非线性离散广义系统的H∞控制

针对非线性离散广义系统研究了状态反馈H∞控制器的设计问题,利用广义Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI),首先对系统的零解渐近稳定问题进行了研究,并在此基础上给出了系统的零解渐近稳定且具有H∞范数约束的充分条件,之后设计了状态反馈H∞控制器,使闭环系统具有同样的性能,最后给出了数值算例说明本文结论的有效性和可行性.     

发展性评价--学生"成长记录袋评价"的探索

发展性评价体现了当前课程评价的最新发展趋势和先进的评价思想,从功能上看,具有反馈调节、展示激励、反思总结、记录成长、积极导向的功能。学“生成长记录袋评价”关注评价过程,发挥评价的发展功能,注重质性评价,评价的方式是动态的、面向未来的,突出评价的激励、反馈作用,是发展性评价的最佳呈现形式。本文“从成长记录袋评价”的评价量表的构建、材料内容的确定、材料的收集及存放、自我评价与反思、展示与交流、评价、成效等方面进行探索,构建适合学生发展的成长记录袋评价的运作模式,使这种评价成为学生发展的内部动力机制。一、实施…     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

一类不确定线性系统的输出反馈鲁棒重复控制设计

重复控制将人类的学习机制引入控制系统,并在许多领域中得到广泛的应用。文中针对一类具有时变结构不确定性的线性系统,研究基于输出反馈的鲁棒重复控制系统设计问题。为了能精确地描述重复控制的特性,建立起能够独立调节重复控制过程中的连续控制行为和离散学习行为的连续/离散二维混合模型,以线性矩阵不等式(LMI)形式给出重复控制系统鲁棒稳定的充分条件,并利用该稳定性条件进行重复控制系统的参数设计。最后用数值仿真验证了文中所提方法的有效性。     

网络口碑影响机制：信任的中介和性别及涉入度的调节

网络口碑和在线评论已经成为网上消费者获取产品信息的最重要来源,也是影响其做出购买决策的最关键因素。但是,现有的研究缺乏对网络口碑的影响机制和作用路径的深入探索。开拓性地引入消费者信任作为中介变量,并将性别和涉入度等消费者特征作为调节变量,构建研究模型。采用在线实践后进行问卷调查的方法收集数据,并用结构方程模型软件进行模型验证与假设检验。研究结果表明：① 在线评论的理性强度、评论数量以及消费者的信任倾向,显著积极影响其对在线评论的感知可信度,而感知可信度进而通过消费者对商家的认知信任和情感信任的中介作用,最终影响其在线购买意愿。② 相比女性消费者,评论数量对男性感知评论可信度的影响更大,并且感知可信度对男性情感信任的影响也更大;但是女性感知评论理性强度对其感知评论可信度的作用更强。③ 与高涉入度消费者相比,在线评论的理性强度对低涉入者感知评论可信度的影响更大,认知信任对低涉入者购买意愿的影响也更大。然而,评论数量对高涉入者感知评论可信度的作用更强。这些研究结果蕴含着丰富的管理启示。     

一对多交互式在线客户服务排队模型

以聊天工具为基础的在线客服大量取代了电话形式的传统客服.与电话客服不同,一个在线客服人员能同时为多个顾客提供交互式的服务,而传统的排队公式都是以一对一服务为基础推导的,无法直接用来计算在线客服的排队指标.分析了一对多交互模式下的排队特点,提出了该模式下的服务水平指标,构建了包含顾客层和消息层的双层排队模型,推导了系统平...     

在线压缩核主元分析的自适应过程监控

对于动态系统,传统的核主元分析(KPCA)方法处理的效果不理想.滑动窗口核主元分析方法能适应动态系统的正常参数漂移,但是该方法处理大量的样本时需要较长的运算时间.因此,提出一种在线压缩核主元分析的自适应过程监控方法.该方法在大量的样本中选定较小的训练集作为初始压缩集进行建模,对在线实时采集的数据进行分析,判断新的样本是否正常.若为正常样本,判断该样本是否加入压缩集中,在加入压缩集的同时自动更新在线KPCA模型.将该方法应用到数值例子和田纳西-伊斯曼(TE)过程,仿真结果验证了该方法的有效性.     

六自由度波浪补偿平台的神经网络自适应反馈线性化控制

六自由度波浪补偿平台所采用的大长径比非对称液压系统在深海区需完成大跨度、高速度的波浪补偿任务,这为控制系统的控制精度和抗干扰能力带来严峻的挑战.引入径向基神经网络(RBFNN)辨识,提出一种自适应反馈线性化控制策略.首先,建立六自由度波浪补偿平台非对称液压系统的非线性模型.然后,基于RBFNN辨识利用反馈线性化设计自适应控制器.最后,利用MATLAB/Simulink开展五级海浪(90°遭遇角恶劣工况)作用下和外力干扰下的仿真分析.结果表明：相比于经典比例系数-积分系数-微分系数(PID)和滑模控制,新型控制器控制精度和抗干扰能力明显提高,更适合用于复杂海况下六自由度波浪补偿平台的控制,且具有很好的跟踪效果和较强的稳健性,可为深海区六自由度波浪补偿平台控制系统设计提供参考.     

网络控制系统的分析与硬件在线仿真

网络控制系统(NCS)是一种新型计算机控制系统,通过工业网络实现控制单元之间的数据交换,但这也给控制系统带来了时延等问题.在分析两种常见工业网络的时延特点之后,介绍了硬件在线仿真平台的构建,提出了理论与硬件在线仿真相结合的设计方法,即用平均时延对系统进行理论设计,再在硬件在线仿真平台上进行仿真和参数选择.某二阶系统的设计与仿真过程,说明了该设计方法的有效性.