基于IT2-PCM的上肢外骨骼系统T-S模糊建模与预测控制

针对动态特性复杂的上肢外骨骼系统的模型建立、高精度控制和复杂约束处理问题,提出基于T-S模糊算法的改进多变量约束预测控制方法 .提出区间Ⅱ型可能性C-均值聚类算法,获取数据建模过程中的样本隶属度矩阵,建立上肢外骨骼的数学模型.对系统复杂约束问题提出一种约束简化方法,将复杂约束转化为关于参数矩阵μ的约束.提出一种加权基函数法,将基函数思想引入预测控制,推导出上肢外骨骼预测控制器.仿真结果验证了该算法的优越性与有效性.     

热连轧厚度系统的多目标鲁棒预测控制

针对热连轧厚度控制系统模型(AGC),提出基于线性矩阵不等式的多目标鲁棒预测控制算法,有效处理了液压厚度控制系统的参数不确定性、扰动以及约束等问题. 由于所得结果以非线性矩阵不等式形式给出,采用锥补线性化思想将控制器的设计转化为一个受线性矩阵不等式约束的非线性规划问题,求解线性矩阵不等式,根据其可行解构造控制器,实现系统的多目标优化控制策略. 仿真结果表明,该方法有效并具有较好的控制性能.     

汽车阻尼可调半主动悬架混杂模型预测控制

为协调汽车阻尼连续可调半主动悬架舒适性和操稳性之间的矛盾,并考虑减振器阻尼力须满足的非线性约束条件,研究了一种适用于半主动悬架的混杂模型预测控制方法,包括建立半主动悬架单轮车辆模型,提出综合描述舒适性和操稳性的悬架优化控制目标函数及半主动悬架须满足的非线性约束条件。利用混合逻辑动态建模方法描述半主动悬架混杂系统模型,基于模型预测控制理论研究半主动悬架混杂系统的有限时域优化控制问题。为便于问题求解,将非线性约束优化问题转化为包含实值变量和二值变量的混合整数二次规划问题,并借助分支定界算法进行求解。在随机路面和正弦波突起路面进行仿真验证后表明,所提混杂模型预测方法明显优于被动悬架和传统线性二次型调节器算法,能有效提高阻尼可调半主动悬架的综合性能,并在不同的路面输入激励和车速下均能取得较好的控制效果。     

基于规划理论的最小二乘法改进及其在Markov跳变系统参数估计中的应用

分析了高斯最小二乘法在Markov跳变系统参数估计中的局限性,即不能够直接解决带有约束条件的拟合问题。而Markov跳变系统的转移概率矩阵要满足列和为1的约束,同时在多次观测值中有部分数据是未知的。根据规划问题为带有约束条件的极值问题,且约束条件中决策变量的个数可以多于目标函数中决策变量个数的特点,将Markov跳变系统参数估计问题转化为非线性规划问题。从求解的角度出发,将非线性规划问题转化为凸规划,同时给出了具体的转化方法。从理论上说明了转化后的凸规划问题在满足库恩-塔克条件的前提下,库恩-塔克点一定为全局最优解。最后给出仿真算例,说明结论的合理性。     

含电压稳定裕度约束的模型预测电压控制器设计

本文提出一种基于模型预测控制的新型电压控制器设计方案,当系统发生扰动导致电压下降时,该控制器通过调节发电机参考电压设定值和无功补偿点的电容器投切量,使故障后系统电压恢复并满足给定的电压稳定裕度。该滚动优化模型中,目标函数综合考虑了电压偏移和控制成本,其等式约束为系统微分代数方程式,并将电压稳定裕度约束引入到不等式约束条件中。为了提高求解效率,采用直接动态优化方法将该动态优化模型转化为非线性规划问题,并采用AMPL优化建模软件提供的内点算法求解。以新英格兰39节点系统为基础构造的算例表明了所提方法的有效性。     

带约束分数阶正系统稳定性与镇定的判定和计算的一个新方法

研究带控制约束的连续分数阶线性系统稳定性与镇定问题.利用Metzler矩阵理论和线性系统稳定性理论,得到连续分数阶线性系统为正系统和渐进稳定的一个充要条件.然后将求解带控制约束的连续分数阶系统状态反馈控制问题转化为一类线性规划问题.通过求解线性规划得到满足所给约束条件的控制律,使得闭环系统保持稳定性与正性并且满足控制约...     

化工过程中虚假宽松约束的修正预测控制

过程控制中广泛存在着对变量的各种约束条件,因此需要设计能够满足约束条件的控制策略。约束预测控制能够处理各种输入和输出约束,是一种有效的控制方法。但在实际过程控制中,由于预测控制不检测下层回路的实际执行信息,当控制作用超出系统实际最大能力而不能完全下载时,标称约束成为虚假宽松约束,导致系统响应偏离预期,约束条件无法满足。该文基于线性系统离散状态空间模型,讨论有输入和输出区间约束条件的基于区间控制思想的预测控制。为保证虚假宽松约束发生时预测控制仍能够正确有效实施,提出及时进行一系列预测模型数据和约束条件的修正算法,并使约束条件得到满足。利用绝热连续搅拌釜式反应器(CSTR)模型的控制仿真实验证明了该算法的有效性。     

汽车轨迹跟踪模型预测控制的加速求解方法

针对汽车轨迹跟踪模型预测控制求解中存在的规模较大、求解效率较低的问题，提出一种基于时域分解的加速计算方法提高求解效率. 首先引入全局一致性变量，将模型预测控制中邻接控制周期的时域耦合约束转化为全局一致性约束，实现时域解耦；随后在交叉方向乘子法框架下推导了时域分解后优化问题的分块更新方法，并设计了分块更新数值求解问题的停止准则，从而将大规模优化问题转化为小规模子问题；最后搭建了Simulink-CarSim平台进行了算法的仿真验证. 仿真结果表明，在求解精度不变的情况下，求解耗时下降24.21%，从而实现模型预测控制问题的加速求解.     

基于QP序列的IPMSM驱动系统优化电流求解法研究

提出一种基于二次型规划(QP)序列的内嵌式永磁同步电动机(IPMSM)控制系统的优化电流(保证电机运行损耗最小的d/q轴电流)的求解方法.首先,将IPMSM的效率优化建模为基于非线性约束的规划问题;然后,将非线约束的规划问题求解转化为线性约束的QP序列的求解.本文证明了QP序列解的收敛性、收敛值和IPMSM控制系统优化电流的近似同一性.仿真分析了该方法,其收敛度较快,且计算量较小,比较适用于IPMSM控制系统效率优的数字化控制.     

不确定系统非脆弱H∞控制与仿真

应用线形矩阵不等式方法,考虑控制器实现过程中的摄动问题,对有干扰情况下飞机纵向不确定系统的非脆弱控制器设计问题进行了研究;并将控制器设计问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题。通过求解一个线性矩阵不等式,即可得到该问题的一个可行解,简化了求解过程。最后将该控制器设计方法应用于某飞控系统进行非脆弱对比仿真。结果表明：所提出的控制器不仅满足控制系统性能要求,同时具有抗参数变化和干扰抑制能力。     

基于混合遗传算法的多UCAV协同任务分配方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了多UCAV任务分配的多目标整数规划模型.将问题的启发性知识融合进遗传算法,提出了求解该问题的基于整数编码的混合遗传算法.将变量根据约束条件特点分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量编码,减小了染色体长度和变化要素,从而提高了算法的效率.设计了适于整数编码的交叉和变异算子,并巧妙地利用约束条件限制变异范围,以提高个体满足约束条件的概率.以UCAV的SEAD任务为想定,进行了仿真实验.实验结果表明混合遗传算法可以有效地解决大规模整数规划问题,在求解效率和提高约束条件满足率上优于标准遗传算法.     

面积约束下船舶舱室声学布局优化设计的理性准则法

给出了船舶舱室声学布局优化通用模型的数学表达式,解决了舱室声学布局优化设计难以定量化描述的难题.基于该通用模型,研究考虑舱室面积约束和非标准空间约束的声学布局优化设计问题,给出了求解这类问题的理性准则法.针对常规舱室面积约束的声学布局设计,通过建立改进的计权指派系数矩阵,采用基于匈牙利算法的准则法求解;针对待分配空间数量不等于待分配舱室数量的非标准空间约束,提出基于排序不等式的非标准空间布局准则法.通过算例分析,验证了面积约束条件下舱室总体声学布局优化的理性准则法有效性.     

时间最优控制的一种算法

本文提出了对于控制作用和状态均受约束的多入多出线性系统的求解时间最优控制问题的算法。在离散数学模型的基础上,首先应用求解线性规划问题的有界变量单纯形方法求出满足控制约束的控制序列,然后再利用割平面方法处理状态约束,以求得满足约束条件的最优控制。除时间最优外,本算法还允许提出线性形式的附加目标函数。在具有附加目标函数时为能有效地处理状态约束,推导出了有界变量对偶单纯形方法。本算法通过扩展状态或部分扩展状态,可应用于一类有状态滞后的系统。为提高计算效率和减少存储容量,采取改进了的跳步算法和压缩存储技术等措施。     

电力系统无功优化的分段线性同伦算法研究

提出了采用分段线性同伦算法进行电力系统无功优化的新方法。文中以系统有功损耗最小为目标函数，以运行变量为约束条件，利用状态变量与控制变量之间的灵敏度矩阵建立了无功优化数学模型。经过ＩＥＥＥ－６节点实验系统的计算分析，取得了满意的结果。     

有风险控制的log-最优投资组合问题的一个黎曼几何随机算法

针对有风险控制的log-最优投资组合问题，提出了一个自适应的随机算法．该算法通过引进松弛变量，把对风险控制的不等式约束化为等式约束；再通过引进罚参数，运用罚函数法对风险控制的等式约束进行处理，从而将原来的问题化为一系列新的随机优化问题，再利用黎曼流形上的随机优化算法对其进行自适应求解．最后，使用该算法对上海证券交易所的实际数据进行了模拟计算，得到了很好的计算效果．     

受约束时间最优控制问题罚函数法收敛性分析

通过罚函数方法,受约束时间最优控制问题的求解可转化为对带罚函数的无约束最优控制问题的求解.文中证明当罚因子趋于无穷大时,用罚函数构造的无约束最优控制问题的解收敛于原来受约束时间最优控制问题的解,从而为用罚函数方法求解受约束时间最优控制问题提供理论保证.     

具有混合约束的多变量系统的优化控制

给出了多变量预测控制的算法描述 ,解决了工业生产中存在的混合约束问题。并运用协调优化的原则对带有硬约束的操作变量进行了协调。当找不到满足所有约束条件的可行解时 ,对被控变量进行约束软化处理。采取线性和二次型相结合的惩罚函数 ,对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚 ,不仅可以保证可行解的存在 ,而且改进了控制系统的性能。理论分析证明 ,该算法能够保证闭环系统的稳定性 ,并具有较强的鲁棒性。仿真结果也证实了算法的有效性。     

基于性能的隔震结构动力优化设计

结合优化问题的特点,应用稳健的优化算法以合理的计算代价求解了非线性隔震结构合瞬态约束的混合变量动力优化设计问题．首先根据投资-效益准则建立了基础隔震结构一体化优化设计模型,其中目标函数是结构寿命周期内的总费用,包括结构初始造价和损失期望,约束条件包括隔震层水平位移、上部结构层间变形等,优化模型同时对上部结构截面尺寸和隔震器参数进行优化．充分利用铅芯橡胶支座隔震结构的局部非线性性质,使非线性隔震结构的时程分析计算效率接近线性动力分析．然后应用合潜在约束策略的序列二次规划算法,并结合选择性动态圆整法进行具有连续、离散混合变量的隔震结构的非线性动力优化设计．算例表明了优化模型和算法的正确性和有效性．     

基于遗传优化的WSNs多源单汇路由算法

针对无线传感器网络中的多源单汇路由问题,综合考虑无线传感器网络中链路带宽、延迟和路径节点最小剩余能量三种度量,建立了多源单汇路由问题的系统模型,将其转化为求解多约束最小Steiner树问题,已知该问题是NP难的问题,给出了基于遗传优化的求解算法,采用基于备选路径集的整数序列编码表示一棵生成树,设计相应的交叉和变异算子,以及对非法染色体进行修复的机制,最后在遗传算法的计算过程中选择合理的适应度函数,找到一棵满足多约束的能耗趋于最小且状态稳定Steiner树.理论分析和数值试验结果表明所提出的遗传求解算法收敛速度快、可靠性高,为无线传感器网络中的多源单汇路由提供了一种新的有效途径.     

随机学习萤火虫算法优化的模糊软子空间聚类算法

传统软子空间聚类算法在利用局部搜索策略解决等式约束的连续非线性的变量加权问题时,易陷入局部最优导致聚类效果不佳.针对该问题,该文提出了一种随机学习萤火虫算法优化的模糊软子空间聚类算法.该算法利用具有全局搜索能力的萤火虫算法对新算法的目标函数进行优化,同时,为弥补萤火虫算法易提前收敛和寻优精度较低的缺陷,对萤火虫种群进化...