动态矩阵解耦控制及其应用

针对双输入双输出的多变量强耦合系统，首先将其分解为两个双输入单输出系统，并用动态矩阵控制原理设计了控制器。通过求解二元一次矩阵方程组，实现了多步预测的解耦控制。仿真研究结果证实了该算法的有效性。     

基于多Agent粒子群优化的多步SVR模型预测控制

提出一种基于多Agent粒子群优化支持向量回归机（support vector regression, SVR）参数的优化算法,并利用该算法建立多步预测控制模型,对非线性系统进行预测控制。通过预测控制的机理推导出满足滚动优化目标函数的多步预测输出的控制律。将该模型与基于遗传算法优化的RBF神经网络预测控制器、基于粒子群优化的多步SVR模型预测控制器和基于遗传算法优化的多步SVR模型预测控制器进行比较分析,仿真结果表明该预测控制模型优于其他控制器,具有良好的预测性能,可有效的对非线性系统进行预测控制。     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

基于二步线性化的实验直升机模型跟踪控制

一种基于二步反馈线性化方法设计解耦跟踪控制器,应用于一个三自由度(3-DOF)直升机实验系统。3-DOF直升机实验模型是典型的高阶多输入设计的多输出系统,具有较强的通道耦合和非线性特性。基于该仿真平台,将线性化系统分解成两个子系统,定义输出为输出误差积分以实现积分控制,按照输入-输出线性化方法通过坐标变换和输入变换对其线性化模型全状态精确线性化,实现了系统完全解耦,对扩展系统按照线性LQR方法设计跟踪控制器。计算机仿真和实时控制表明系统能够很好的跟踪高度和旋转速度参考轨迹。     

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     

灰色多变量GM(1,Nγ\,r)模型及其粒子群优化算法

针对少信息多变量且输入与输出具有滞后性的控制系统,提出了灰色多变量延迟GM模型, 给出了其参数估计形式和近似时间响应式,得到了它的两个派生模型. 为了确定非线性次数的值以使预测精度最高,又建立了以均方误差为目标的优化问题, 并采用粒子群算法寻优.最后将新模型应用于武汉地区科技投入与产出的预测之中,实践表明该模型具有较高的精度.     

并联式运载器上升段广义超螺旋有限时间控制

针对受模型不确定和外部干扰影响的并联式运载器上升段姿态控制问题, 提出了一种基于广义超螺旋算法的自适应滑模有限时间控制方法。首先, 将姿态跟踪控制问题转化为跟踪误差系统的镇定问题, 建立了面向控制的模型。其次, 将单输入单输出(single input single output, SISO)固定时间广义超螺旋算法拓展应用到多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)耦合非线性系统上, 基于该算法设计了固定时间状态观测器和自适应滑模有限时间控制器, 利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的有限时间稳定特性。最后, 通过与传统比例-微分(proportional and differential, PD)控制器仿真对比, 验证了该方法具有更优的控制精度和鲁棒性。     

一种用于调控高温热泵负荷的方法及仿真

为了使高温热泵输出负荷与用户所需负荷相匹配，尝试将一种神经网络预测器用于热泵系统的负荷调控之中。首先，根据实验数据训练并得到一种多输入、单输出的热泵系统参数神经网络模型；然后，将该模型结合一种双输入、单输出的温度模糊控制器构成神经网络顸洲器；并针对两种不同形式的外扰（环境温度和用户要求的改变），制定了智能控制策略；最后，对该预测器进行了仿真研究，证明了该控制策略的合理性。     

基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆控制

针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

不确定滞后系统的灰色预测神经元控制

针对不确定滞后系统建模和控制方面的困难,提出了利用神经网络对不确定滞后系统的滞后时间进行辨识,并在此基础上采用变步长灰色预测方法对不确定滞后系统的行为进行预测,同时结合单神经元控制器克服辨识误差、预测误差、系统干扰等不确定因素带来的影响,从而提高系统的自适应性。仿真结果表明,控制系统运行平稳,受不确定因素的影响较小,说明这种方法对于不确定的时变滞后系统具有良好的控制效果。     

灰色趋势关联分析及其应用

给出了灰关联空间分解和灰色趋势关联分析的基本概念和方法 ,总结了用灰色趋势关联度进行系统分析的一般步骤 ,通过两个具体的实例研究分析了该方法的优越性和实用性.     

基于灰熵优化的加权灰色关联度

基于灰色系统内各因素关系稳定的基本假设和灰内涵序列熵的分析,首次给出了灰关联分析中关联系数权重的确定方法。通过定义加权灰色关联系数分布密度值,构建了灰内涵序列,建立了关联系数权重的优化模型,并以算例验证了该方法的有效性与实用性。结果表明,该方法能够反映不同时点关联系数的重要性,使关联系数的波动性得到了有效控制,解决了局部点关联系数控制整个灰色关联序的问题。     

灰色系统GM(1,1)模型适用范围拓广

研究了灰色系统ＧＭ（１,１）模型在建模过程中由于原始数列乘以不等于零的常数对模型值及预测值的影响,得出ＧＭ（１,１）模型完全适用于负数据序列建模的结论．     

部分权重信息且对方案有偏好的灰色关联决策法

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重部分已知和决策者对方案有偏好的灰色决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的方法与算法。运用分析技巧,构建了基于区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式。该决策方法既利用了客观信息,又尽可能地满足决策者的主观愿望,也避免了在某些准则下去求出属性权重真值的估计值,并且计算易于在计算机上实现。实例分析说明了所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

灰色关联理论中存在的不相容问题

灰色关联理论是灰色理论的一个重要组成部份 ,它是灰色聚类分析和灰色决策的基础 .然而灰色关联公理与灰色关联度之间存在着一些矛盾 ,这些公理使得现行的所有灰色关联度都是不合理的 ,据此 ,文章指出了公理中存在的问题并提出了解决的思想 ,使得灰色关联理论更具合理性 .     

Grey systems for intelligent sensors and information processing

In a measurement system,new representation methods are necessary to maintain the uncertainty and to supply more powerful ability for reasoning and transformation between numerical system and symbolic system.A grey measurement system is discussed from the point of view of intelligent sensors and incomplete information processing compared with a numerical and symbolized mea8urement system.The methods of grey representation and information processing are proposed for data collection and reasoning.As a case study,multi-ultrasonic sensor systems are demonstrated to verify the effectiveness of the proposed methods.     

Grey systems for intelligent sensors and information processing

In a measurement system, new representation methods are necessary to maintain the uncertainty and to supply more powerful ability for reasoning and transformation between numerical system and symbolic system. A grey measurement system is discussed from the point of view of intelligent sensors and incomplete information processing compared with a numerical and symbolized measurement system. The methods of grey representation and information processing are proposed for data collection and reasoning. As a case study, multi-ultrasonic sensor systems are demonstrated to verify the effectiveness of the proposed methods.     

灰色决策问题的特征向量方法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了方案的指标评价值为区间灰数并且指标权重未知的决策问题,提出了这种灰色决策问题的特征向量方法.首先运用分析技巧,构建了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式;其次通过引入方案间优势强度、相对优势强度和优势比较矩阵等概念及其计算公式,对指标评价值为区间灰数并且指标权重完全未知的情况建立了特征向量决策算法,给出的算法避免了指标权重的计算,使上述问题在一定程度上得以解决.应用实例说明了文中提出的决策算法的合理性和有效性.     

基于灰色模糊关系的灰色模糊综合评判

根据灰色模糊数学的理论 ,将隶属度和灰度综合起来表示灰色模糊数 ,在原有评判方法的基础上给出了适用性更广的灰色模糊综合评判方法 ,能够使评判结果更加客观可信.     

灰色非线性规划问题及其遗传算法求解方法

灰色系统中的非线性规划问题是一类重要问题 .本文针对一般灰色非线性规划问题 ,给出了一种基于随机模拟的遗传算法求解方法 .实例证明 ,将遗传算法应用于灰色非线性规划问题的求解能取得较好的效果.