2013年 第39卷 第9期
2013, 39(9): 1389-1401.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01389
摘要:
简要回顾了非线性系统的镇定和输出调节的最新进展, 概述了这两类表面上独立的课题之间的内在联系. 同时也讨论了部分未解决的问题和未来的研究工作.
简要回顾了非线性系统的镇定和输出调节的最新进展, 概述了这两类表面上独立的课题之间的内在联系. 同时也讨论了部分未解决的问题和未来的研究工作.
2013, 39(9): 1402-1412.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01402
摘要:
交通仿真和计算实验作为交通科学问题研究和工程应用实践中的重要方法和手段, 受到越来越多的关注.本文从社会网络角度, 分析了2000年～2012年来, ISI Web of Science (WoS) 收录的关于交通仿真及计算实验研究的文献. 本文工作分为三部分: 首先, 分析了近13年来该领域每年论文的发表趋势; 其次, 引入社会网络, 从论文数量、影响力、合作关系和知识传播度四个方面考察了关键学者, 并给出了其合作关系聚类图; 最后, 仍然从上述四个方面考察了本领域内关键的研究机构. 结果表明: 该领域的研究成果和研究机构增长迅速; 学者之间的合作关系非常广泛且极为复杂; 合作的广泛程度与知识传播度并无明显的相关性; 研究机构层面的合作呈现分散状态, 且合作单位数量较少.
交通仿真和计算实验作为交通科学问题研究和工程应用实践中的重要方法和手段, 受到越来越多的关注.本文从社会网络角度, 分析了2000年～2012年来, ISI Web of Science (WoS) 收录的关于交通仿真及计算实验研究的文献. 本文工作分为三部分: 首先, 分析了近13年来该领域每年论文的发表趋势; 其次, 引入社会网络, 从论文数量、影响力、合作关系和知识传播度四个方面考察了关键学者, 并给出了其合作关系聚类图; 最后, 仍然从上述四个方面考察了本领域内关键的研究机构. 结果表明: 该领域的研究成果和研究机构增长迅速; 学者之间的合作关系非常广泛且极为复杂; 合作的广泛程度与知识传播度并无明显的相关性; 研究机构层面的合作呈现分散状态, 且合作单位数量较少.
2013, 39(9): 1413-1420.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01413
摘要:
针对一类带有执行器饱和的未知动态离散时间非线性系统, 提出了一种新的最优跟踪控制方案. 该方案基于迭代自适应动态规划算法, 为了实现最优控制, 首先建立了未知系统动态的数据辨识器. 通过引入M网络, 获得了稳态控制的精确表达式. 为了消除执行器饱和的影响, 提出了一个非二次的性能指标函数. 然后提出了一种迭代自适应动态规划算法获得最优跟踪控制的解, 并给出了收敛性分析. 为了实现最优控制方案, 神经网络被用来构建数据辨识器、计算性能指标函数、近似最优控制策略和求解稳态控制. 仿真结果验证了本文所提出的最优跟踪控制方法的有效性.
针对一类带有执行器饱和的未知动态离散时间非线性系统, 提出了一种新的最优跟踪控制方案. 该方案基于迭代自适应动态规划算法, 为了实现最优控制, 首先建立了未知系统动态的数据辨识器. 通过引入M网络, 获得了稳态控制的精确表达式. 为了消除执行器饱和的影响, 提出了一个非二次的性能指标函数. 然后提出了一种迭代自适应动态规划算法获得最优跟踪控制的解, 并给出了收敛性分析. 为了实现最优控制方案, 神经网络被用来构建数据辨识器、计算性能指标函数、近似最优控制策略和求解稳态控制. 仿真结果验证了本文所提出的最优跟踪控制方法的有效性.
2013, 39(9): 1421-1430.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01421
摘要:
针对一类不确定中立型时变时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性问题, 构造了一个新Lyapunov-Krasovskii泛函, 并结合自由矩阵方法和牛顿—莱布尼茨公式, 得到了新的时滞相关稳定性判据. 该判据考虑了中立型时变时滞Hopfield神经网络中的参数不确定性, 所得结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)的形式给出, 容易验证. 最后, 通过两个数值算例验证了该结果的有效性及可行性. 该判据对丰富与完善中立型神经网络的稳定性理论体系, 具有积极的意义.
针对一类不确定中立型时变时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性问题, 构造了一个新Lyapunov-Krasovskii泛函, 并结合自由矩阵方法和牛顿—莱布尼茨公式, 得到了新的时滞相关稳定性判据. 该判据考虑了中立型时变时滞Hopfield神经网络中的参数不确定性, 所得结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)的形式给出, 容易验证. 最后, 通过两个数值算例验证了该结果的有效性及可行性. 该判据对丰富与完善中立型神经网络的稳定性理论体系, 具有积极的意义.
2013, 39(9): 1431-1438.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01431
摘要:
研究了多智能体系统中最优持久编队生成算法,并根据对应的通信拓扑设计了最优持久编队的运动控制算法.首先,提出了基础圈概念,通过有向增加顶点操作,研究了基础圈为三角形或包含部分四边形的最优持久编队的分布式生成算法;在此基础上,考虑到持久编队中单向通信邻居的状态信息,设计了基于距离的最优持久编队运动控制算法.最后,仿真研究验证了所提算法的有效性.
研究了多智能体系统中最优持久编队生成算法,并根据对应的通信拓扑设计了最优持久编队的运动控制算法.首先,提出了基础圈概念,通过有向增加顶点操作,研究了基础圈为三角形或包含部分四边形的最优持久编队的分布式生成算法;在此基础上,考虑到持久编队中单向通信邻居的状态信息,设计了基于距离的最优持久编队运动控制算法.最后,仿真研究验证了所提算法的有效性.
2013, 39(9): 1439-1446.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01439
摘要:
研究了顺序资源共享分配系统的建模模型S4PR (Systems of sequential systems with shared resources)网的活性问题. 已有的研究成果表明, 一个S4PR网在所有信标都满足max, max'或max"-controlled 时能保持活性, 但现有的活性条件对信标的限制严格且不适用于某些网系统, 本文提出了一类名为max*-controlled的改进型条件, 并证明了当一个S4PR网的所有信标都满足max*-controlled条件时, 网系统能保持活性. 与现有的其他条件相比, 新的活性条件更加宽松, 为设计更高允许度的死锁预防或者活性保持监控器提供了理论支撑.
研究了顺序资源共享分配系统的建模模型S4PR (Systems of sequential systems with shared resources)网的活性问题. 已有的研究成果表明, 一个S4PR网在所有信标都满足max, max'或max"-controlled 时能保持活性, 但现有的活性条件对信标的限制严格且不适用于某些网系统, 本文提出了一类名为max*-controlled的改进型条件, 并证明了当一个S4PR网的所有信标都满足max*-controlled条件时, 网系统能保持活性. 与现有的其他条件相比, 新的活性条件更加宽松, 为设计更高允许度的死锁预防或者活性保持监控器提供了理论支撑.
2013, 39(9): 1447-1457.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01447
摘要:
针对复杂场景中目标由于成像畸变、部分遮挡和局部缺失难于识别的难题, 提出了一种新的特征点——弦高点, 将其和遗传算法相结合用于图像的仿射配准. 算法首先给出了弦高点的定义, 并证明了其仿射不变性; 然后,应用遗传算法搜索模型和目标轮廓上两对对应点, 以弦高点作为第三对对应点, 求解最优的仿射变换矩阵; 最后,对遗传算法搜索的结果再进行线性搜索, 提高配准的精度. 本文利用 LTS Hausdorff距离(Least trimmed square Hausdorff distance, LTS-HD) 进行度量, 能有效克服部分遮挡或局部缺失的影响. 由于采用遗传算法, 并只需搜索两对对应点, 配准的速度得到提高. 理论分析和实验结果均表明, 该算法能有效地进行仿射配准, 并能处理部分遮挡或局部缺失.
针对复杂场景中目标由于成像畸变、部分遮挡和局部缺失难于识别的难题, 提出了一种新的特征点——弦高点, 将其和遗传算法相结合用于图像的仿射配准. 算法首先给出了弦高点的定义, 并证明了其仿射不变性; 然后,应用遗传算法搜索模型和目标轮廓上两对对应点, 以弦高点作为第三对对应点, 求解最优的仿射变换矩阵; 最后,对遗传算法搜索的结果再进行线性搜索, 提高配准的精度. 本文利用 LTS Hausdorff距离(Least trimmed square Hausdorff distance, LTS-HD) 进行度量, 能有效克服部分遮挡或局部缺失的影响. 由于采用遗传算法, 并只需搜索两对对应点, 配准的速度得到提高. 理论分析和实验结果均表明, 该算法能有效地进行仿射配准, 并能处理部分遮挡或局部缺失.
2013, 39(9): 1458-1466.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01458
摘要:
针对非均匀光照图像不能满足"视觉匹配"的问题, 依据人眼视觉机制提出了非均匀光照图像二次曝光算法. 首先, 融合退化过程模拟模型(Degradation process simulation model, DPSM)和Retinex模型得到了非均匀光照图像的成像模型, 利用修正的变分Retinex求解方法,获取乘性光照图像; 在人眼视觉阈值性的引导下去除加性光照图像, 获取反射图像; 依据视觉感光适应性对乘性光照图像进行动态范围调整, 并同反射图像相乘获取全局增强结果; 将全局增强结果同原始图像融合, 并对低照度区域进行颜色校正, 获取"视觉匹配"结果. 实验证明本文算法的场景再现结果可以较好地满足"视觉匹配", 性能达到或者超越了现有算法.
针对非均匀光照图像不能满足"视觉匹配"的问题, 依据人眼视觉机制提出了非均匀光照图像二次曝光算法. 首先, 融合退化过程模拟模型(Degradation process simulation model, DPSM)和Retinex模型得到了非均匀光照图像的成像模型, 利用修正的变分Retinex求解方法,获取乘性光照图像; 在人眼视觉阈值性的引导下去除加性光照图像, 获取反射图像; 依据视觉感光适应性对乘性光照图像进行动态范围调整, 并同反射图像相乘获取全局增强结果; 将全局增强结果同原始图像融合, 并对低照度区域进行颜色校正, 获取"视觉匹配"结果. 实验证明本文算法的场景再现结果可以较好地满足"视觉匹配", 性能达到或者超越了现有算法.
2013, 39(9): 1467-1475.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01467
摘要:
接收者操作特性(Receiver operating characteristics, ROC)曲线下面积(Area under the ROC curve, AUC)常被用于度量分类器在整个类先验分布上的总体分类性能. 原始Boosting算法优化分类精度,但在AUC度量下并非最优. 提出了一种AUC优化Boosting改进算法,通过在原始Boosting迭代中引入数据重平衡操作,实现弱学习算法优化目标从精度向AUC的迁移. 实验结果表明,较之原始Boosting算法,新算法在AUC度量下能获得更好性能.
接收者操作特性(Receiver operating characteristics, ROC)曲线下面积(Area under the ROC curve, AUC)常被用于度量分类器在整个类先验分布上的总体分类性能. 原始Boosting算法优化分类精度,但在AUC度量下并非最优. 提出了一种AUC优化Boosting改进算法,通过在原始Boosting迭代中引入数据重平衡操作,实现弱学习算法优化目标从精度向AUC的迁移. 实验结果表明,较之原始Boosting算法,新算法在AUC度量下能获得更好性能.
2013, 39(9): 1476-1491.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01476
摘要:
针对柔性作业车间(Flexible job-shop, FJS)生产计划(Production planning, PP)与调度紧密衔接的特点, 建立了生产计划与调度集成优化模型. 模型综合考虑了安全库存、需求损失及工件加工路线柔性等方面因素. 提出了一种基于拉格朗日松弛(Lagrangian relaxation, LR)的分解算法, 将原问题分解为计划子问题与调度子问题. 针对松弛的生产计划子问题, 提出一种新的费用结构, 以保证生产计划决策与实际情况相符, 并设计了一种变量固定—松弛策略与滚动时域组合算法进行求解. 对于调度子问题中的加工路线柔性问题, 提出了一种新的机器选择策略. 通过数值实验验证了模型与算法的有效性.
针对柔性作业车间(Flexible job-shop, FJS)生产计划(Production planning, PP)与调度紧密衔接的特点, 建立了生产计划与调度集成优化模型. 模型综合考虑了安全库存、需求损失及工件加工路线柔性等方面因素. 提出了一种基于拉格朗日松弛(Lagrangian relaxation, LR)的分解算法, 将原问题分解为计划子问题与调度子问题. 针对松弛的生产计划子问题, 提出一种新的费用结构, 以保证生产计划决策与实际情况相符, 并设计了一种变量固定—松弛策略与滚动时域组合算法进行求解. 对于调度子问题中的加工路线柔性问题, 提出了一种新的机器选择策略. 通过数值实验验证了模型与算法的有效性.
2013, 39(9): 1492-1501.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01492
摘要:
研究了钢铁企业的全流程物流优化问题, 该问题在确保全流程各个工序机组产能和库存能力限制以及满足客户需求的前提下, 决策炼钢、连铸、热轧及冷轧工序间的物料流向和流量, 最小化物流成本、产能损失及库存费用. 为该问题建立了混合整数规划(Mixed integer programming, MIP)模型. 在问题求解中, 首先对MIP模型进行了Dantzig-Wolfe分解, 得到一个结构相对简单但列变量数目非常多的主问题和四个描述列向量空间的子问题. 然后, 从一个包含部分列变量的限制主问题出发, 通过子问题和主问题之间的迭代来获取主问题线性松弛的最优解. 最后, 将列生成同分支—定界相结合, 即分支—定价算法, 以获取原问题的整数最优解. 对某钢铁企业的实际生产数据扩展的随机算例进行仿真实验, 结果显示所提出的算法能够在合理计算时间内获得最优解或次优解.
研究了钢铁企业的全流程物流优化问题, 该问题在确保全流程各个工序机组产能和库存能力限制以及满足客户需求的前提下, 决策炼钢、连铸、热轧及冷轧工序间的物料流向和流量, 最小化物流成本、产能损失及库存费用. 为该问题建立了混合整数规划(Mixed integer programming, MIP)模型. 在问题求解中, 首先对MIP模型进行了Dantzig-Wolfe分解, 得到一个结构相对简单但列变量数目非常多的主问题和四个描述列向量空间的子问题. 然后, 从一个包含部分列变量的限制主问题出发, 通过子问题和主问题之间的迭代来获取主问题线性松弛的最优解. 最后, 将列生成同分支—定界相结合, 即分支—定价算法, 以获取原问题的整数最优解. 对某钢铁企业的实际生产数据扩展的随机算例进行仿真实验, 结果显示所提出的算法能够在合理计算时间内获得最优解或次优解.
2013, 39(9): 1502-1510.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01502
摘要:
针对卷积盲分离问题,提出一种新的矩阵联合分块对角化(Joint block diagonalization, JBD)算法. 现有的迭代非正交联合分块对角化算法都存在不收敛的情况,本文利用分离矩阵的特殊结构确保其可逆性,使得算法的迭代过程稳定. 在已知矩阵分块结构的条件下,首先,将卷积盲分离模型写成瞬时形式,并说明其满足联合分块对角化结构; 然后,提出联合分块对角化的代价函数,依据代价函数的最小化等价于矩阵中每个分块的范数最小化, 将整个分离矩阵的迭代更新转化成每个分块的迭代更新;最后,利用最小化条件得到迭代算法. 实数和复数两种情况下的算法都进行了推导.基本实验验证了新算法在不同条件下的性能; 仿真实验中对在时域和频域都重叠的信号的卷积混合进行盲分离,实验结果验证了新算法具有更好的分离性能和更稳定的分离能力.
针对卷积盲分离问题,提出一种新的矩阵联合分块对角化(Joint block diagonalization, JBD)算法. 现有的迭代非正交联合分块对角化算法都存在不收敛的情况,本文利用分离矩阵的特殊结构确保其可逆性,使得算法的迭代过程稳定. 在已知矩阵分块结构的条件下,首先,将卷积盲分离模型写成瞬时形式,并说明其满足联合分块对角化结构; 然后,提出联合分块对角化的代价函数,依据代价函数的最小化等价于矩阵中每个分块的范数最小化, 将整个分离矩阵的迭代更新转化成每个分块的迭代更新;最后,利用最小化条件得到迭代算法. 实数和复数两种情况下的算法都进行了推导.基本实验验证了新算法在不同条件下的性能; 仿真实验中对在时域和频域都重叠的信号的卷积混合进行盲分离,实验结果验证了新算法具有更好的分离性能和更稳定的分离能力.
2013, 39(9): 1511-1522.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01511
摘要:
针对Elman神经网络的学习速度和泛化性能, 提出一种具有量子门结构的新型Elman神经网络模型及其梯度扩展反向传播(Back-propagation)学习算法, 新模型由量子比特神经元和经典神经元构成. 新网络结构采用量子映射层以确保来自上下文单元的局部反馈与隐藏层输入之间的模式一致; 通过量子比特神经元输出与相关量子门参数的修正互补关系以提高网络更新动力. 新学习算法采用搜索然后收敛的策略自适应地调整学习率参数以提高网络学习速度; 通过将上下文单元的权值扩展到隐藏层的权值矩阵, 使其在与隐藏层权值同步更新过程中获取时间序列的额外信息, 从而提高网络上下文单元输出与隐藏层输入之间的匹配程度. 以峰值检波为例的数值实验结果显示, 在量子反向传播学习过程中, 量子门Elman神经网络具有较快的学习速度和良好的泛化性能.
针对Elman神经网络的学习速度和泛化性能, 提出一种具有量子门结构的新型Elman神经网络模型及其梯度扩展反向传播(Back-propagation)学习算法, 新模型由量子比特神经元和经典神经元构成. 新网络结构采用量子映射层以确保来自上下文单元的局部反馈与隐藏层输入之间的模式一致; 通过量子比特神经元输出与相关量子门参数的修正互补关系以提高网络更新动力. 新学习算法采用搜索然后收敛的策略自适应地调整学习率参数以提高网络学习速度; 通过将上下文单元的权值扩展到隐藏层的权值矩阵, 使其在与隐藏层权值同步更新过程中获取时间序列的额外信息, 从而提高网络上下文单元输出与隐藏层输入之间的匹配程度. 以峰值检波为例的数值实验结果显示, 在量子反向传播学习过程中, 量子门Elman神经网络具有较快的学习速度和良好的泛化性能.
2013, 39(9): 1523-1532.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01523
摘要:
与集中式和分布式融合滤波器相比, 序贯式融合滤波器不仅保证了估计精度相同, 而且在对测量值即到达即滤波、部分测量值缺失等方面都具有灵活性、自适应性和实时性等特点. 为此, 本文针对一类噪声能量有界的多传感器动态系统, 给出了一种序贯式融合有限域H∞滤波器. 首先, 利用测量值扩维的方法, 给出一种集中式融合有限域H∞ 滤波器; 然后, 利用H∞滤波的性能指标与二次型不等式之间、以及Hilbert空间二次型的稳定点与Krein空间正交投影之间等的对应关系, 构造出一种序贯式融合有限域H∞ 滤波器; 最后, 从理论与数值仿真两方面验证了新滤波器与集中式融合有限域H∞滤波器的性能等价性.
与集中式和分布式融合滤波器相比, 序贯式融合滤波器不仅保证了估计精度相同, 而且在对测量值即到达即滤波、部分测量值缺失等方面都具有灵活性、自适应性和实时性等特点. 为此, 本文针对一类噪声能量有界的多传感器动态系统, 给出了一种序贯式融合有限域H∞滤波器. 首先, 利用测量值扩维的方法, 给出一种集中式融合有限域H∞ 滤波器; 然后, 利用H∞滤波的性能指标与二次型不等式之间、以及Hilbert空间二次型的稳定点与Krein空间正交投影之间等的对应关系, 构造出一种序贯式融合有限域H∞ 滤波器; 最后, 从理论与数值仿真两方面验证了新滤波器与集中式融合有限域H∞滤波器的性能等价性.
2013, 39(9): 1533-1542.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01533
摘要:
目前, 主元分析方法(PCA)在数据处理、模式识别、过程监测等领域得到了越来越广泛的应用, 但仍存在部分关键问题亟待解决. 本文为了提高PCA方法的故障检测性能, 进行了一系列的改进, 首先, 本文引入相对变换的概念, 使用马氏距离相对变换直接消除量纲, 通过理论推导证明了马氏距离相对变换可以对数据不进行标准化直接进行数据变换, 而且给出了在相对空间内数据进行PCA变换的合理解释, 表明了基于马氏距离相对变换的PCA故障检测方法可以有效的消除变量量纲对数据的影响, 提高数据的可分性. 其次, 改进了SPE监控指标, 提出一种基于马氏距离的平方预测误差指标, 更有效地实现对工业过程的故障检测. 最后, 将两种改进方法相结合, 提出改进的马氏距离相对变换PCA故障检测方法, 并以轧钢过程活套系统为背景, 实际数据仿真结果表明: 与PCA以及其它改进方法相比, 本文提出的方法具有更好的故障检测性能和实时性, 能准确、有效地检测出活套故障.
目前, 主元分析方法(PCA)在数据处理、模式识别、过程监测等领域得到了越来越广泛的应用, 但仍存在部分关键问题亟待解决. 本文为了提高PCA方法的故障检测性能, 进行了一系列的改进, 首先, 本文引入相对变换的概念, 使用马氏距离相对变换直接消除量纲, 通过理论推导证明了马氏距离相对变换可以对数据不进行标准化直接进行数据变换, 而且给出了在相对空间内数据进行PCA变换的合理解释, 表明了基于马氏距离相对变换的PCA故障检测方法可以有效的消除变量量纲对数据的影响, 提高数据的可分性. 其次, 改进了SPE监控指标, 提出一种基于马氏距离的平方预测误差指标, 更有效地实现对工业过程的故障检测. 最后, 将两种改进方法相结合, 提出改进的马氏距离相对变换PCA故障检测方法, 并以轧钢过程活套系统为背景, 实际数据仿真结果表明: 与PCA以及其它改进方法相比, 本文提出的方法具有更好的故障检测性能和实时性, 能准确、有效地检测出活套故障.
2013, 39(9): 1543-1546.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01543
摘要:
本文分析了初始状态为正交的二维线性正系统的渐近稳定性. 与一维系统不同, 初始状态为正交的二维系统的稳定性严格依赖于合适的初始条件. 首先, 当初始状态 绝对收敛时, 二维正FM I 模型的渐近稳定性判据被提出. 然后, 针对二维正Rosser模型, 在初始状态 绝对收敛时, 相似的结论被给出. 最后, 两个数字实例证实了这些判据的有效性.
本文分析了初始状态为正交的二维线性正系统的渐近稳定性. 与一维系统不同, 初始状态为正交的二维系统的稳定性严格依赖于合适的初始条件. 首先, 当初始状态 绝对收敛时, 二维正FM I 模型的渐近稳定性判据被提出. 然后, 针对二维正Rosser模型, 在初始状态 绝对收敛时, 相似的结论被给出. 最后, 两个数字实例证实了这些判据的有效性.
2013, 39(9): 1547-1551.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01547
摘要:
对于多输入多输出系统, 在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择. Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array, RGA)法, 以及学者们后来提出的各种改进方法, 都只适用于稳定系统. 本文针对不稳定系统, 基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control, GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则. 通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择, 使系统闭环稳定; 由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵, 以此得出控制结构的变量配对方案. 通过实例研究表明, 对于开环不稳定系统, 该方法可以得出正确的变量配对结果.
对于多输入多输出系统, 在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择. Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array, RGA)法, 以及学者们后来提出的各种改进方法, 都只适用于稳定系统. 本文针对不稳定系统, 基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control, GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则. 通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择, 使系统闭环稳定; 由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵, 以此得出控制结构的变量配对方案. 通过实例研究表明, 对于开环不稳定系统, 该方法可以得出正确的变量配对结果.
2013, 39(9): 1552-1557.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01552
摘要:
考虑惯性执行器输出速度有限的实际,引入趋近律变化速率的控制函数,设计了一种新的无抖振离散滑模变速趋近律算法. 首次提出了通过设计趋近律变化速率来构造离散滑模趋近律的思想,使得控制器的物理意义更加明显,设计更加灵活和简单.对于标称系统, 该算法可以使切换函数在有限时间内快速无抖振地收敛至零;对于满足匹配条件的不确定系统,切 换函数能够收敛至与不确定性及控制参数相关的某一数值,通过设置控制参数,可使这一数值任意小.
考虑惯性执行器输出速度有限的实际,引入趋近律变化速率的控制函数,设计了一种新的无抖振离散滑模变速趋近律算法. 首次提出了通过设计趋近律变化速率来构造离散滑模趋近律的思想,使得控制器的物理意义更加明显,设计更加灵活和简单.对于标称系统, 该算法可以使切换函数在有限时间内快速无抖振地收敛至零;对于满足匹配条件的不确定系统,切 换函数能够收敛至与不确定性及控制参数相关的某一数值,通过设置控制参数,可使这一数值任意小.
2013, 39(9): 1558-1563.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01558
摘要:
针对基于障碍Lyapunov函数的非线性约束系统反推控制中, 控制器结构复杂、约束量初值选取区间小、会引入额外参数等问题, 提出了一种新的基于非线性映射的自适应反推控制方案. 该方法扩大约束量的初值选取区间为整个约束区间, 增加了系统初值选取和控制器设计的便易性. 约束量被映射至实数空间中, 因此映射后的新系统可以直接应用反推法设计控制器, 简化了控制器结构且不会引入额外参数. 证明了映射前后系统具有一致的收敛性, 保证闭环系统所有信号一致有界, 并且跟踪误差渐近收敛于零. 仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.
针对基于障碍Lyapunov函数的非线性约束系统反推控制中, 控制器结构复杂、约束量初值选取区间小、会引入额外参数等问题, 提出了一种新的基于非线性映射的自适应反推控制方案. 该方法扩大约束量的初值选取区间为整个约束区间, 增加了系统初值选取和控制器设计的便易性. 约束量被映射至实数空间中, 因此映射后的新系统可以直接应用反推法设计控制器, 简化了控制器结构且不会引入额外参数. 证明了映射前后系统具有一致的收敛性, 保证闭环系统所有信号一致有界, 并且跟踪误差渐近收敛于零. 仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.
2013, 39(9): 1564-1569.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01564
摘要:
考虑具有任意切换序列线性离散切换系统的迭代学习控制问题. 假设切换系统在有限时间区间内重复运行, P型ILC算法可实现该类系统在整个时间区间内的完全跟踪控制. 采用超向量方法给出了算法在迭代域内收敛的条件, 并在理论上分析了的收敛性. 仿真示例验证了理论的结果.
考虑具有任意切换序列线性离散切换系统的迭代学习控制问题. 假设切换系统在有限时间区间内重复运行, P型ILC算法可实现该类系统在整个时间区间内的完全跟踪控制. 采用超向量方法给出了算法在迭代域内收敛的条件, 并在理论上分析了的收敛性. 仿真示例验证了理论的结果.
2013, 39(9): 1570-1575.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01570
摘要:
针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步: 1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问题;2) 采用TV约束对1)中得到的重建图像进行修正.算法对TV约束条件下采用l1作正则项的重建模型分开求解,降低了算法的复杂度,加快了收敛速度.算法在稀疏投影数据下可以快速重建CT图像且质量较好.本文采用经典的Shepp-Logan图像进行仿真实验并对实际得到的电路板投影数据进行重建,结果表明该算法可满足重建质量要求且重建速度有较大提升.
针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步: 1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问题;2) 采用TV约束对1)中得到的重建图像进行修正.算法对TV约束条件下采用l1作正则项的重建模型分开求解,降低了算法的复杂度,加快了收敛速度.算法在稀疏投影数据下可以快速重建CT图像且质量较好.本文采用经典的Shepp-Logan图像进行仿真实验并对实际得到的电路板投影数据进行重建,结果表明该算法可满足重建质量要求且重建速度有较大提升.
2013, 39(9): 1575-1580.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01575
摘要:
局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构, 引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法.该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题; 更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余, 因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集, 这样做, 对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定, 与LPP、LDA (Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率.
局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构, 引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法.该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题; 更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余, 因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集, 这样做, 对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定, 与LPP、LDA (Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率.
