法。最后,给出了仿真算例,验证了该方法的有效性。