2015年 第41卷 第3期
2015, 41(3): 445-461.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140047
摘要:
自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle, AUV)协同导航是未来50年解决水下中间层区域AUV导航定位的重要方法. 本文针对多AUV协同导航, 对该领域相关问题的研究进展进行了综述, 包括: 1)论述多AUV协同导航领域的研究现状, 包括协同导航问题界定、特点综述与讨论; 2)分析多AUV协同导航系统模型及相关算法的研究进展, 包括基于优化的、 基于参数估计的和基于贝叶斯估计的滤波算法; 3)对协同导航网络下的误差建模与补偿方法的研究进展进行了综述, 包括未知洋流的影响、水声通信延迟补偿等; 4)从影响协同导航定位精度的角度出发, 对AUV协同导航的可观测性与编队最优构型设计的研究进展进行了一系列的分析; 5)陈述目前多AUV协同导航中存在的关键问题, 并讨论其发展趋势.
自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle, AUV)协同导航是未来50年解决水下中间层区域AUV导航定位的重要方法. 本文针对多AUV协同导航, 对该领域相关问题的研究进展进行了综述, 包括: 1)论述多AUV协同导航领域的研究现状, 包括协同导航问题界定、特点综述与讨论; 2)分析多AUV协同导航系统模型及相关算法的研究进展, 包括基于优化的、 基于参数估计的和基于贝叶斯估计的滤波算法; 3)对协同导航网络下的误差建模与补偿方法的研究进展进行了综述, 包括未知洋流的影响、水声通信延迟补偿等; 4)从影响协同导航定位精度的角度出发, 对AUV协同导航的可观测性与编队最优构型设计的研究进展进行了一系列的分析; 5)陈述目前多AUV协同导航中存在的关键问题, 并讨论其发展趋势.
2015, 41(3): 462-474.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140199
摘要:
从网络环境下社会管理、组织行为与影响力建模、社会系统的计算实验、社会系统的探索性分析与优化设计四个方面对网络环境下社会管理的组织行为建模与计算实验的研究现状进行了综述. 在此基础上提出了相应的后续研究方向:网络环境下社会管理结构框架与运行机理、网络群体行为分析与影响力建模方法、社会管理的博弈机理、基于多智能体的社会管理计算实验方法和基于计算实验的社会管理策略探索性分析与评估.
从网络环境下社会管理、组织行为与影响力建模、社会系统的计算实验、社会系统的探索性分析与优化设计四个方面对网络环境下社会管理的组织行为建模与计算实验的研究现状进行了综述. 在此基础上提出了相应的后续研究方向:网络环境下社会管理结构框架与运行机理、网络群体行为分析与影响力建模方法、社会管理的博弈机理、基于多智能体的社会管理计算实验方法和基于计算实验的社会管理策略探索性分析与评估.
2015, 41(3): 475-485.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140403
摘要:
加速过程中, 车辆的油耗与驾驶员的操作策略密切相关. 本文通过最优控制方法定量化地研究了挡位离散型车辆的经济性加速策略. 将加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题(Optimal control problem, OCP), 设计了考虑加速距离影响的经济性定量评价指标. 该问题含有离散型控制变量, 隶属于混合整型最优控制问题, 且性能函数和状态方程呈现强非线性. 为高效地求解该问题, 结合变速器挡位切换规律, 将该整型问题转化为多段光滑问题的协同优化, 采用Legendre伪谱拼接法实现变速器挡位、换挡时机、发动机力矩的数值求解. 解析分析了经济性加速策略的形成机理, 总结了实用化的经济性加速度选择策略和挡位切换规律. 仿真验证了所求策略的节油潜力.
加速过程中, 车辆的油耗与驾驶员的操作策略密切相关. 本文通过最优控制方法定量化地研究了挡位离散型车辆的经济性加速策略. 将加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题(Optimal control problem, OCP), 设计了考虑加速距离影响的经济性定量评价指标. 该问题含有离散型控制变量, 隶属于混合整型最优控制问题, 且性能函数和状态方程呈现强非线性. 为高效地求解该问题, 结合变速器挡位切换规律, 将该整型问题转化为多段光滑问题的协同优化, 采用Legendre伪谱拼接法实现变速器挡位、换挡时机、发动机力矩的数值求解. 解析分析了经济性加速策略的形成机理, 总结了实用化的经济性加速度选择策略和挡位切换规律. 仿真验证了所求策略的节油潜力.
2015, 41(3): 486-496.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140295
摘要:
对于实际的无人车系统来说,轨迹规划需要保证其规划出来的轨迹满足运动学约束、 侧滑约束以及执行机构约束.为了生成满足无人车初始状态约束、目标状态约束的局部可行轨迹,本文提出了一种基于四阶贝塞尔曲线的轨迹规划方法.在该方法中, 轨迹规划问题首先被分解为轨形规划及速度规划两个子问题.为了满足运动学约束、 初始状态约束、目标状态约束以及曲率连续约束,本文采用由3个参数确定的四阶贝塞尔曲线来规划轨迹形状.为了保证转向机构可行,本文进一步采用优化方法求解一组最优参数从而规划出曲率变化最小的轨线.对于轨线执行速度规划,为了满足速度连续约束、加速度连续约束、加速度有界约束以及目标状态侧滑约束,本文首先求解了可行的轨迹执行耗时区间,再进一步在该区间中求解能够保证任意轨迹点满足侧滑约束的耗时,最后再由该耗时对任意点速度进行规划.本文结合实际无人车的应用对轨迹搜索空间生成、道路行车模拟以及路径跟踪进行了仿真实验,并基于实际的环境数据进行了轨迹规划实验.
对于实际的无人车系统来说,轨迹规划需要保证其规划出来的轨迹满足运动学约束、 侧滑约束以及执行机构约束.为了生成满足无人车初始状态约束、目标状态约束的局部可行轨迹,本文提出了一种基于四阶贝塞尔曲线的轨迹规划方法.在该方法中, 轨迹规划问题首先被分解为轨形规划及速度规划两个子问题.为了满足运动学约束、 初始状态约束、目标状态约束以及曲率连续约束,本文采用由3个参数确定的四阶贝塞尔曲线来规划轨迹形状.为了保证转向机构可行,本文进一步采用优化方法求解一组最优参数从而规划出曲率变化最小的轨线.对于轨线执行速度规划,为了满足速度连续约束、加速度连续约束、加速度有界约束以及目标状态侧滑约束,本文首先求解了可行的轨迹执行耗时区间,再进一步在该区间中求解能够保证任意轨迹点满足侧滑约束的耗时,最后再由该耗时对任意点速度进行规划.本文结合实际无人车的应用对轨迹搜索空间生成、道路行车模拟以及路径跟踪进行了仿真实验,并基于实际的环境数据进行了轨迹规划实验.
2015, 41(3): 497-507.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140428
摘要:
提出了一种新颖的动态系统实际故障可诊断性量化评价方法. 该方法无需设计任何诊断算法, 仅通过解析模型即可给出动态系统故障检测和隔离的难易程度, 从而为实现在系统设计阶段提高故障诊断能力的工程目标提供理论指导和参考依据. 首先, 通过标准化模型和等价空间变换, 将状态空间描述的随机动态系统实际故障可诊断性评价问题转化为概率统计中多元分布相似度判别的数学问题; 然后, 根据严格的数学证明, 指出距离相似度判别准则在进行可诊断性量化评价中存在的不足. 进而, 为弥补该不足, 利用故障矢量的分布概率以及不同故障矢量之间的余弦相似度, 设计基于方向相似度的可诊断性量化评价新方法; 最后, 通过数学仿真验证该方法的有效性和优越性.
提出了一种新颖的动态系统实际故障可诊断性量化评价方法. 该方法无需设计任何诊断算法, 仅通过解析模型即可给出动态系统故障检测和隔离的难易程度, 从而为实现在系统设计阶段提高故障诊断能力的工程目标提供理论指导和参考依据. 首先, 通过标准化模型和等价空间变换, 将状态空间描述的随机动态系统实际故障可诊断性评价问题转化为概率统计中多元分布相似度判别的数学问题; 然后, 根据严格的数学证明, 指出距离相似度判别准则在进行可诊断性量化评价中存在的不足. 进而, 为弥补该不足, 利用故障矢量的分布概率以及不同故障矢量之间的余弦相似度, 设计基于方向相似度的可诊断性量化评价新方法; 最后, 通过数学仿真验证该方法的有效性和优越性.
2015, 41(3): 508-517.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140119
摘要:
依据最优控制理论得到的混合动力汽车能量管理策略与未来的驾驶需求相关联,无法解决算法的实时性问题.本文另辟蹊径,结合规则构造二次型性能指标来限制发动机功率的大幅度频繁波动,间接地降低油耗.为此,在对混合动力系统近似线性处理的基础上,利用二次型最优跟踪理论推导出定常的反馈控制律,将发动机和电机功率表示成系统当前状态和车速指令的线性函数并应用于非线性实车系统.仿真结果表明,本文提出的能量管理实时控制算法可以达到良好的节油效果, 对不同的道路工况和电池初始荷电状态有良好的适应性.
依据最优控制理论得到的混合动力汽车能量管理策略与未来的驾驶需求相关联,无法解决算法的实时性问题.本文另辟蹊径,结合规则构造二次型性能指标来限制发动机功率的大幅度频繁波动,间接地降低油耗.为此,在对混合动力系统近似线性处理的基础上,利用二次型最优跟踪理论推导出定常的反馈控制律,将发动机和电机功率表示成系统当前状态和车速指令的线性函数并应用于非线性实车系统.仿真结果表明,本文提出的能量管理实时控制算法可以达到良好的节油效果, 对不同的道路工况和电池初始荷电状态有良好的适应性.
2015, 41(3): 518-527.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140341
摘要:
在无人驾驶系统中,局部规划在跟踪全局路径的同时完成避障,提高了规划系统在动态未知环境中的工作能力.避障分析的有效性是局部规划最重要的功能之一.然而在仿真和实车测试中发现,广泛使用的基于优化求解的局部规划算法无法在不依赖全局精确定位时保证规划结果满足时间一致性要求.时间不一致将导致车辆的实际行驶路线偏离初始规划结果,造成避障分析失效.本文设计了基于前向预测的局部路径规划算法,在不依赖全局精确定位的前提下保证规划结果的时间一致性.除了时间一致性问题外,跟踪控制误差也是导致规划结果避障分析失效的主要原因之一.现有研究大多通过膨胀障碍物体现误差的影响,然而这种方法无法避免车辆驶入膨胀危险区域而停车.本算法在路径生成过程中增加误差影响,用通行区域代替原有不具有宽度的规划路径进行避障分析,既可以解决误差导致的避障失效,又避免出现膨胀障碍物带来的问题.通过V-Rep软件与实车规划程序进行联合仿真,在能够体现时间一致性影响的典型场景中对本算法与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行比较, 验证了该算法具有更好的安全分析有效性.应用本算法的北京理工大学无人驾驶平台参加了2013年智能车未来挑战赛,在无人干预的情况下顺利完成 18公里城郊赛段和5公里城市赛段行驶,展现了良好的避障能力.
在无人驾驶系统中,局部规划在跟踪全局路径的同时完成避障,提高了规划系统在动态未知环境中的工作能力.避障分析的有效性是局部规划最重要的功能之一.然而在仿真和实车测试中发现,广泛使用的基于优化求解的局部规划算法无法在不依赖全局精确定位时保证规划结果满足时间一致性要求.时间不一致将导致车辆的实际行驶路线偏离初始规划结果,造成避障分析失效.本文设计了基于前向预测的局部路径规划算法,在不依赖全局精确定位的前提下保证规划结果的时间一致性.除了时间一致性问题外,跟踪控制误差也是导致规划结果避障分析失效的主要原因之一.现有研究大多通过膨胀障碍物体现误差的影响,然而这种方法无法避免车辆驶入膨胀危险区域而停车.本算法在路径生成过程中增加误差影响,用通行区域代替原有不具有宽度的规划路径进行避障分析,既可以解决误差导致的避障失效,又避免出现膨胀障碍物带来的问题.通过V-Rep软件与实车规划程序进行联合仿真,在能够体现时间一致性影响的典型场景中对本算法与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行比较, 验证了该算法具有更好的安全分析有效性.应用本算法的北京理工大学无人驾驶平台参加了2013年智能车未来挑战赛,在无人干预的情况下顺利完成 18公里城郊赛段和5公里城市赛段行驶,展现了良好的避障能力.
2015, 41(3): 528-540.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140082
摘要:
设备布局对于提高生产效率和降低运营成本具有重要意义. 本文针对半导体加工制造中常见的双行设备布局问题, 提出了一种结合多目标免疫算法和线性规划的双行设备布局方法来同时优化物料流成本和布局面积两个目标. 首先, 建立了问题的混合整数规划模型;其次, 针对问题既含有组合方面(机器排序)又含有连续方面(机器精确位置)的特点, 分别设计了一种多目标免疫算法来获取非支配的机器排序集合, 提出了一种基于线性规划的方法来构造任一非支配机器排序对应的连续的非支配解集;最后, 由所有连续的非支配解来构造最后Pareto解. 实验结果表明, 该方法对于小规模问题能获得最优Pareto解, 对于大规模问题能够获得具有良好分布性的Pareto解且其质量远好于NSGA-II和精确算法获得的解.
设备布局对于提高生产效率和降低运营成本具有重要意义. 本文针对半导体加工制造中常见的双行设备布局问题, 提出了一种结合多目标免疫算法和线性规划的双行设备布局方法来同时优化物料流成本和布局面积两个目标. 首先, 建立了问题的混合整数规划模型;其次, 针对问题既含有组合方面(机器排序)又含有连续方面(机器精确位置)的特点, 分别设计了一种多目标免疫算法来获取非支配的机器排序集合, 提出了一种基于线性规划的方法来构造任一非支配机器排序对应的连续的非支配解集;最后, 由所有连续的非支配解来构造最后Pareto解. 实验结果表明, 该方法对于小规模问题能获得最优Pareto解, 对于大规模问题能够获得具有良好分布性的Pareto解且其质量远好于NSGA-II和精确算法获得的解.
2015, 41(3): 541-550.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140340
摘要:
研究离散时间参数不确定的线性随机系统的加权多模型自适应控制(Weighted multiple model adaptive control, WMMAC)问题,采用一种改进的加权算法,在模型输出误差可分的情况下,可以保证其收敛性;然后在加权收敛的前提下, 借助虚拟等价系统的概念和方法证明了此类加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性.本文所采用的分析方法和结论不依赖于局部控制策略和加权算法的具体形式, 而只取决于它们的某些属性.最后,基于Matlab对相应的加权多模型自适应控制系统进行了仿真,仿真结果验证了加权算法的收敛性和闭环控制系统的稳定性、收敛性.
研究离散时间参数不确定的线性随机系统的加权多模型自适应控制(Weighted multiple model adaptive control, WMMAC)问题,采用一种改进的加权算法,在模型输出误差可分的情况下,可以保证其收敛性;然后在加权收敛的前提下, 借助虚拟等价系统的概念和方法证明了此类加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性.本文所采用的分析方法和结论不依赖于局部控制策略和加权算法的具体形式, 而只取决于它们的某些属性.最后,基于Matlab对相应的加权多模型自适应控制系统进行了仿真,仿真结果验证了加权算法的收敛性和闭环控制系统的稳定性、收敛性.
2015, 41(3): 551-558.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c131067
摘要:
考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题, 建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽样的多样性和质量. 实例结果表明,所提出的算法在解决该问题上可以获得较高质量的解,并且具有很好的鲁棒性.
考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题, 建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽样的多样性和质量. 实例结果表明,所提出的算法在解决该问题上可以获得较高质量的解,并且具有很好的鲁棒性.
2015, 41(3): 559-574.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140391
摘要:
为了解决带一步随机延迟量测非线性状态估计器可获得最优性能的评价问题,提出了一种适用于带一步随机延迟量测非线性系统的条件后验克拉美罗下界(Conditional posterior Cramr-Rao lower bound, CPCRLB),且现有的CPCRLB仅是所提出的CPCRLB在延迟概率为零时的一种特例. 为了递归地计算提出的CPCRLB,本文提出了一种带一步随机延迟量测的粒子滤波器(Particle filter, PF),继而推导了提出的CPCRLB 一般近似解和在高斯噪声情况下的特殊近似解. 单变量非平稳增长模型、纯方位跟踪和频率调制信号模型的数值仿真证明了本文提出方法与现有方法相比的有效性和优越性.
为了解决带一步随机延迟量测非线性状态估计器可获得最优性能的评价问题,提出了一种适用于带一步随机延迟量测非线性系统的条件后验克拉美罗下界(Conditional posterior Cramr-Rao lower bound, CPCRLB),且现有的CPCRLB仅是所提出的CPCRLB在延迟概率为零时的一种特例. 为了递归地计算提出的CPCRLB,本文提出了一种带一步随机延迟量测的粒子滤波器(Particle filter, PF),继而推导了提出的CPCRLB 一般近似解和在高斯噪声情况下的特殊近似解. 单变量非平稳增长模型、纯方位跟踪和频率调制信号模型的数值仿真证明了本文提出方法与现有方法相比的有效性和优越性.
2015, 41(3): 575-590.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140543
摘要:
针对智能信息处理中Dempster组合规则不能处理高度冲突的问题, 从内、外证据不确定性分析的角度深入揭示了证据冲突产生的原因, 即证据的冲突性不仅仅根源于证据间的矛盾, 也与证据自身的不确定性密切相关, 提出了一种同时考虑证据自冲突和外部冲突的相似性测度, 然后利用新测度计算证据的众信度, 对证据源进行修正;与此同时, 根据原始证据间的聚类特性, 利用迭代自组织数据分析技术(Iterative selforganizing data analysis techniques algorithm, ISODATA)聚类方法进行聚类, 然后利用Dempster组合规则合成每一聚类中所有证据为证据代表, 并综合众信度和证据在该聚类的频度计算可靠度, 最后, 利用统一组合规则合成证据代表.并通过大量的算例, 同其他方法和自身改进前后进行深入比较, 优势比较明显, 有效地解决了冲突证据合成出现的问题.
针对智能信息处理中Dempster组合规则不能处理高度冲突的问题, 从内、外证据不确定性分析的角度深入揭示了证据冲突产生的原因, 即证据的冲突性不仅仅根源于证据间的矛盾, 也与证据自身的不确定性密切相关, 提出了一种同时考虑证据自冲突和外部冲突的相似性测度, 然后利用新测度计算证据的众信度, 对证据源进行修正;与此同时, 根据原始证据间的聚类特性, 利用迭代自组织数据分析技术(Iterative selforganizing data analysis techniques algorithm, ISODATA)聚类方法进行聚类, 然后利用Dempster组合规则合成每一聚类中所有证据为证据代表, 并综合众信度和证据在该聚类的频度计算可靠度, 最后, 利用统一组合规则合成证据代表.并通过大量的算例, 同其他方法和自身改进前后进行深入比较, 优势比较明显, 有效地解决了冲突证据合成出现的问题.
2015, 41(3): 591-600.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c130912
摘要:
在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型.这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT 正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知.
在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型.这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT 正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知.
2015, 41(3): 601-610.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140421
摘要:
分析了三相脉冲宽度调制(Pulse width modulation, PWM)功率因数校正(Power factor correction, PFC)变换器的工作原理和数学模型. 针对现有控制方法在参数不确定及参数变化时性能变差的问题, 提出采用鲁棒变结构控制减小系统参数不确定性的影响, 同时采用渐缩滑动边界的方法减小了控制量的颤振. 仿真及实验结果表明, 与传统PI控制和反馈线性化方法相比, 本文方法不仅在标称参数时具有较好的动静态性能, 而且在系统参数发生变化时, 具有更强的鲁棒性.
分析了三相脉冲宽度调制(Pulse width modulation, PWM)功率因数校正(Power factor correction, PFC)变换器的工作原理和数学模型. 针对现有控制方法在参数不确定及参数变化时性能变差的问题, 提出采用鲁棒变结构控制减小系统参数不确定性的影响, 同时采用渐缩滑动边界的方法减小了控制量的颤振. 仿真及实验结果表明, 与传统PI控制和反馈线性化方法相比, 本文方法不仅在标称参数时具有较好的动静态性能, 而且在系统参数发生变化时, 具有更强的鲁棒性.
2015, 41(3): 611-619.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140484
摘要:
研究了带多丢包和滞后网络化随机不确定系统的最优线性估计问题. 通过白色乘性噪声来描述系统参数的随机不确定性. 通过一组满足Bernoulli分布的随机变量来描述数据传输过程中发生的丢包和滞后现象. 应用新息分析方法, 设计了线性最小方差意义下的最优线性估值器, 包括滤波器, 预报器和平滑器. 给出了稳态估值器存在的一个充分条件. 仿真例子验证了其有效性.
研究了带多丢包和滞后网络化随机不确定系统的最优线性估计问题. 通过白色乘性噪声来描述系统参数的随机不确定性. 通过一组满足Bernoulli分布的随机变量来描述数据传输过程中发生的丢包和滞后现象. 应用新息分析方法, 设计了线性最小方差意义下的最优线性估值器, 包括滤波器, 预报器和平滑器. 给出了稳态估值器存在的一个充分条件. 仿真例子验证了其有效性.
2015, 41(3): 620-630.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c131195
摘要:
准确可靠的过程模型是实现发酵过程优化的基础和前提. 对于反应机理复杂的发酵过程,串联混合建模是一种相对有效的建模方法, 但现有方法需要利用插值所得的数据进行中间变量黑箱模型的构建, 较大程度地影响了所建混合模型的泛化性能. 为此,提出一种可将黑箱模型构建问题转化为动态模型参数辨识问题的同步串联混合建模方法, 从而避免了现有方法需利用插值数据来构建黑箱模型的不足; 通过引入多精英学习策略和惯性权重自适应调整策略, 构造了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法自适应多精英学习PSO (Adaptive multi-elite learning PSO, AMLPSO)算法,并采用该算法求取黑箱模型的参数; 借鉴均匀设计思想确定黑箱模型的结构. 利用诺西肽分批发酵过程实际生产数据进行实验研究, 结果验证了所提方法的有效性.
准确可靠的过程模型是实现发酵过程优化的基础和前提. 对于反应机理复杂的发酵过程,串联混合建模是一种相对有效的建模方法, 但现有方法需要利用插值所得的数据进行中间变量黑箱模型的构建, 较大程度地影响了所建混合模型的泛化性能. 为此,提出一种可将黑箱模型构建问题转化为动态模型参数辨识问题的同步串联混合建模方法, 从而避免了现有方法需利用插值数据来构建黑箱模型的不足; 通过引入多精英学习策略和惯性权重自适应调整策略, 构造了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法自适应多精英学习PSO (Adaptive multi-elite learning PSO, AMLPSO)算法,并采用该算法求取黑箱模型的参数; 借鉴均匀设计思想确定黑箱模型的结构. 利用诺西肽分批发酵过程实际生产数据进行实验研究, 结果验证了所提方法的有效性.
2015, 41(3): 631-645.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c130883
摘要:
研究了欠驱动自主水下航行器 (Autonomous underwater vehicle, AUV)的三维空间路径跟踪控制问题.针对基于虚拟向导建立的三维路径跟踪误差模型, 采用滤波反步法设计跟踪控制器,通过二阶滤波过程获得虚拟控制量的导数, 避免了直接对虚拟控制量解析求导的复杂过程, 同时滤除了高频测量噪声, 增加了系统对噪声的鲁棒性.通过设计滤波误差补偿回路, 保证了滤波信号对虚拟控制量的逼近精度.基于李雅普诺夫稳定性理论设计鲁棒项, 保证了闭环跟踪误差系统状态的渐近稳定.仿真结果表明了该控制器对噪声干扰具有一定的鲁棒性, 能够实现对三维路径的精确跟踪.
研究了欠驱动自主水下航行器 (Autonomous underwater vehicle, AUV)的三维空间路径跟踪控制问题.针对基于虚拟向导建立的三维路径跟踪误差模型, 采用滤波反步法设计跟踪控制器,通过二阶滤波过程获得虚拟控制量的导数, 避免了直接对虚拟控制量解析求导的复杂过程, 同时滤除了高频测量噪声, 增加了系统对噪声的鲁棒性.通过设计滤波误差补偿回路, 保证了滤波信号对虚拟控制量的逼近精度.基于李雅普诺夫稳定性理论设计鲁棒项, 保证了闭环跟踪误差系统状态的渐近稳定.仿真结果表明了该控制器对噪声干扰具有一定的鲁棒性, 能够实现对三维路径的精确跟踪.
2015, 41(3): 646-660.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140398
摘要:
综合考虑异构无线传感器网络中节点速率分配、簇的划分规则和链路层网络频带资源占用情况, 提出一种基于拓扑控制与资源优化分配的层次型路由算法. 在网络层, 该算法根据成员节点和簇首节点的速率分配机制建立节点流量平衡模型. 在链路层, 分析无线传感器网络频谱共享行为, 研究邻近用户间访问冲突的规避抑制模型, 重构网络频带资源. 通过引入带宽比例因子将可用频带划分成若干子带, 提高网络频带资源的利用效率. 本文基于跨层联合设计思路, 建立一个混合整数非线性规划问题,对异构无线传感器网络中拓扑控制和网络资源分配问题联合设计, 得到最优的分簇结果和资源分配方案. 最后, 在设定网络拓扑中评估性能, 仿真结果证实该算法在网络频带资源充分利用的同时, 可实现最优的簇首匹配和路由建立结果.
综合考虑异构无线传感器网络中节点速率分配、簇的划分规则和链路层网络频带资源占用情况, 提出一种基于拓扑控制与资源优化分配的层次型路由算法. 在网络层, 该算法根据成员节点和簇首节点的速率分配机制建立节点流量平衡模型. 在链路层, 分析无线传感器网络频谱共享行为, 研究邻近用户间访问冲突的规避抑制模型, 重构网络频带资源. 通过引入带宽比例因子将可用频带划分成若干子带, 提高网络频带资源的利用效率. 本文基于跨层联合设计思路, 建立一个混合整数非线性规划问题,对异构无线传感器网络中拓扑控制和网络资源分配问题联合设计, 得到最优的分簇结果和资源分配方案. 最后, 在设定网络拓扑中评估性能, 仿真结果证实该算法在网络频带资源充分利用的同时, 可实现最优的簇首匹配和路由建立结果.
2015, 41(3): 661-668.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140444
摘要:
研究具有采样数据的基于T-S (Takagi-Sugeno) 模糊模型网络控制系统H输出跟踪控制问题. 提出将采集器端数据采样周期、数据传输时滞和数据丢包转换为零阶保持器端数据更新周期, 在此基础上, 利用输入时滞法和PDC (Parallel distributed compensation) 技术, 建立网络环境下被控对象和参考模型合并的基于T-S 模糊模型的增广系统模型. 通过Lyapunov 方法, 并充分利用采样特性, 给出系统实现H输出跟踪的充分条件, 以及可靠模糊控制器的设计. 仿真结果表明所设计模糊控制器能够实现该类系统良好的跟踪.
研究具有采样数据的基于T-S (Takagi-Sugeno) 模糊模型网络控制系统H输出跟踪控制问题. 提出将采集器端数据采样周期、数据传输时滞和数据丢包转换为零阶保持器端数据更新周期, 在此基础上, 利用输入时滞法和PDC (Parallel distributed compensation) 技术, 建立网络环境下被控对象和参考模型合并的基于T-S 模糊模型的增广系统模型. 通过Lyapunov 方法, 并充分利用采样特性, 给出系统实现H输出跟踪的充分条件, 以及可靠模糊控制器的设计. 仿真结果表明所设计模糊控制器能够实现该类系统良好的跟踪.
