具有持续扰动的时滞系统的最优跟踪控制

针对在外部持续扰动下的线性时滞系统提出了一种最优跟踪控制的逐次逼近算法。首先将状态向量含有时滞的线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题，然后利用逐次逼近算法，将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族得到调节系统的最优控制律，然后可以通过截取最优控制序列的有限项得到调节系统的前馈-反馈次优控制律，最后再将最优控制问题转化为最优跟踪问题。     

具有控制时滞的不确定分布参数系统迭代学习控制

研究了具有控制时滞的不确定线性分布参数系统的迭代学习控制问题,允许系统在迭代过程中初始状态值存在一定偏差。提出了基于时滞已知的P型迭代学习控制算法,给出了其L²范数收敛的充分条件,并利用Green公式、以及Gronwall-Bellman不等式等从理论上进行收敛性证明。数值例子验证了该算法的有效性。     

基于变阶长迭代动态规划的聚合物驱方案动态优化

聚合物驱是一种重要的提高原油采收率技术. 针对聚合物驱的注入方案优化问题, 建立了聚合物驱最优控制模型. 该模型以利润最大为性能指标, 以聚合物驱的渗流力学方程为支配方程, 并以聚合物最大用量约束和聚合物注入浓度的上下限约束为不等式约束条件. 各段塞间的注入浓度、段塞尺寸及驱油结束时间为该最优控制问题的优化变量. 对于该分布参数最优控制问题, 提出了一种变阶长迭代动态规划算法. 首先引入标准化的时间变量, 将原自由终端时间的聚合物驱最优控制问题转化为固定终端时间问题, 然后采用经典的迭代动态规划算法求解, 实现了注入浓度、段塞尺寸及驱油结束时间的同时优化, 最后通过实例验证了所提出算法的有效性.     

模型与实际有差异时非线性大工业过程递阶优化控制算法

针对实际非线性离散系统与它的模型之间的差异,提出了一种基于模型优化控制问题来求解实际问题最优解的递阶算法,该算法通过上级的关联预测和参数估计与下级的修正的基于模型优化子问题的迭代问题,总可以获得实际非线性离散大系统最优控制．并行计算可以节省计算时间．分析了该算法的收敛性和最优性．仿真例子说明该算法的特色．     

线性状态多时滞系统鲁棒故障诊断滤波器设计

研究一类具有外部扰动的不确定线性时滞系统的鲁棒故障诊断滤波器设计问题。通过引入一种广义坐标变换,使得线性连续状态多时滞系统变为输出灌入(outputinjection)系统;据此,引入一种体现残差对故障信号具有灵敏性同时对不确定性扰动具有鲁棒性的性能指标,应用H∞最优控制理论,借助线性矩阵不等式(LMI)技术设计系统的状态全维鲁棒故障诊断滤波器,并给出该滤波器问题解的存在条件和求解算法。最后给出一个仿真算例,仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

一类多状态时滞不确定系统的鲁棒预测控制

针对一类多状态时滞多面体不确定对象,提出了一种鲁棒预测控制算法。基于参数相关的李亚普诺夫函数,给出了系统稳定的充分条件。通过求解满足若干线性矩阵不等式条件的上界值的最优化问题,获得了约束范围内满足系统鲁棒性能的最优控制律。优化问题的可行性保证了算法的鲁棒稳定性。仿真实例证明了该算法的有效性。     

同时含状态和输入时滞系统的最优滑模控制

研究了一类线性时滞系统的变结构控制器的设计问题。为了简化变结构控制器的设计,首先通过非奇异线性变换将含状态时滞和输入时滞的线性系统化为无时滞系统。其次,在新坐标下,设计变结构控制器。结合二次型性能指标最优控制方法,给出了线性无时滞系统最优滑模的综合设计方法。引入趋近律方法设计控制律,有效的削弱了抖振并能保证系统在有限的时间内到达滑模面。最后,提出并证明了原系统渐近稳定的充分条件。仿真例证了该方法的有效性。     

时滞多变量时变系统的最优控制混合仿真研究

应用最优控制理论的极小值原理和参数优化理论 ,叙述了具有常数时滞的多变量时变系统的最优控制算法 ,基于该算法 ,提出了这类系统的数模混合仿真方法和实践方法。混合结果表明 :提出的算法是收敛的 ,且收敛速度优于全数字仿真结果。     

基于半离散化的中立型时滞系统的数值仿真

中立型时滞系统是现代工程研究中的一个非常普遍的对象,该系统经过降阶近似后可以转换为一个多时滞系统近似求解的问题.提出将半离散化方法拓展到多时滞系统,应用于中立型时滞系统的数值近似求解,并在此基础上分析系统的稳定性,导出其最优控制增益.仿真结果表明,该方法提供了一种有效的求解和设计线性周期性中立型时滞系统的数值手段.     

基于遗传预估策略的智能主动队列管理

针对TCP传输过程中的典型时滞特性,提出了一种智能主动队列管理算法.该算法以自学习预估机制模型为核心来克服大时滞特征对网络稳定性能的影响,拥塞控制系统以两条信息通道分别实现模型补偿和预测控制功能.模型补偿通道采用了Smith预估嚣实现对网络时滞特征的动态补偿,并进一步设计迭代进化算法实现对Smith预估模型未建模特征的估计过程.预测控制通道采用基于神经网络的PID智能丢弃算法,通过神经网络的学习预测功能自适应调整预测控制通道的控制行为.通过仿真研究表明了提出的控制方法显著提高了拥塞控制机制的稳定性能和自适应性能.     

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。     

近空间多武器平台对地攻击多阶段模型及算法

针对近空间多武器平台对地攻击问题,综合考虑了作战资源、目标毁伤、己方损耗、飞行最短路径等四项关键战技指标,建立了多阶段优化控制模型,给出了相关的推理过程。为避免动态规划及序列规划的计算复杂性,通过设计合适的表达方法,使粒子与可行解对应,给出了改进的粒子群优化算法及算法详细步骤,并分析了改进的粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。最后对多阶段优化问题分别用改进的粒子群算法进行求解,仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于模型参考的多自主水下航行器自适应覆盖控制

针对海洋监测过程中由水下粘滞物等因素引起系统模型参数变化的情况,提出了一种基于模型参考的多自主水下航行器(autonomous underwater vehicles,AUV)自适应覆盖控制方法,旨在合理分配多AUV资源,提高目标海域的监测效率。首先根据给出的系统代价函数,应用质心Voronoi分配原则对目标海域进行最优分配,确定多AUV最优监测目标。在此基础上,利用基于模型参考的自适应控制方法,设计在AUV模型参数未知的情况下,多AUV的最优覆盖控制方法,使得覆盖网络能够从任意初始位置收敛到最优覆盖配置。最后通过仿真实验验证了上述算法的可行性与有效性。     

智能决策系统及其在飞控系统设计中的应用

为使飞控系统的设计更加省时省力,将智能决策支持系统引入到飞控系统中。通过智能决策系统来管理飞机的数据库、模型库、控制方法等,并在知识库中应用智能算法来决策飞机的最优控制规律。在智能决策算法的开发中,采用基于踏脚石迁移模型的分布式遗传算法,将种群划分为若干子群,各子群并行地进行遗传进化,并通过迁移算子进行各子群的信息互换;在编码过程中,采用伪码与实码相互转换的编码方式,大大减少了编码的工作量。仿真结果表明,基于踏脚石迁移模型的分布式遗传决策算法能快速并有效地应用于控制系统设计中。     

自适应变异粒子群算法在交通控制中的应用

提出了自适应粒子群算法结合实数遗传算法中变异算子的混合算法，它能提高算法的收敛性和稳定性。同时，通过对交通路口的通行情况的研究提出了一种新颖的离散交通信号控制模型。此模型以交叉路口各方向车流支路为基本单元，以各支路车流信息为输入，得出交通信号控制的各项性能指标。在此模型的基础上，应用自适应变异粒子群算法实现交通信号优化控制及验证算法。仿真结果表明自适应变异粒子群算法能够有效实现交通信号优化控制。     

基于最优切换的挠性卫星的姿态控制

在切换系统最优控制的框架下,讨论了挠性卫星的姿态控制问题。首先,根据挠性卫星姿态调整的运动模型,同时考虑两种执行机构的控制作用,将卫星的姿态控制问题转化为一种切换控制问题,并在能量最小性能指标下讨论其最优控制问题。其次,基于粒子群优化算法和Powell算法给出了求解最优切换时间问题的完整优化算法。最后,以3阶挠性卫星系统为例,给出了具体仿真算例,验证了所提算法的有效性。     

四自由度汽车磁流变半主动悬架最优控制研究

应用汽车行驶动力学理论,以1/2汽车悬架模型为研究对象,建立四自由度汽车磁流变半主动悬架动力学方程和空间状态方程,设计了半主动悬架线性二次型最优控制器及控制算法,提出了汽车振动速度分段式磁流变半主动悬架最优控制策略。在SIMULINK软件中建立悬架仿真模型,仿真分析磁流变半主动悬架最优控制效果,仿真结果表明,汽车磁流变半主动悬架应用最优控制算法和分段控制策略可以降低车身垂向振动加速度和车身俯仰角加速度,提高了悬架平顺性。     

空基双探测端分布式定位系统的航迹控制

针对空中运动目标参数的实时解算和定位精度问题,基于运动多站无源定位技术,设计了空基分布式定位系统,利用测向交叉定位原理建立了双机协同被动定位模型。模型中完成信息保障任务战斗机的存在使得目标定位误差迅速最小化。通过动态规划法进行双机航迹控制算法设计。使用带有线性策略的共轭梯度法解算信息保障机的最优航迹。仿真表明,该控制算法可以得到信息保障机的最优航迹,双探测端分布式定位系统通过航迹优化,实现了对目标的快速高精度定位。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。