一类非线性离散系统的自适应控制

针对一类非线性离散系统 ,利用 Lyapunov方法和加权最小二乘估计设计了一种自适应控制器 ,在对非线性 (不加增长条件约束 )的情况下 ,得到了闭环系统的全局跟踪性能 .     

负顾客可服务的Geom/Geom/1离散时间排队模型

研究了一个单服务台的离散时间排队模型,正负顾客的到达服从几何分布,并且可以同时到达,正负顾客处于同等的位置．给出了两种抵消规则：抵消队尾的顾客,无论此顾客是否正在接受服务;抵消队尾的顾客,此顾客不在接受服务．负顾客到达后分别以这两种不同的抵消规则抵消系统中的正顾客;如果负顾客到达后,系统为空,则负顾客和正顾客一样,接受服务．通过求解方程组,得到这一模型的系统队长和等待队长的概率母函数以及系统队长和等待队长的稳态分布．     

爱尔朗排队系统的瞬态分析

对于一般分布的排队系统的瞬态解是一个相当复杂的问题，本文利用把福克－普朗克方程降阶去奇异性，转人继有外力作用的状态方程，利用Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ法，求得系统的瞬态及稳态解，并给出不同参数时的曲线族。     

非线性离散系统最优控制--逐次逼近方法

研究了非线性离散系统最优控制问题,提出一种逐次逼近方法;首先将系统的最优控制问题转化为非线性两点边值问题族,然后通过构造线性两点边值问题族,将非线性两点边值问题转化为非奇次线性两点边值问题族;得到的最优控制律由精确控制项和非线性补偿项两部分组成,精确控制项可以通过求解R iccati方程求出其精确解,非线性补偿项由逐次逼近法求解一族线性伴随向量方程的解序列求得;仿真结果证明了逐次逼近方法的有效性。     

区间离散广义系统输出反馈鲁棒H∞控制

讨论了区间离散广义系统的静态输出反馈鲁棒H∞控制问题,在给出区间离散广义系统的等价描述之后,基于系统参数矩阵不等式,得到了问题可解的充分条件,并给出了输出反馈控制器显式表示,所得控制器保证闭环系统是容许的,且满足给定的H∞性能指标,数值例子说明了该方法的可行性。     

灾难到达的Geom/Geom/1离散时间排队模型

构建了负顾客作为灾难到达的离散时间排队模型,运用状态转移分析方法,得到了模型的一步转移概率矩阵,从而求得模型的系统队长的概率母函数以及等待队长的概率母函数。     

具有反馈的批到达离开门限与减1服务轮询系统

考虑了具有贝努利反馈的批到达服务轮询系统：对于离开门眼服务规则下的轮询系统，得到了Fi 1(Z1，Z2，…，ZN)与Fi(Z1，Z2，…，ZN)的关系，各站轮询时刻的平均队长；服务器的轮询周期、服务器每次在各站的停留时间、访问间隔时间。对于减1服务规则下轮询系统而言，推导了Fi 1(Z1，Z2，…，ZN)与Fi(Z1，Z2，…，ZN)与的关系以及服务器每次在各站的停留时间。     

QUEUEING NETWORKS WITH INSTANTANEOUS SEQUENTIAL TRANSITIONS

1 IntroductionQueueing networks have been one of the most importallt techniques in the modeling andanalysis of computer, communication, transportation, and Iogistics systems. The first queueingnetwork model was introduced by J..k,..[i'2], in which Jackson considers a network with Nnodes, and transitions of the typex -- x -- ej ek5 i,k = 0,1,'',N, (1)where x = (x1, x2)'' 5 XN) denotes the number of customers at the N nodes, ej is the unitvector with a 1 at the j-th position and 0 elsewh…     

基于神经网络的全局滑模变结构控制

针对一类非线性不确定离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个前馈神经网络（FNNs）自适应调整趋近律中的参数ε和δ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。在用径向基神经网络（RBFNN）对系统进行模型估计的同时,基于平移滑平面的设计方案,实现了系统的全局鲁棒滑模控制。仿真结果表明控制系统具有良好的跟踪性能,该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,具有较强的鲁棒性。     

A New Approach to Optimal Filtering for SingularDiscrete-Time Stochastic Linear System

1IntroductionBecausetherealisticproblemwhichsingularsystemdescribesiswiderthanthenormalsystemsdo,theresearchofsingularsystemshasreceivedagreatdealofattention.Andmanyachievementshavebeenobtainedinthefieldsofstructuralcharacteranalysisanddesignmethodsofsingularsystems.Butforthestateestimationonlypreliminaryprobehasbeenmade.References[2]--[51proposedrespectivesolutionsbasedonleastsquaremethod.References[6]--[71transformsingularsystemsintonormalsystemsthroughmatrixresolutionandthenmakeuseofKalman…