一类线性时滞系统的时滞依赖稳定性研究

针对一类带有参数不确定性的线性时滞系统,研究其时滞依赖稳定性问题。采用改进的Lyapunov-Krasovskii泛函方法给出了线性时滞系统基于线性矩阵不等式的时滞依赖稳定的充分条件,在定理的证明中结合牛顿公式改进了一系列二次型积分不等式,从而有效降低了定理保守性。最后给出2个计算实例,通过与现有方法的比较可以看出本文方法的更加有效,且得到的最大时滞具有更小的保守性。     

单车型确定性动态车辆调配问题

给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

辨识智能作动器中迟滞非线性的两种方法

智能化是当今世界的发展趋势。智能材料结构作为研究热点之一,应用于航空、航天、生物及医药等诸多领域。智能作动器与智能传感器是智能材料结构的两个主要研究方向。迟滞现象是存在于大量智能材料中的非线性现象,对整个控制系统可能带来不良影响,如稳定性的恶化甚至丧失等。Preisach模型常用于智能材料中针对迟滞现象的建模。基于一阶滞回曲线获得智能作动器的输入输出数据,从理论上研究了经典Preisach模型两种工程上易实现的辨识方法,并应用到一种真实的智能作动器——WIDS-IA压电型作动器,仿真与实验结果表明,两种辨识方法均有效,且误差在同一数量级。为广泛存在迟滞非线性的智能作动器建模提供了理论依据,并具有工程实用价值。     

静态最优期货价差套利头寸比例估计

采用均值-方差期望效用函数,推导了在给定风险条件下,期望收益最大的最优价差套利头寸比例,并且引入常方差(双变量向量自回归和双变量协整模型)来估计方差一协方差矩阵,采用2000年1月至2006年4月上海和LME铜期货合约日收盘价进行了实证检验,结果表明:不同时间窗长度下,双变量协整的计算结果比向量自回归的计算结果平均收益较高而风险较小,而这两者都比1:1的价差套利头寸比例和直接统计的计算结果要好.计算结果也表明:采用日收益计算出的价差套利头寸比例在不同时间窗条件下也具有相当的稳定性和可靠性.     

客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.     

企业分形分布的判定和应用

尽管分形企业的概念得到了广泛的认同,但企业分布是否是分形这一关键问题一直未得到解决.本文采用行政区划国家标准建立了两个行业的δ-覆盖,并基于信息维数的定义,定量验证了企业分形分布的猜想,并测定了两个行业的分数维数.在此基础上将分数维数与嵌套区域秩序方法相结合,提出一种新的分形分布拟合方法FDF.经实际检验,FDF相比传统的方法,在所需数据量小、稳定性强、适应重点区域等方面,具有显著的特点和优势.最后,本文将该方法应用到一个调度实例问题,不仅给出了跨企业调度的优化范围,而且证明本文方法可以广泛应用于各类依赖于空间分布的企业协同研究.     

两类不确定奇异时滞系统鲁棒稳定的相关型判据

研究了不确定奇异时滞系统的鲁棒稳定性问题。首先以线性矩阵不等式的形式给出了奇异时滞系统正则,无脉冲模且零解渐近稳定的一种新的时滞相关型判据。通过引入新的参数避免了利用不等式处理交叉项,从而使该判据具有较小的保守性。最后,利用研究结果,给出了两类不确定奇异时滞系统新的时滞相关型鲁棒稳定性判据。     

一类混合时滞系统的混沌同步与应用

针对一类混合时滞系统的同步性问题,提出了这类系统混沌同步的一般化结果.利用Lyapunov函数,结合不等式技巧及驱动-响应方法,通过一个控制律来实现两个可辨识混合时滞系统的状态同步,并获得了实用的构造性代数条件,使得混沌同步的研究结果一般化,推广了已有结果.讨论了所获得的结果在生物学及神经网络中的应用,得到相应的同步控制充分性条件,进一步扩展了已有结果.     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.