一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

针对一类同时含未建模动态、非线性不确定性和参数不确定性的非线性系统,研究它的鲁棒自适应控制问题。系统中含有的未建模动态是更广泛的输入到状态实践稳定,非线性不确定性满足三角界条件。在李雅普诺夫第二方法框架下,应用自适应反演技巧,显式地构造出光滑的部分状态反馈控制器。该鲁棒自适应控制器能保证对所有允许的不确定性闭环系统的信号全局一致径向有界,且输出收敛于原点的小领域。仿真结果验证了所得结论的有效性。     

智能信息处理专题序言

智能信息处理就是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为,建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的信息处理问题。智能信息处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广I淘的应用前景。     

智能信息处理专题序言

智能信息处理就是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为,建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术.智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的信息处理问题.智能信息处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广阔的应用前景.     

机器人装配中的几何不确定性建模

在机器人装配中,几何不确定性使装配工件的真实位姿在一定的区域内变化,对几何不确定性建模就是求解物体的几何不确定性区域。将几何不确定性解耦成位置不确定性和 姿态不确定性的组合,对位置不确定性用物体上各点的不确定性球表征,而姿态不确定性用各点的不确定性球表征,并由此求得物体的几何不确定性区域。由于得到的模型较为抽象复杂,在实践应用中,需要进行必要的简化,在此仅对一些近似方法作了简要讨论。     

机器人辅助靶向穿刺手术关键技术综述

以柔性针为穿刺工具,针对软组织建模理论与方法、针穿刺路径规划、呼吸运动抑制与同步跟踪、穿刺导航与靶点追踪控制等手术关键技术,综述国内外机器人辅助针穿刺技术领域的研究现状。指出穿刺手术目前存在的技术难点:穿刺路径的快速、最优规划和穿刺针的精准控制。提出针-软组织相互作用建模、不确定性和复杂约束条件下的穿刺控制以及穿刺针末端力感知问题是机器人辅助靶向穿刺领域未来的研究方向。     

网络控制系统的建模方法综述

由于网络控制系统的复杂性,其建模问题一直没有得到很好解决。为此,总结了目前常见的网络控制系统的建模方法,分析了各种建模方法的优缺点,并在此基础上对网络控制系统的建模方法进行了展望,提出了建立具有多输入多输出、多回路延时的网络控制系统模型;将网络延时的不确定性转化为系统模型的不确定性,对网络控制系统进行建模;综合考虑控制与调度对网络控制系统进行建模等3个研究方向。     

基于TrueTime的非线性网络控制系统

针对非线性系统往往具有不确定性、结构复杂、建模困难、难于在网络条件下进行仿真研究的问题,建立了一个基于TrueTime的非线性网络控制系统.在对弹簧连接的双倒立摆耦合非线性系统模型进行Matlab/Simulink模块化建模的基础上,结合TrueTime的网络通信模块,利用设计的鲁棒控制器将对象模型的不确定性和网络时延的不确定性进行了综合处理.仿真结果表明,该系统不仅降低了非线性系统建模的复杂性,而且为研究网络控制系统结构下非线性系统的动态特性提供了条件.     

机电伺服系统鲁棒自适应重复控制

针对执行周期性任务的机电伺服系统,设计了一种基于傅里叶级数近似的鲁棒自适应重复控制器,以抑制呈现一定周期性的建模不确定性对伺服性能的不利影响.通过对周期性的建模不确定性进行傅里叶级数近似,将自适应补偿和误差符号积分鲁棒(RISE)反馈相结合,其中自适应律用于处理系统参数不确定性,而RISE鲁棒控制律则可抑制其他非周期性建模不确定性,且鲁棒增益可自动调节.基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统半全局渐近稳定,且系统所有信号有界.仿真结果表明,所提出的控制策略具有很好的建模不确定性抑制能力,可显著提高机电伺服系统的跟踪精度.     

基于钻井工艺过程的事故诊断智能分析模型研究

由于钻井工程的复杂性和不确定性,简单依靠传统数学建模的方法很难完全描述和表征钻井过程.引入本体和贝叶斯网络等人工智能技术,探究了钻井事故诊断的理论和方法,解决和描述了钻井领域的非结构化问题,进而更好地指导实践.     

认知仿真：是复杂系统建模的新途径吗?

 在复杂系统研究领域，一直存在着对经验、直觉等认知建模的需求，由于缺乏对认知进行有效建模和仿真的手段，这一问题已成为对复杂系统整体涌现性、混沌、不确定性等特性深入理解的主要瓶颈。分析了“阿尔法狗”在认知智能上的突破，阐述了认知仿真的基本内涵，探讨了经验直觉捕捉对复杂系统建模的重要意义，提出了认知仿真方法依然需要深入思考的问题。     

建模支持中的不确定性分析

将决策建模过程中的不确定性的产生原因归结为信息的真实性和算法的可用性，在提出了用模糊Ｐｅｔｒｉ网表示不确定性的基础上，分析了两种信度的不同合成方式，并提出了相应的算法，为不确定性环境下的建模支持提供了一个实用而可行的方法．     

基于产生式系统的不确定性知识表示及推理研究

不确定性知识表示及推理是人工智能研究领域的重要内容之一。通过对不确定性知识表示及推理的问题的探讨，提出了不确定性知识程度（Uncertainty Knowledge Degree，UKD）的表示法，为提高不确定性推理结果的可信度提出了一些新的技术和方法，并通过实例验证了本方法的可行性和有效性。     

建模支持中的不确定性分析

将决策建模过程中的不确定性的产生原因归结为信息的真实性和算法和可用性。在提出了用模糊Ｐｅｔｒｉ网表示不确定性的基础上，分析了两种信度的不同合成方式，并提出了相应的算法，为不确定性环境下的建模支持提供了一个实用而可行的方法。     

二元机翼／外挂系统的颤振鲁棒抑制

针对气动弹性系统中由于来流速度扰动弓l起的不确定性,发展了一种新的不确定性建模方法．与传统的不确定性建模方法相比,该方法从气动弹性建模的根源出发,运用信号变换法则使系统的不确定性维数得以降维,进而可以更有效地设计颤振鲁棒控制系统．为了验证新方法的有效性,以一类含多操纵面的二元机翼／外挂系统为研究对象,运用偶极子网格法建立了该机翼／外挂系统的气动伺服弹性运动微分方程,设计了颤振鲁棒抑制系统．数值仿真结果表明,基于新方法的颤振鲁棒抑制系统可以有效地提高该系统的颤振临界速度．     

一类具有输入状态稳定未建模动态的非线性系统的输出跟踪控制

研究了具有输入状态稳定(input-to-state stability,ISS)未建模动态的一类非线性系统的全局实际输出跟踪控制问题.该类非线性系统具有非线性参数化的未知参数不确定性,未知的非线性不确定性及未建模动态不确定性.与现有结果不同,所考察的系统具有未知的控制系数,其人小及符号等信息都假设是完全未知的.通过利...     

贝叶斯网络发展及其应用综述

贝叶斯网络（BN）是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型,用于不确定性系统建模和推理,处理涉及到预测智能推理、诊断、决策风险及可靠性分析的问题. 本文首先对贝叶斯网络做了一个简略的介绍,随后综述了贝叶斯网络近30 年的发展及功能扩展,对其在工程技术领域的应用包括故障诊断及可靠性分析等方面做了一个回顾,最后对BN现有的不足和未来的研究趋势做了总结和展望.      

直接建模与累加建模灰色模型特性的比较

研究了直接建模与累加建模所建立的灰色模型的模型特性,得到了一些有价值的结论－这些结论有助于灰色预测模型在有关领域中的应用－     

制造决策的知识融合粗糙集模型

由于制造系统的复杂性和不确定性,单一的知识建模或数据挖掘建模都面临着知识或数据信息的不完备.为有效、充分地利用已有信息减少不确定性,文中提出了知识和数据挖掘相融合的建模思想,将知识嵌入到粗糙集模型中,建立了知识的函数关系,给出了基于不可分辨-函数关系的粗糙集决策模型,研究了不可分辨-函数关系下的知识分类和推理.相比原粗...     

概率安全分析中不确定性的识别和评估

概率安全分析作为系统化的安全分析方法,在核电厂安全分析和风险管理中发挥着重要的作用。由于该分析方法中诸多因素的复杂性,使得概率安全分析的结果存在较大的不确定性,需要对这些不确定性进行识别和评估,以确信相关风险的可接受性。概率安全分析中的不定性分为三类:参数不确定性、建模不确定性和完备不确定性,本文对这些不确定性进行了研究,给出了三类不确定性的识别和评估方法,并结合实际的工作对特定模型进行了较为完整的不确定性分析。     

基于概率抽样仿真异类输入不确定性传播方法

在已有概率、非概率不确定性描述理论的基础上,针对建模仿真中对不确定性下仿真结果的需求,提出一种基于概率抽样的异类不确定性联合传播方法.给出了基于概率框架的随机变量以及基于非概率框架的区间变量、模糊变量、不精确随机变量、模糊随机变量等不确定性描述方法.针对非概率框架下的不确定性描述方法存在的不确定性传播困难,分别给出了相应的概率框架转化模型.提出一种基于概率抽样的异类不确定性联合传播方法,实现了采用不同不确定性描述方法建模描述的不确定性变量的联合传播.