时变条件下有宵禁限制的最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出时变条件下有软、硬宵禁限制的最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法,并对算法的复杂性进行了分析.最后给出了一个应用算例.     

具时变离散时滞单种群反馈控制模型的全局稳定性

研究具有时变时滞单种群反馈控制模型的全局稳定性,通过构造适当的Lyapunov泛函,得到保证系统全局稳定的充分性条件.     

一种求解时变条件下双目标最短路的算法

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,有时需要同时考虑两个目标,而这些目标可能会随着时间的变化而变化。为此,提出了一种利用标号法获得时变条件下双目标最短路的方法,考虑了不同的出发时间的情况,并对算法的复杂性进行了分析,最后给出了一个应用算例。     

Feedforward and feedback optimal control for linear time-varying systems with persistent disturbances

1 .INTRODUCTIONIn nature ,there are various external disturbancesaffecting the performances of systems . Many con-trol problemsinvolve designing a controller capableof stabilizing a given linear system while mini mi-zing the worst-case response to some additive dis-turbances . This problemis relevant to disturbancerejection and cancellation. One application area ofinterest is flight control through wind shear ,where disturbances arise from a modal for windshear based on harmonic oscillati…     

有未知延迟的下三角系统的输出反馈控制

主要研究状态和输入都有未知时变延迟的下三角系统的输出反馈控制.关于延迟仅规定它是有界的,但它的边界和时变率是未知的.针对要研究的系统,首先提出一个新的自适应输出反馈控制器;然后,为了处理有未知时变的状态,给出了一个新的变换和技术;最后,说明在所给的输出反馈控制器下所研究的系统是全局可控的.仿真结果说明了控制器的有效性.     

基于波动率测量误差的波动率预测模型

本文研究了一种基于波动率测量误差的波动率预测模型,并做了非线性扩展,期望改进预测效果.考虑到文献中关于波动率可能长记忆性和非线性并存的观点,本文以具有长记忆特征的HAR(heterogeneous autoregressive)模型为基础,加入波动率测量误差后模型持续性有所提高,结合非线性的时变参数模型则达到结构变化和减弱异方差的效果.本文用2652天的沪深300高频数据计算的已实现极差波动率来验证模型效果.固定参数下,在HAR型模型中加入测量误差作为调节变量可以较显著地改善样本外预测效果.时变参数下,加入测量误差的HARQ型模型预测效果大多优于对应的HAR型模型.时变参数模型总体上可以改善固定参数模型的预测效果,尤其在预测期较长的情况下改善均是显著的.     

基于Copula函数选择的多元退化产品可靠性模型

针对含有多个退化量的产品可靠性评估问题,提出了一种基于Copula函数选择的可靠性建模方法。首先,采用Anderson-Darling统计量对退化量进行拟合优度检验,选择其最优分布函数;其次,绘制退化量分布函数中的分布参数随测量时间的变化曲线,判断其与时间和应力的相关性;再次,给出一种选择Copula函数的综合方法,该方法结合了三种常用的选择方法;同时,采用两步似然估计法对未知参数进行了评估;最后,通过硫化丁腈橡胶O型密封圈进行恒定应力加速退化试验对方法的正确性进行了实例验证,并且与二维正态分布模型、形状参数为常数时的可靠性评估结果进行了对比分析。分析结果表明,给出的方法具有更好的实用性和更广泛的应用。     

基于Copula函数的系统可靠性冗余优化

针对系统可靠性冗余优化设计中冗余部件间可靠性的相关性经常被忽略而导致优化结果与工程实际有差距的问题，利用Copula连接函数中的Gumbel Copula函数来描述这些相关性，并根据相关性对冗余优化模型进行了改进. 针对模型的求解方法，选用GAG1启发式算法，并根据Gumbel Copula函数对其中的敏感因子进行了修正. 算例结果表明了改进方法的全面性、可行性.     

基于递推规范变量分析的时变过程故障检测

由于规范变量分析(CVA)不适应过程的时变特性,容易把正常的过程改变识别为故障.因此,针对时变过程提出一种故障检测方法是十分必要的.采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵.递推CVA有较高的计算负荷是需要解决的关键问题.通过引入一阶干扰理论来递推更新Hankel矩阵的奇异值分解(SVD).与普通奇异值分解相比,显著降低了递推算法的计算负荷.将提出的基于一阶干扰理论的递推规范变量分析(RCVA-FOP)应用于田纳西伊斯曼化工过程中.仿真结果表明,所提出方法不仅能有效适应过程的时变特性,而且可以有效检测到两种类型的故障.     

慢时变线性模型参数辨识递推算法及收敛性分析

针对慢时变线性模型,给出辨识的递推算法,并证明该算法能够保证参数收敛在一个有界空间区域,该区域包含参数真值集合;若工作点不发生变化,合理的收敛因子保证参数收敛到对应真值.在实际应用中,工业对象可以利用慢时变线性模型表示,因此该递推算法能够确保工业对象模型实时更新以跟踪工况的变化.通过实例仿真可以看出,该递推算法能够保证慢时变线性模型参数有效更新,并较为准确估计输出变量.