一类线性切换系统基于观测器的输出反馈镇定

对一类线性切换系统，首先设计了其状态观测器的形式，给出线性切换系统渐近镇定的一组LMI形式的充分条件．基于所设计的观测器，用各子观测器的值构造各子控制器和切换策略，达到使整个闭环系统渐近稳定的目的．对切换时间周期受限制情况，给出其相应的指数镇定控制策略．最后给出一个仿真实例以说明本设计方法的正确性．     

一类切换系统的鲁棒控制

考虑了一类标称系统存在共同Lyapunov函数的非线性不确定切换系统的鲁棒镇定问题·不确定性不满足匹配条件,分别设计出了经过状态反馈和输出反馈鲁棒控制器·在不确定项满足一定的限定条件下,使不确定闭环系统仍然具有共同Lyapunov函数,从而在任意的切换策略下,确保闭环系统在其平衡点处是渐近稳定的·最后的仿真说明了文中结论的正确有效性·     

基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化

参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明：模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。     

最优控制数值算法研究

通过对最优控制数学模型的分析，探讨了动态代化的算法思路；推广了常规静态算法的内积、范效、梯度等重要概念；推导了终止判据、初始步长公式；并制作程序包仿真检验。     

一类线性切换系统基于观测器的输出反馈镇定

对一类线性切换系统 ,首先设计了其状态观测器的形式 ,给出线性切换系统渐近镇定的一组LMI形式的充分条件 .基于所设计的观测器 ,用各子观测器的值构造各子控制器和切换策略 ,达到使整个闭环系统渐近稳定的目的 .对切换时间周期受限制情况 ,给出其相应的指数镇定控制策略 .最后给出一个仿真实例以说明本文设计方法的正确性 .     

关于线性系统时间最优控制的切换次数

线性系统时间最优控制的切换问题在许多实际工程中起着重要的作用，文献[1]和文献[2]中对之都进行了讨论，但是他们只讨论了系统矩阵A的特征值为互异实数的情形。作者经过研究，得出了当矩阵A的特征值为实数时(A为二阶、三阶)也成立的结论．此外，对A的特征值为复数情形，给出了相反的结论。     

一类开关动态系统最优控制问题的梯度下降算法

以开关动态系统的时间最优控制问题作为研究对象,给出了代价泛函的梯度表达式及证明过程,根据具有Armijo步长梯度下降算法得到数值解。通过仿真结果可以看出第一开关点为0.943 2 s,第二开关点为1.426 7 s,精度较高,说明具有Armijo步长梯度下降算法对于最优控制问题有良好的适应性。     

基于动态组合优化的切换型离散系统最优控制

讨论了一类切换型混杂系统的最优控制问题.离散子系统切换次数固定且性能指标为二次型时,基于动态规划原理,将多级决策问题转化为易于求解的单级决策问题,得到切换离散系统最优控制的全局解析解.利用作为演化计算重要分支的遗传算法,对切换顺序和切换时刻进行全局搜索使性能指标达到极小,并给出具体求解步骤.最后用数字算例验证了该算法的有效性,仿真结果表明该算法可以解决一类切换线性系统的最优控制问题.     

一类多项式系统的事件触发最优控制

该文研究了一类输入仿射多项式系统在事件触发控制下的最优控制问题。首先,基于状态依赖模型和哈密顿-雅克比不等式,将原系统最优控制问题转化为求解一个状态依赖线性矩阵不等式问题。其次,基于Lyapunov函数和事件触发控制策略,并运用平方和算法,得到了该问题的一组可行解并给出控制增益表达式。最后,通过数值仿真验证了所得结果的有效性。     

关于线性系统时间最优控制的切换次数

线性系统时间最优控制的切换问题在许多实际工程中起着重要的作用,文献[1]和文献[2]中对之都进行了讨论,但是他们只讨论了系统矩阵A的特征值为互异实数的情形.作者经过研究,得出了当矩阵A的特征值为实数时(A为二阶、三阶)也成立的结论,此外,对A的特征值为复数情形,给出了相反的结论.     

一类线性开关系统的鲁棒最优控制问题

考虑一类线性开关系统的鲁棒最优控制问题,利用粘性解理论显示给出相关的拟变分不等式的粘性解,由粘性解设计切换策略和开关控制策略,最终解决此类最优控制问题。     

一类开关混杂系统的优化控制设计

将混杂系统的逻辑部分表述为一类｛0，1｝系数的形式，并给出了类能量函数的概念，使用类能量函数的方法给出了一个混杂系统稳定的充要条件，在此基础上将子系统的连续控制和逻辑部分结合起来对系统进行性能优化设计，并保证设计结果的稳定性，仿真结果表明由于本文给出的方法可以在有限的时间段上利用不可镇定的子系统来改善系统的性能，从而取得了更好的控制效果。     

新型的融合优化算法及其在电力系统中的应用

提出了一种新型的融合优化算法,该算法结合了遗传算法(GA)的复制、交叉、变异操作以及粒子群优化算法(PSO)的个体速度和位置更新的原理,并将混沌的概念引入其中,它的性能要优于GA和PSO.在标准测试函数上进行了仿真比较,验证了新型算法的有效性.最后,这种新的融合优化算法被应用到了电力系统最优潮流的计算中,对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法进行比较,结果表明新型的融合优化算法具有更好的优化性能.     

结构振动序列最优控制算法及其Simulink仿真实现

阐述了序列最优控制算法是针对土木工程结构地震响应振动控制问题中激励不可预知的特点,推导出1 种更为一般的最优控制算法,所获得的最优控制力表达式同时包含了结构响应和地震激励2 部分的影响.该算法增益矩阵与传统的2种最优控制近似算法相比具有时变的特点,提出了在应用该算法进行主动控制Simulink仿真分析时的2种实现方法,并通过AMD控制基准模型对2种实现方法进行了比较,同时也对该算法与现有两种结构最优控制算法的控制效果进行了评价.结果表明,2种实现方法是完全等效的,且在控制效果方面,序列最优控制算法优于现有的2种最优控制算法.     

一种求解价格控制问题的混合遗传算法

针对价格控制问题提出了一种将遗传算法与单纯形法相结合形成的混合遗传算法，在分析了价格控制问题具体特点的基础上，对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理等方面进行改进，最后进行了数值模拟，模拟结果验证了该算法具有较高的精度且简便易行。     

一种混合仿生算法在弹道优化中的应用

针对导弹滑翔段弹道优化问题,考虑人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与粒子群混合优化算法。算法的主要策略是在人工鱼群算法的基础上,将人工鱼群优化算法中的觅食行为变为粒子群在感知范围内进行小范围寻优,在人工鱼群算法的最后,再利用粒子群进行精确寻优。以导弹飞行中的吸热量为优化目标,运用此算法设计得出了导弹滑翔段的优化弹道。     

求解一类无约束优化的混合遗传算法

目的 求解一类无约束优化问题。方法 结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快，而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点，给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果 算例表明所设计的算法是有效的。结论 算法可以提高局部搜索能力，提高解的精确度，搜索速度。     

基于最优算法的网络控制系统性能研究

针对时隙ALOHA随机调度下的离散网络控制系统,提出一种闭环系统特征矩阵谱条件数与极点配置相结合的控制器设计方法.为了同时考虑控制系统与通信系统性能,将闭环系统特征矩阵谱条件数的最小值问题转化为无约束最优化问题,进而实现控制器设计的优化,降低控制系统对信道吞吐率的要求,使得控制系统与较低吞吐率的通信系统同时稳定,从而实现网络控制系统的稳定.仿真结果表明,该方法设计的控制器具有良好的控制性能,能够在较低吞吐率的信道中稳定运行.     

一类生化系统稳态优化问题的求解算法

针对一类生化系统的稳态优化问题,基于修正的迭代IOM （ Indirect Optimization Method,IOM）方法,提出了一种可快速求其最优解的迭代优化算法。该算法继承了修正迭代IOM方法可用线性规划计算的优点,但每次迭代求解时不再计算S-系统的动力阶参数。数值实验结果表明,该算法可行且有效,与已有的修正迭代IOM方法相比,具有计算成本低的优点。