进港航班调度的最小方差控制研究

将原则上为人造系统的航班进离港的离散事件动态系统问题作为动态系统处理,将其转化为随机系统控制问题.在一定的假设条件下,通过系统辨识,建立了航班进港的离散随机模型,采用最小方差控制的方法对航班进港进行调度,使进港时的间隔趋于平均,总的方差减少,效果较好.该方法在先到先服务的基础上,为空管自动化问题的解决方案提出了一个新的思路,也为在空管系统中进一步应用控制理论进行研究提供了新的途径.     

基于最小方差的动态综合评价方法及应用

利用时序加权平均(time order weight averaging operator, TOWA)算子和时序几何平均(time order weighted geometric averaging operator, TOWGA)算子对时序立体数据进行降维处理,并给出了确定时间权重的最小方差法。在事先给定的时间度的情况下,尽可能地寻找一组最稳定的时间权重系数来集结样本值,即寻找一组时间权重系数使其波动最小。最后,运用该方法进行了算例分析,并且将算例结果与熵值规划法进行了比较分析,验证了方法的有效性,总结了最小方差法的特点。     

基于线性约束最小方差原则的稳健快速自适应脉冲压缩方法

针对线性调频信号在距离单元内的回波采样点与目标点失配, 即采样失配的情况下, 自适应脉冲压缩性能下降的问题, 对快速自适应脉冲压缩(fast adaptive pulse compression, FAPC)方法进行改进, 提出一种基于线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance, LCMV)原则的连续分块FAPC (contiguous block FAPC, CFAPC)方法。该方法将自适应波束形成方法类比到自适应脉冲压缩滤波方法中, 首先在最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)原则保持增益的前提下增加零点约束条件, 加宽零点凹口的宽度; 而后对分块的协方差矩阵设置置零条件, 抑制旁瓣能量, 实现在采样失配情况下保持稳健的目的。实验结果表明, 在脉内多普勒频移和采样失配同时存在的情况下, 所提方法可以更好地抑制目标的距离旁瓣, 具有较好的稳健性。     

模糊互补判断矩阵排序的最小方差法

给出了模糊互补序传递判断矩阵的概念 ,并从最优化角度提出了模糊互补判断矩阵的最小方差排序方法 .证明了该法具有一些优良性质 ,如 :保序性 ,置换不变性等 .从而弥补了模糊互补判断矩阵排序理论和方法的严重不足 .最后进行了算例分析 .     

双率采样数据系统最小方差自校正控制方法

输入输出采样周期相同,而且时间上同步的传统离散时间系统(即单率系统)最小方差控制方法,不适用于输入输出采样周期不相同的双率系统.提出了控制刷新频率是输出采样频率整数倍的未知参数双率系统最小方差自校正控制算法.其基本思想是,通过设计一个参数估计器来估计系统模型参数,设计一个损失输出估计器来计算系统的损失输出(即采样间输出),通过Diophantine方程和极小化最优预测误差方差导出了双率系统最小方差控制律,并提出了最小方差自校正控制算法.最后用仿真例子说明提出方法的有效性.     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于Copula的最小方差套期保值比率

提出了套期保值的期货与现货非线性匹配原理和收益率波动预测原理,在最小方差套期保值模型的基础上,借助Copula模型计算体现非线性相关的相关系数,利用GARCH和EWMA模型对期货和现货的标准差进行预测,提高套期保值的有效性.该模型的特点一是利用Copula函数计算中位数相关系数,实现了期货与现货收益率的非线性匹配,保证了当期货价格和现货价格发生较大波动时的相关系数计算的准确性.二是通过套期保值的收益率波动原理,利用GARCH模型、EWMA模型对期货和现货的标准差进行预测,解决了因套期保值之前和套期保值期间收益率波动发生结构性变化所导致的套期保值效果失真的问题.实证结果表明, 该研究模型的有效性高于现有研究计算的套期保值比率.利用该模型进行套期保值可以更有效的规避现货价格风险.     

一类线性时变系统组合自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应控制方法与迭代学习相结合,提出了组合模型参考自适应迭代学习控制算法.基于Lyapunov方法推导出迭代学习控制律以及针对时变惯性参数与时不变高频增益的组合自适应参数更新律.该算法适于控制快时变系统,并使跟踪误差、参数估计误差和控制信号有界.当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差关于有限时间区间一致收敛到零.系统仿真验证了所提控制算法的有效性.     

主/被动雷达H∞滤波的最小方差数据融合算法

提出一种基于H∞滤波器的主被动雷达的最小方差数据融合算法。由于噪声方差在实际测量过程中是随时间变化的,甚至在有些干扰情况下是剧烈变化的。针对这一问题首先设计了一个H∞滤波器,该滤波器通过调节参数来增强其对外界干扰的鲁棒性,然后采用H∞滤波器分别对主被动雷达测量数据进行滤波,最后将滤波结果进行最小方差数据融合,较大的提高了融合算法对测量噪声干扰的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,采用提出的算法所得到的滤波误差方差较小,且对外界大噪声具有很强的鲁棒性。     

多变量灰色广义预测控制直接算法及仿真

基于多变量灰色系统模型 ,提出了一种MIMO系统的广义预测控制直接算法。该算法利用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数 ,从而得到控制器的参数。算法在线辨识参数较少 ,又避免了Diophantine方程和逆矩阵的在线求解 ,进一步减少了计算量 ,提高了实时性。仿真结果表明 ,该算法是有效的     

一类多输入多输出系统的预测PID控制算法仿真

研究了一类参教未知的多变量系统的广义预测PID参数整定问题。基于广义预测控制(GPC)的思想和γGPC与PID的相互关系，提出了一种新的离散多变量系统PID参数整定方法，其中性能指标包含了稳态误差加权项。PID参数通过γGPC与PID的相互关系递推计算得到。仿真例子说明了该方法的有效性和可行性。     

基于自适应控制的混沌系统的线性广义同步化

主要研究了混沌系境的线性广义同步化问题，给定一个驱动系统，采用自适应控制方法，构造出响应系统，使之与驱动系统达到线性广义同步化，基于Lyapunov稳定性定理和Barbalat定理，严格证明了该构造方法的正确性。以Chua＇s电路为例进行了数值仿真，其结果与理论推导相一致。同时，仿真表明，这种线性广义同步化的构造方法在保密通信中也有很好的应用。     

歼击机武器火控系统性能试飞评定系统的分析与设计

火控性能试飞是对机载火控系统的好坏进行评定的重要手段。本文以某型歼击机为对象，给出了火控试飞评定系统的总体设计结构，各分系统的详细设计与实现，同时开发了试飞评定系统的软硬件，并应用于某型战斗机的试飞评定中，证明该评定系统正确可行。     

一类MIMO网络控制系统的时滞相关鲁棒控制器设计

针对一类多输入多输出(MIMO)网络控制系统,提出一种时滞相关鲁棒控制器的设计方法.首先经过等价推导,将系统转化成具有多输入时滞的连续系统,利用李雅普诺夫函数,通过求解若干线性矩阵不等式,获得系统时滞相关鲁棒控制器.算法递推简单,避免了进行系统变换和处理交叉项,减少了计算负荷.仿真结果表明:在网络具有一定传输时延的情况下,该方法可以获得满足系统稳定性的控制器.     

输入时滞Markov跳变系统鲁棒保性能控制及其仿真研究

研究一类具有模态相关时变输入和状态时滞的不确定马尔可夫跳变系统的鲁棒保性能控制问题。基于自由权矩阵方法,通过构造一个新的Lyapunov函数,给出了此类系统存在无记忆状态反馈鲁棒保性能控制律的充分条件,估计了其保性能值。并且,控制器的设计归结为一组LMI的求解问题。仿真实例说明了提出方法的有效性。     

非匹配不确定线性系统离散滑模输出反馈控制

研究了一类非匹配不确定离散系统的输出反馈变结构控制问题,采用输出反馈控制不需状态完全可测.根据LyapunoV方法,给出了基于LMI技术的输出反馈变结构控制系统的滑模平面的设计方法,推导了稳定滑动模面存在的充分条件;根据滑模控制的到达条件给出了滑模控制器的设计方法.所设计的控制器与状态反馈相比更具实用性.最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性.