HSIC特征模型改进算法的抗干扰问题研究与仿真

提出了一种HSIC特征模型的改进算法(ICMA-HSIC),将系统动态过程划分为若干运行模态, 与系统性能指标建立起直接联系,对系统响应做了完整的划分.在保证调节性能的前提下减少了调节参数的个数.采用闭环为主导的开环系统--闭开环控制结构,符合人类的思维.通过对二阶系统叠加不同的典型干扰信号,分析比较了闭环PID控制、ICMA-HSIC控制在不同的干扰作用下系统的动态、稳态性能的变化,仿真分析表明该控制方式具有较好的抗干扰能力.     

双级矩阵变换器的神经元PID闭环控制研究

为了提高双级矩阵变换器(TSMC)对电网电压突变以及负载扰动的鲁棒性,引入了神经元PID控制器.建立了基于d-q坐标系的TSMC闭环控制系统,利用神经元PID控制器对输出给定电压d,q分量进行跟踪控制.通过MATLAB/SIMULINK仿真将其分别与TSMC开环系统响应和采用PI控制器的TSMC闭环系统响应进行比较,仿真结果表明采用神经元PID控制器能使系统取得较好的动、稳态性能并具有较强的鲁棒性.     

简化稳定广义预测控制算法

讨论了一种简化的无穷广义预测控制算法,算法在被控对象稳定的条件下可以保证闭环系统的稳定性.使用收缩原开环系统极点的方法使原系统稳定,然后针对这个稳定广义系统推导了无穷广义预测控制率,理论分析证明可以保证开环不稳定系统的闭环稳定性.该算法可以得到控制率的显式解,不用递推求解Diophantine方程,大大减小了过程计算量,具有一个意义明确的可调参数,适用于不稳定,非最小相位和纯滞后系统.对几类不稳定过程的数值仿真结果说明了该方法的有效性.     

基于PID结构的解耦控制器

针对广义学习模型提出了基于PID结构的零极点配置解耦控制算法.广义学习模型由一个线性时变子模型和一个非线性学习模型组成,其中线性时变子模型的参数采用最小二乘方法进行辨识,非线性学习模型由RBF神经元网络近似.通过引入补偿多项式,使得闭环系统的零极点可任意配置,极大的改善了闭环系统的动态性能.在进行控制器参数选择时,PID结构部分参数可根据常规PID控制器选取,零极点配置部分参数可根据系统期望零极点选取.最后,通过对电弧炉电极调节系统的仿真,验证了控制器的有效性.     

基于自适应速度观测器的感应电机控制策略

给出了一种基于全阶模型参考自适应速度观测器的感应电机速度和磁通控制策略.该控制策略能确保转子速度和转子磁通幅值准确跟踪参考值,且对转子时间常数的漂移和负载转矩的变化具有强鲁棒性.控制器的结构由开环和闭环两部分组成,其中开环控制器确保控制信号能够准确跟踪期望值,闭环控制器由实现系统鲁棒镇定.所采用的速度观测器在低速条件下性能良好,观测结果明显优于传统速度观测器.仿真结果验证了该控制策略和速度观测器的有效性.     

非最小相位系统预测函数控制

针对开环稳定非最小相位系统(NMPS),提出了一种参考轨迹自调整预测函数控制(PFC策略。由于开环稳定NMPS可以方便地用有限脉冲响应(FIR)模型来描述,因此采用基于FIR模型的PFC对其实施控制,并推广到多变量情形,实现对多变量NMPS的有效控制。为了在减小负调缩短调节时间和减小超调之间达到合理的折中,提出了参考轨迹自调整方案,在系统响应初始阶段采用较大的期望闭环性能特性系数,以减小负调;当系统克服负调进入正常响应阶段,采用适当的期望闭环性能特性系数,以缩短调节时间和减小超调。将该策略应用到水轮机调速系统中,仿真结果表明,系统具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

开环和开闭环结合的机器人视觉伺服

为尽量减小视觉系统采样频率低对视觉伺服动态性能的影响,提出了视觉开环的机器人视觉系统,仅进行一次视觉采样,分析了系统的鲁棒性,并在二自由度机械手上进行了仿真实验研究,0.2秒就完成了调节过程;为进一步提高系统的鲁棒性和消除稳态误差,提出了开闭环结合的视觉伺服系统,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于MBDE和参数稳定域的PI/PID控制器参数整定

提出了一种应用改进二进制差分进化算法(MBDE,modified binary differential evolution algorithm)对PI/PID控制器参数进行优化整定的方法。基于参数稳定域理论,预先确定保证闭环系统稳定的PI/PID控制器参数的约束范围。根据实际问题的需要,结合相应的性能指标,设计恰当的复合性能准则作为优化算法的优化目标,并采用MBDE智能优化算法对优化目标进行优化,从而得到PI/PID控制器的最优参数。将该方法分别应用于针对某循环流化床床温和一个非最小相位系统的PI/PID控制器的参数整定。仿真结果表明,通过上述方法设计的PI/PID控制器,跟传统方法相比,实现方式简单灵活,可以满足闭环系统动态性能的特殊需求。     

基于阶跃跟踪响应的PID控制器性能评价与调节

对阶跃跟踪扰动下的PID控制器性能评价与调节方法进行了研究。首先给出一种由系统闭环阶跃响应数据辨识过程阶跃响应系数的方法。基于辨识得到的过程阶跃响应系数,给出了求取PID/PI控制系统最佳控制性能(SSE指标意义下)和最佳控制器参数的方法。最后给出了对PID/PI控制器阶跃跟踪性能进行评价和调节的流程。仿真实验验证了方法的有效性。     

辨识与控制的联合设计算法仿真研究

在自适应控制器设计中,控制器和辨识器一般是各自独立寻优的。在此,通过对进入辨识器的闭环数据进行预滤波,将辨识寻优指标和控制性能结合在一起,以改善控制器的动态特性。预滤波器的设计过程充分考虑了工程应用的可实现性。对滤波后的闭环数据利用开环转换思想,将闭环数据转换为两组开环数据,分别辨识出两个开环传函,再根据等价关系还原为要辨识的系统模型,从而抑制噪声对辨识的影响,得到更稳定可靠的模型。最后通过仿真研究验证了该算法的有效性。     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.