1999年 第25卷 第4期
1999, 25(4): 433-440.
摘要:
研究了含有未建模动态的慢时变系统的自适应镇定问题.考虑的对象具有非最小相 位、含未建模动态和大范围时变参数等不良特性,且存在未知但有界外部扰动.这类对象很难 用时不变鲁棒控制器或传统自适应控制器进行镇定.利用l1优化设计结合参数估计的投影算 法,提出了一种自适应鲁棒控制策略.基于l1优化设计的连续性和投影算法的收敛性,证明了 这种控制策略能够持续适应慢时变对象并且保持闭环系统一致稳定性.鲁棒性分析表明这种 控制策略具有良好的鲁棒镇定性.
研究了含有未建模动态的慢时变系统的自适应镇定问题.考虑的对象具有非最小相 位、含未建模动态和大范围时变参数等不良特性,且存在未知但有界外部扰动.这类对象很难 用时不变鲁棒控制器或传统自适应控制器进行镇定.利用l1优化设计结合参数估计的投影算 法,提出了一种自适应鲁棒控制策略.基于l1优化设计的连续性和投影算法的收敛性,证明了 这种控制策略能够持续适应慢时变对象并且保持闭环系统一致稳定性.鲁棒性分析表明这种 控制策略具有良好的鲁棒镇定性.
1999, 25(4): 441-448.
摘要:
统一预测控制克服了一般预测控制器设计时难以比较每种控制器效果的缺点,将每 个问题的设计统一在一种框架下进行,设计费用也显著降低.对单输入单输出系统,统一预测 控制是一种优越的预测控制方法.采用内模结构就设计参数和模型匹配性对统一预测控制闭 环系统的跟踪性能和鲁棒性能的影响作更为详细的分析.从中可以看出内模结构在预测控制 中的独特优点.本文最后对一些结论给出了仿真结果.
统一预测控制克服了一般预测控制器设计时难以比较每种控制器效果的缺点,将每 个问题的设计统一在一种框架下进行,设计费用也显著降低.对单输入单输出系统,统一预测 控制是一种优越的预测控制方法.采用内模结构就设计参数和模型匹配性对统一预测控制闭 环系统的跟踪性能和鲁棒性能的影响作更为详细的分析.从中可以看出内模结构在预测控制 中的独特优点.本文最后对一些结论给出了仿真结果.
1999, 25(4): 449-456.
摘要:
提出解决具有开、完工期限制的约束Job-shop生产调度问题的一种神经网络方法. 该方法通过约束神经网络,描述各种加工约束条件,并对不满足约束的开工时间进行相应调 节,得到可行调度方案;然后由梯度搜索算法优化可行调度方案,直至得到最终优化可行调度 解.理论分析、仿真实验表明了方法的有效性.
提出解决具有开、完工期限制的约束Job-shop生产调度问题的一种神经网络方法. 该方法通过约束神经网络,描述各种加工约束条件,并对不满足约束的开工时间进行相应调 节,得到可行调度方案;然后由梯度搜索算法优化可行调度方案,直至得到最终优化可行调度 解.理论分析、仿真实验表明了方法的有效性.
1999, 25(4): 457-466.
摘要:
研究利用Tabu搜索从大特征集中选择一组有效特征的问题.分析了Tabu搜索中 表长、邻域大小和候选解数量等参数对Tabu搜索的影响.对两种特征选择的问题,与经典及 最近新提出的一些特征选择方法如SFS,SBS,GSFS,GSBS,PTA,BB,GA和SFFS,SFBS等 算法的实验比较表明,Tabu搜索在求解时间和解的质量上都取得了满意的结果.
研究利用Tabu搜索从大特征集中选择一组有效特征的问题.分析了Tabu搜索中 表长、邻域大小和候选解数量等参数对Tabu搜索的影响.对两种特征选择的问题,与经典及 最近新提出的一些特征选择方法如SFS,SBS,GSFS,GSBS,PTA,BB,GA和SFFS,SFBS等 算法的实验比较表明,Tabu搜索在求解时间和解的质量上都取得了满意的结果.
1999, 25(4): 467-475.
摘要:
提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR 模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模 型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关.基于模型参数构造了特征 向量,并设计了复数神经网络分类器,给出了复数神经网络学习算法.实验结果表明CNEAR 模型在较低阶次即能获得较高的识别率,CNEAR模型对带噪声图形及形状差别较小图形的 识别效果要好于复数域自回归模型方法.
提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR 模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模 型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关.基于模型参数构造了特征 向量,并设计了复数神经网络分类器,给出了复数神经网络学习算法.实验结果表明CNEAR 模型在较低阶次即能获得较高的识别率,CNEAR模型对带噪声图形及形状差别较小图形的 识别效果要好于复数域自回归模型方法.
1999, 25(4): 476-482.
摘要:
数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来在国际上引起了人们极大的兴 趣与注意.提出了一个利用块分类的自适应图象水印算法.为了实现自适应,将原始图象分块 并设计了一个基于视觉掩蔽特性的分类器.根据分类的结果,不同强度的水印分量被嵌入到 不同图象块的DCT低频系数中.实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图象处 理和噪声干扰具有很好的稳健性.
数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来在国际上引起了人们极大的兴 趣与注意.提出了一个利用块分类的自适应图象水印算法.为了实现自适应,将原始图象分块 并设计了一个基于视觉掩蔽特性的分类器.根据分类的结果,不同强度的水印分量被嵌入到 不同图象块的DCT低频系数中.实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图象处 理和噪声干扰具有很好的稳健性.
1999, 25(4): 483-487.
摘要:
用现代时间序列分析方法,提出了广义离散线性随机系统稳态Kalman滤波、平滑 和预报的一种统一格式,给出了稳态Kalman估值器增益新算法,避免了求解Riccati方程.为 保证估值器的渐近稳定性,给出了选择初始估值的公式.仿真例子说明了所提出的结果的有 效性.
用现代时间序列分析方法,提出了广义离散线性随机系统稳态Kalman滤波、平滑 和预报的一种统一格式,给出了稳态Kalman估值器增益新算法,避免了求解Riccati方程.为 保证估值器的渐近稳定性,给出了选择初始估值的公式.仿真例子说明了所提出的结果的有 效性.
1999, 25(4): 488-492.
摘要:
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方 法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进 行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性 化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆 系统的控制说明了本文算法的有效性.
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方 法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进 行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性 化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆 系统的控制说明了本文算法的有效性.
1999, 25(4): 493-497.
摘要:
给出了一种模糊控制系统的系统化设计方法,它采用一组局部T-S模糊模型来表 示模糊系统,对每个局部模型,利用状态反馈进行控制器设计,最后给出了全局模糊系统的稳 定性分析.通过对一个典型的非线性球-棒控制系统的仿真研究,表明该方法是有效的,它的 性能指标优于现有文献的结果.
给出了一种模糊控制系统的系统化设计方法,它采用一组局部T-S模糊模型来表 示模糊系统,对每个局部模型,利用状态反馈进行控制器设计,最后给出了全局模糊系统的稳 定性分析.通过对一个典型的非线性球-棒控制系统的仿真研究,表明该方法是有效的,它的 性能指标优于现有文献的结果.
1999, 25(4): 498-503.
摘要:
提出了一种极点配置自校正控制器的设计方法,这种方法用两级线性辨识器可直 接获得控制器参数,无需求解Diophantine方程,也不需要辨识多余的辅助参数,而且可以消 除确定扰动的影响.由于辨识器具有低阶、线性的特点,因此有较好的收敛性.文中证明了辨 识器的有效性,给出了仿真结果.
提出了一种极点配置自校正控制器的设计方法,这种方法用两级线性辨识器可直 接获得控制器参数,无需求解Diophantine方程,也不需要辨识多余的辅助参数,而且可以消 除确定扰动的影响.由于辨识器具有低阶、线性的特点,因此有较好的收敛性.文中证明了辨 识器的有效性,给出了仿真结果.
1999, 25(4): 504-508.
摘要:
主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网 络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一 系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估 计.在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器.
主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网 络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一 系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估 计.在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器.
1999, 25(4): 509-512.
摘要:
观测器型控制器由于其结构简单和物理意义明确而受到广泛重视.在假定控制器 为一般的动态补偿器情况下,利用LMI技术解H∞控制器使得未知参数较多且求取过程复 杂.现利用LMI技术研究观测器型H∞控制器,则控制器参数可通过三个LMI即可获得,这 个LMI组的适定性问题用现有的工具软件即可确定.
观测器型控制器由于其结构简单和物理意义明确而受到广泛重视.在假定控制器 为一般的动态补偿器情况下,利用LMI技术解H∞控制器使得未知参数较多且求取过程复 杂.现利用LMI技术研究观测器型H∞控制器,则控制器参数可通过三个LMI即可获得,这 个LMI组的适定性问题用现有的工具软件即可确定.
1999, 25(4): 513-517.
摘要:
研究了时变时滞不确定系统基于状态观测器的动态输出反馈实现鲁棒镇定的分 析和综合问题.所研究的系统不仅同时包含时变状态时滞和时变控制时滞,而且包含时变未 知且有界不确定参数.提出了确保该系统可通过输出反馈鲁棒镇定的充分条件,并将该充分 条件转化为线性矩阵不等式(LMI)问题,最终通过求解两个LMI来构造输出反馈控制律.
研究了时变时滞不确定系统基于状态观测器的动态输出反馈实现鲁棒镇定的分 析和综合问题.所研究的系统不仅同时包含时变状态时滞和时变控制时滞,而且包含时变未 知且有界不确定参数.提出了确保该系统可通过输出反馈鲁棒镇定的充分条件,并将该充分 条件转化为线性矩阵不等式(LMI)问题,最终通过求解两个LMI来构造输出反馈控制律.
1999, 25(4): 518-523.
摘要:
本文讨论非自衡对象PID控制器设计问题.首先在鲁棒控制理论的基础上定义了 最优性能指标,然后针对控制系统性能传递函数的特点发展了两种设计方法,通过引入2型滤 波器使系统满足了渐近跟踪的要求,并解析地得到了PID控制器.控制器的特点是标称性能 可以定量地估计,鲁棒性可以方便地调节.
本文讨论非自衡对象PID控制器设计问题.首先在鲁棒控制理论的基础上定义了 最优性能指标,然后针对控制系统性能传递函数的特点发展了两种设计方法,通过引入2型滤 波器使系统满足了渐近跟踪的要求,并解析地得到了PID控制器.控制器的特点是标称性能 可以定量地估计,鲁棒性可以方便地调节.
1999, 25(4): 524-527.
摘要:
为了实现高功率波加热下等离子体的水平位移平衡控制,针对HT-6M托卡马克 装置薄壁真空室的特点,成功地研制了由载流等离子体、薄壁真空室和反馈场磁体所组成的 平衡控制系统.用1MW大功率GT0直流斩波器作为反馈控制磁场电源,并采用Bang—Bang 控制模式的技术,使该系统响应快、控制精度高.在各种实验条件下,等离子体的实际水平位 置控制在±3mm以内,相应的控制精度小于1.5%.
为了实现高功率波加热下等离子体的水平位移平衡控制,针对HT-6M托卡马克 装置薄壁真空室的特点,成功地研制了由载流等离子体、薄壁真空室和反馈场磁体所组成的 平衡控制系统.用1MW大功率GT0直流斩波器作为反馈控制磁场电源,并采用Bang—Bang 控制模式的技术,使该系统响应快、控制精度高.在各种实验条件下,等离子体的实际水平位 置控制在±3mm以内,相应的控制精度小于1.5%.
1999, 25(4): 528-531.
摘要:
研究了改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径.通过对误差函数的建 模分析,得到一种改进的目标函数.提出一种新的在线自适应式的鲁棒PCA运算规则.该方 法基于单层线性神经网络(NN)结构,但是权值的训练算法是非线性的.从而在迭代训练中对 "劣点"样本加以适当处理来排除对运算精度和收敛性的影响.
研究了改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径.通过对误差函数的建 模分析,得到一种改进的目标函数.提出一种新的在线自适应式的鲁棒PCA运算规则.该方 法基于单层线性神经网络(NN)结构,但是权值的训练算法是非线性的.从而在迭代训练中对 "劣点"样本加以适当处理来排除对运算精度和收敛性的影响.
1999, 25(4): 532-536.
摘要:
广义系统的镇定问题是广义系统理论的基本问题之一.为了研究具输入饱和因子 的广义系统的镇定,首先利用代数方法,借助大系统分解原理,对具输入饱和因子的广义系统 进行综合,给出闭环系统渐近稳定的判别条件.其次,给出了闭环系统E一渐近稳定的概念,利 用广义Lyapunov函数方法,研究具输入饱和因子的广义系统,提出了合适的反馈控制,得到 了具输入饱和因子的广义系统E一渐近稳定的判别定理.
广义系统的镇定问题是广义系统理论的基本问题之一.为了研究具输入饱和因子 的广义系统的镇定,首先利用代数方法,借助大系统分解原理,对具输入饱和因子的广义系统 进行综合,给出闭环系统渐近稳定的判别条件.其次,给出了闭环系统E一渐近稳定的概念,利 用广义Lyapunov函数方法,研究具输入饱和因子的广义系统,提出了合适的反馈控制,得到 了具输入饱和因子的广义系统E一渐近稳定的判别定理.
1999, 25(4): 537-542.
摘要:
研究了不确定性的一族非线性随机时滞系统的指数稳定性,建立了这种系统的均 方指数稳定和几乎必然指数稳定的时滞相关的充分准则;然后应用这些充分条件到一类不确 定性的随机时滞神经网络,得到了这种神经网络指数稳定的实用判据.最后一个数值例子说 明所给准则的有效性.
研究了不确定性的一族非线性随机时滞系统的指数稳定性,建立了这种系统的均 方指数稳定和几乎必然指数稳定的时滞相关的充分准则;然后应用这些充分条件到一类不确 定性的随机时滞神经网络,得到了这种神经网络指数稳定的实用判据.最后一个数值例子说 明所给准则的有效性.
1999, 25(4): 543-547.
摘要:
针对时间限制Petri网(TCPN)采用的变迁弱激活规则和基于TCPN的动态标记, 引入变迁的调度延时决策变量和决策空间概念刻画TCPN的状态可达可调度规律.这些概 念及其算法揭示了TCPN网的并发分布式动态调度特征.特别是变迁弱规则固有的容许含 有失败变迁的并行分布式调度问题,描述了涉及具有有效期的可释放资源类实时系统的特殊 调度问题及其规律.
针对时间限制Petri网(TCPN)采用的变迁弱激活规则和基于TCPN的动态标记, 引入变迁的调度延时决策变量和决策空间概念刻画TCPN的状态可达可调度规律.这些概 念及其算法揭示了TCPN网的并发分布式动态调度特征.特别是变迁弱规则固有的容许含 有失败变迁的并行分布式调度问题,描述了涉及具有有效期的可释放资源类实时系统的特殊 调度问题及其规律.
1999, 25(4): 548-552.
摘要:
利用李雅普诺夫稳定理论和矩阵范数性质研究了广义不确定系统的稳定鲁棒控 制问题.在不同情况下,分别给出了保证闭环不确定系统渐进稳定的两类稳定鲁棒控制:状态 反馈、正常动态补偿器的设计方法,得到了鲁棒稳定控制的不确定量的范数界,而且提出了在 多个稳定鲁棒控制器中寻找具有最大的不确定量范数界的控制器的方案.
利用李雅普诺夫稳定理论和矩阵范数性质研究了广义不确定系统的稳定鲁棒控 制问题.在不同情况下,分别给出了保证闭环不确定系统渐进稳定的两类稳定鲁棒控制:状态 反馈、正常动态补偿器的设计方法,得到了鲁棒稳定控制的不确定量的范数界,而且提出了在 多个稳定鲁棒控制器中寻找具有最大的不确定量范数界的控制器的方案.
1999, 25(4): 553-559.
摘要:
针对一类未知非线性系统,利用模糊逻辑系统、H∞控制和高增益观测器,提出了 一种模糊自适应输出反馈控制方法.证明了所设计的输出反馈控制器可以获得状态反馈控制 器的性能.仿真结果证明了所提出方法是有效的.
针对一类未知非线性系统,利用模糊逻辑系统、H∞控制和高增益观测器,提出了 一种模糊自适应输出反馈控制方法.证明了所设计的输出反馈控制器可以获得状态反馈控制 器的性能.仿真结果证明了所提出方法是有效的.
