非线性系统故障诊断与容错控制技术综述

介绍了一般非线性系统的模型,分析了非线性系统故障诊断与容错控制的特点,在此基础上综述了国内外在非线性系统故障诊断和容错控制技术上的研究进展和主要方法：包括基于滑模观测器的诊断方法、基于未知输入观测器的诊断方法、基于非线性观测器的容错控制、基于H∞的鲁棒容错控制方法等。总结了该领域待解决的几个重点和难点问题,并对该研究领域的发展趋势进行了展望。     

模态依赖时滞不确定Markov跳变系统的鲁棒H∞容错控制

针对一类具有模态依赖时变输入时滞和状态时滞的不确定奇异Markov跳变系统,在执行器发生故障的情况下,研究了其鲁棒H_∞容错控制问题. 基于积分不等式的方法,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了此类系统存在无记忆状态反馈鲁棒容错控制律的充分条件,并设计了鲁棒H_∞容错控制器,使得闭环系统稳定且满足一定的H_∞干扰抑制水平.最后,仿真算例验证了该方法的有效性.     

连续多时滞系统的保成本H∞容错控制

针对状态具有多个时滞的线性连续系统,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,研究了在执行器发生故障的情况下,连续多时滞系统的保成本H_∞容错控制问题。首先,在无外部扰动时,得到了系统存在容错控制器的一个充分条件|其次,得到了系统存在保成本容错控制器的一个充分条件|最后,在有外部扰动时,得到了系统存在H_∞容错控制器的一个充分条件。进一步,得到了系统存在保成本H_∞容错控制器的一个充分条件以及该控制器的设计方法。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。     

基于差异驱动原理与均值关联度的动态多指标决策模型

针对现有的基于关联分析的动态多指标决策模型存在的不足,根据新信息优先原理,提出了基于矩阵范数的时序权重确定方法,并利用差异驱动原理,提出了指标权重的确定方法。在时序权重和指标权重确定的基础上,建立了基于方案均值关联度的动态多指标决策模型,并给出了该模型的计算步骤。通过对4种不同型号的武器装备系统的综合效能评估的实例分析,检验了文章所构造的动态多指标决策模型的有效性。     

评价关系转化及其在群组评价中的应用

评价关系是评价群体形成关于被评价对象群体性认知的重要因素之一,根据参与者的主观经验、学习和认知特征、评价群体的网络结构特征和参与者主观偏好的相似性,定义了由关系度、局部链接中心性测度和参与者偏好相似性测度构成的评价关系,讨论了评价关系转化形式、评价关系优先序算子及其权重向量的确定,给出评价关系优先序算子性质。考虑评价关系的群组评价方法能够差异化处理由于评价目标、评价规则和评价群体特征带来的具体问题,形成有针对性的,由关系值和评价值构成的二元群组评价结论。     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

基于T-S模糊模型的网络控制系统鲁棒H∝容错控制

针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了执行器故障下一类非线性网络控制系统的鲁棒H_∞容错控制问题。基于不确定T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,考虑了更实际、更常见的执行器部分失效情况。通过引入一个积分不等式,获得了此类系统的时滞相关鲁棒稳定性条件,且采用锥补线性化算法给出了此类系统的鲁棒H_∞容错控制器设计方法。仿真算例表明,对于任意容许的不确定性以及执行器故障,所设计的控制器能使系统鲁棒渐近稳定,且具有H_∞范数界。       

基于ITSM的多攻击点目标优先级排序

针对多攻击点目标优先级排序问题,首先建立了基于属性测度线性加权的目标优先级排序模型;然后通过对战术重要性标绘的改进,提出了一种新的目标优先级排序算法,并将其扩展到多点攻击场景。单点攻击和多点攻击不同场景下仿真实验表明,所提算法明确反映了各属性测度与目标优先级的非线性关系,较之多属性测度线性加权法和战术重要性标绘更加适应实际战场态势需求。     

认知无线电系统中的协作频谱共享博弈

该文运用协作博弈中的纳什讨价还价方法分析认知无线电系统中的频谱分配. 以所有次用户的收益乘积最大化为目标,引入次用户优先级参数以改进次用户的效用函数. 证明了在协作博弈过程中,新的效用函数存在纳什协商解,而且这个解是唯一的. 仿真结果表明,改进的协作博弈算法可通过参数设置来体现次用户之间的优先权,使次用户之间协作地进行博弈,使频谱分配更加公平有效.     

铁路车流径路优化的遗传算法设计

将铁路车流径路的优化问题分解为两个:车流排列离散空间中车流排列优化,车流排列的评价计算.在给出车流排列的评价函数的定义后,引入旅行商问题的描述,把车流排列优化问题归约为TSP问题,从而给出了车流排列优化的复杂性分析.引入优先权编码,定义种群个体的适应值函数和相应的遗传操作,给出相应的遗传优化算法,并以实际运营数据为依据,进行仿真计算.通过同禁忌搜索法计算结果比较,遗传算法虽然在解的精度上略逊一筹,但计算工作量小得多,硬件要求也没有禁忌搜索法高.因此,具体选用应以具体情况而定.条件允许,最好将两种算法结合起来使用.