闭环辨识条件下迭代激励信号设计方法

针对闭环系统辨识中激励信号的优化选择问题,提出一种迭代的优化激励信号设计方法.以优化控制的性能指标作为激励信号选择的目标函数,考虑闭环辨识的鲁棒性稳定性,以及激励信号、控制信号和输出信号的能量限定,求取激励信号的优化能量谱,并以迭代的方法逐步选择优化的激励信号和闭环辨识系统模型,从而得到满足闭环系统性能的系统模型和相应的激励信号.仿真验证结果表明,使用该方法得到的激励信号去激励闭环系统,进行模型辨识,能够有效提高辨识模型的准确性.     

基于内模控制的系统辨识实验信号设计

以内模控制作为研究对象,在系统的未建模动态用加性不确定性表示时,取评价辨识模型的指标为系统输入端误差的平方均值。将辨识模型表示为一组正交基函数的和,与最小二乘法相结合,得到一种辨识实验信号的设计方法。该方法具有控制性能的相关性,可以获得比普通的随机信号更好的辨识结果。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于逆系统方法与内模原理的航天器姿态控制

提出将逆系统方法与内模原理相结合的复合控制器应用于航天器姿态控制。采用基于状态反馈的逆系统方法实现航天器姿态模型的解耦,为了弥补解耦的非理想性,采用内模原理设计闭环控制器,并在改变航天器惯量与加入干扰和噪声的情况下,分析了复合控制的鲁棒性,仿真试验验证了方法的有效性。     

闭环系统的虚拟参考反馈校正控制及迭代最小辨识

在线性框架下研究基于输入输出观测数据对未知系统模型中两反馈控制器的设计问题. 采用虚拟参考反馈校正控制直接设计控制器,无需系统建模过程. 在构造代价函数时,同时考虑闭环传函和灵敏度的模型-匹配问题. 针对模型匹配过程,分别设计虚拟输入和扰动;推导用于观测数据预处理的滤波器. 在设计控制器前,利用概率统计法对控制器进行检验以保证闭环系统的稳定性. 针对控制设计中的参数优化,利用数值优化理论分析迭代最小二乘辨识算法所生成的迭代序列与全局最优值间的逼近式,以此式作为评价收敛性和收敛速度的依据. 最后用仿真算例验证方法的有效性.     

闭环增益成形算法用于船舶非线性模型控制

闭环增益成形算法根据闭环频谱及灵敏度函数所希望的形状,用最大奇异值、带宽频率、频谱峰值和高频渐近线斜率4个具有工程意义的参数构造出鲁棒控制器。采用响应型船舶运动非线性数学模型,设计基于闭环增益成形算法的鲁棒控制器,然后在Matlab的Simulink下进行系统仿真。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的鲁棒性能,施舵合理。     

Improvement of precision for pendulous integrating gyro accelerometer via adaptive internal model control

An adaptive internal mode control is proposed to eliminate effectively periodic disturbance with uncertain frequency caused by input error angle of PIGA (Pendulous Integrating Gyro Accelerometer). An adaptive algorithm with periodic disturbance frequency identification on line is applied and the internal model controller parameters are adjusted to eliminate disturbance. Then the convergence of this algorithm and the stability of the system are proved by the averaging method. Simulation results verify the proposed scheme can eliminate periodic disturbance and improve the test precision for PIGA effectively.     

基于内模原理的变结构最优容错控制

针对系统中发生传感器故障和/或执行器故障的情况,兼顾考虑故障对系统内部状态和外部输出的影响,提出了一种物理上可实现的变结构动态最优容错控制方法.该方法首先利用内模原理设计了故障补偿器以补偿故障对系统输出的影响,然后利用Riccati矩阵方程设计了故障情况下的最优容错控制律.为了解决最优容错控制的物理不可实现问题,采用一种新型的降维故障诊断器,在实现故障诊断的同时完成了对系统状态的观测.最后给出了根据故障的发生情况进行变结构调节的动态最优容错控制的设计步骤.仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性.     

基于模糊内模的自适应控制算法的并行处理

针对非线性系统,在PRAM计算模型上,探讨基于模糊内模自适应控制算法的并行处理。利用TSK建模方法,m个处理机并行地在线辨识出模糊内部模型,并采用内模控制理论并行求出H2最优控制器。仿真实验表明,并行处理方法达到亚线性加速,可以较好地满足实时在线辨识内部模型的应用需求。     

基于内部竞争的金融企业的最优风险管理

讨论了金融企业的最优管理问题,金融企业的目标是：用于(股东)分红的净收益的期望现值最大,根据Bellman最优性原理,得出了分红情况下的Bellman方程,通过对所得方程的分析给出了解析解和最优控制策略．文章首次提出了最大容忍损失和临界破产概率两个概念,据此给出了破产概率新的解法并得到了企业的临界破产概率和破产原因．     

复杂系统多模型学习与控制优化设计方法

高品质控制系统应该具备稳、准、快特点,本文研究了多工况下复杂系统的高品质控制问题.首先,用模型族覆盖系统在不同工况下的动态行为,然后,以后验概率为协调变量,提出了多模型学习与控制优化算法,证明了在稳态情况下用本文方法设计的控制律等同于真实模型的控制律,同时,控制器不需要在多个模型间进行硬切换,是一种软切换策略,最后通过对两个例子的仿真,说明了算法的有效性.     

需求不确定环境下闭环供应链运作的鲁棒优化模型

设计了一类由一个制造商和一个供应商构成的同时具有再分销、再制造和再利用的闭环供应链,废旧产品的回收及再处理均由制造商完成。建立了该供应链在顾客需求不确定环境下的多目标鲁棒动态运作模型。采用具有已知概率的离散情景描述顾客需求的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立供应链的运作模型。设计的数值算例的结果验证了运作策略的鲁棒性。     

基于离心机测试的惯导平台误差系数辨识研究

为解决惯导平台误差模型辨识中与加速度高阶项有关的误差系数的辨识问题,提出一种基于离心机测试的惯导平台误差系数辨识的方案。通过分析惯导平台在过载状况下的受力,给出惯导平台在离心机上的安装定向及其误差系数的辨识方案。按该方案利用扩展卡尔曼滤波估计算法在某型惯导平台上进行误差系数辨识实验。结果表明,此方案可有效地辨识出惯导平台误差型中与加速度高阶项有关的误差系数,且精度较高。     

The Optimal Control for Regional Economic Growth

1IntroductionEconomicgrowthnotonlyeffectsanation'sinternationalcompetitionpowerdirectly,butalsoiscloselylinkedtothepeople'sdailylily,soeconomic,growthisdeeplyconcernedineverycountryoftoday,especiallyinthedevelopingcountries.Thatoptimizationideawasappliedtoresolveeconomicgrowthproblemoriginatedfrom[Ramsey,1928]andwasboomedbythediscoveryofoptimalcontroltheory.InChina,usingoptimalcontroltheorytocleareconomicgrowthpuzzlehasalsobeenattempted.In[Gong,1983],usingoptimalcontroltheory,severalobjectsw…     

新型神经网络模型参考自适应控制系统设计

针对任意复杂非线性系统，即控制器具有不可分离结构的离散非线性系统，提出新型神经网络模型参考自适应控制。该方案的提出简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计，只需一个神经网络辨识器。统一了任意神经网络模型参考自适应控制的设计方法，更接近于工程实际。仿真结果证明了该方案的合理性和有效性。     

空间滞后模型的稳健检验

针对现有空间滞后模型检验存在的问题,首先用矩估计方法得到空间误差参数的一致估计量,然后以局部稳健检验方法为理论基础, 构造稳健检验统计量.该方法既成功回避了采用极大似然估计法构造检验统计量时遇到的繁琐计算问题,又有效解决了现有局部稳健检验方法适用范围受限的缺陷.同时,相对于直接采用矩估计法构造检验统计量的方法,该方法也有明显优势. 蒙特卡罗模拟的结果支持上述论断.     

房地产泡沫检验的Switching AR模型

为检验理性泡沫,在放宽Norden的switching regression模型假设的基础上,提出了更为有效的switching autoregressive（AR）模型,并给出模型参数的估计方法以及泡沫检验方法. 运用2001年初到2011年末我国直辖市的房价数据构建该模型,实证分析表明：该模型比switching regression更有效;北京和上海的房价泡沫显著,天津和重庆的房价泡沫不明显;泡沫处于生 存状态的概率走势图表明,政府出台的房地产调控政策将北京的房价泡沫 挤出,但上海的泡沫未受影响. 此外,提出的switching AR模型也可用于检验其他资产价格中的regime switching泡沫.     

股权激励、信息操纵与内部监控博弈分析

考虑到股权激励是一把"双刃剑",既激励经理努力工作,叉激发经理进行信息操纵,本文建立了一个包括信息操纵与内部监控的股权激励合同模型.模型解的分析结果证明:上市公司股权激励的实施效果与资本市场的有效程度密切相关;资本市场的有效性越弱,经理信息操纵的程度越大,应该给予经理更少的股权份额;资本市场的有效性越弱或股权激励的强度越大,股东就越应该加强内部监控并加大惩罚力度;增强资本市场的有效性及加强内部监控能够有效地降低经理信息操纵的程度.     

基于内部控制质量的股利代理理论门槛效应研究

本文以我国沪深两市2011-2016年上市公司作为研究样本,选择内部控制质量作为门槛变量,建立面板门槛模型,研究现金股利与代理成本之间的非线性关系.结果表明,在内部控制的影响下,现金股利与代理成本存在门槛效应:当内部控制质量高于门槛值时,现金股利可以有效降低代理成本;当内部控制质量低于门槛值时,现金股利则难以降低代理成本.这说明,良好的内部控制是现金股利发挥治理功能的前提与基础.通过统计发现,高于内部控制质量门槛值的公司数量更多、股利支付公司占比更高.表明股利代理理论在我国是有效的,且正是由于该门槛效应的存在,使内部控制质量较高的公司更愿意支付现金股利.因此,本文不赞同以往内部控制与现金股利之间的结果或替代假说.     

考虑测试效用的软件可靠性增长模型

测试效用函数不仅可以描述测试所消耗资源随时间的变化,同时也是建立考虑测试效用的软件可靠性增长模型的前提和基础。现有测试效用函数形式多达十余种,但是由于适用性较差,导致研究人员对失效数据进行建模时需要付出繁琐的工作量,并且模型的评估能力往往达不到预期效果。针对该问题,提出了一种通用的测试效用函数形式,该函数形式更加灵活、适应能力更强。在此基础上,建立了基于该测试效用函数的软件可靠性增长模型。利用两组公开发表的数据进行验证,实验结果表明,该测试效用函数有效可行,考虑新的测试效用函数的软件可靠性增长模型具有更好的可靠性评估性能及适应能力。     

最优未来空域窗模型

未来空域窗射击体制是一种近年发展起来的高炮射击体制。以往对它的数学描述只考虑了一组射击误差,通过定量构造的方式,给出了一种可行的未来空域窗模型。在考虑了炮弹间的相关误差,以毁伤目标的概率为效能指标,推导出了最优未来空域窗的模型,并给出了未来空域窗可实现的毁伤目标概率上界。最后通过算例,分析了各参数变化对未来空域窗的影响。结果表明:给出的未来空域窗模型优于已有的模型。