广义离散随机线性系统的状态估计新方法

运用Ｂａｙｅｓ动态模型理论［２］讨论了广义离散随机线性系统的状态估计问题，提出了一种既简便又实用的状态估计新方法──线性贝叶斯估计（ＬＢＥ）．     

广义离散线性随机系统的稳态Kalman估计

用现代时间序列分析方法,基于ＡＲＭＡ新息模型和白噪声估值器,提出了广义离散随机线性系统的一种稳态Ｋａｌｍａｎ估值器,可统一处理滤波,平滑和预报问题可处理带相关噪声系统,并给出了保证其渐近稳定性的初值选取公式。     

具有不确定噪声的离散广义线性系统的鲁棒状态估计

本文研究了一类具有不确定噪声的离散广义线性系统的鲁棒状态估计问题，利用对策论的基本原理，给出了一种比较简单实用的近似估计方法．即最小化不确定下最坏性能的极小极大鲁棒状态估计．     

计算广义离散哈特莱变换(GDHT)的快速递推算法

讨论了一般带时间参数和频率参数的广义离散Hartley变换，基于代数中的块矩阵乘积分解式，建立了一种高效快速递推算法，其算术复杂性是目前最小的。     

广义离散线性系统状态反馈H∞控制器设计

研究了广义离散线性系统的状态反馈H∞控制器设计问题.基于矩阵不等式,导出状态反馈H∞控制器存在的一个充分条件,并利用矩阵不等式的解给出H∞控制器的一种设计方法.     

离散广义线性系统的稳定性分析

研究了离散广义线性系统的稳定性问题.利用等价变换和等价系统的方法,给出了其平衡态稳定取决于其系数矩阵的标准型中的谱σ(A1)的元素均在单位圆内等几个充要条件,对扰动的离散广义系统给出了其鲁棒稳定的判别条件     

广义非线性模型的Bayes估计

针对广义非线性模型的参数估计问题,提出了从参数的条件后验分布中抽取观测值来估计参数值的Bayes估计法.利用贝叶斯统计分析中蒙特卡洛抽样方法中的M-H算法和Gibbs抽样算法相结合的混合算法进行分析,通过参数的条件后验分布抽取出每次迭代时的参数值,并利用参数的样本路径图和均值遍历图验证迭代时马尔科夫链的收敛性;计算马尔科夫链达到收敛后参数的后验均值得到参数的Bayes估计;通过对产品销售数据的实证分析,比较Bayes估计和极大似然估计的偏差,验证M-H算法和Gibbs抽样算法在对广义非线性模型的参数进行Bayes估计时的简洁性、有效性以及可行性.     

两参数广义指数分布族形状参数的经验Bayes估计

利用经验Bayes方法研究了两参数广义指数分布未知形状参数的Bayes估计,并给出了数值模拟例子,说明此种方法估计的有效性.     

一类离散线性系统的极点配置方法

着重研究了一类可化为对角线规范形的单输入离散线性定常系统的极点配置问题，得出一个新的计算状态反馈矩阵的公式。该公式计算量小，可进行该类系统的极点配置。为计箅方便，在原有方法的基础上，对中间环节采用简化的处理办法，使之针对状态反馈矩阵的元素而非整个状态反馈矩阵求解，因而避免了前人方法中出现的复杂的矩阵运算，减小了计箅量。箅例结果与理论计算结果的吻合，说明了分析方法的正确性。     

离散广义线性系统的最优控制

研究离散广义系统的最优控制问题,针对等价系统,提出新的二次性能指标,给出离散广义系统在二次性能指标下存在线性最优控制的充分必要条件,推广了正常系统的结果。     

线性系统最优反馈控制器的设计方法

介绍以计算机作为运算部件的最优反馈控制器，它的结构不是一个简单的输出反馈系统，而是一个状态反馈系统，再系统所受的随机干扰所带来的影响。为此，必须对每一采样时刻的状态作出及时的估计，以便用来作为计算反馈量的依据。控制器的优劣与目标函数的制定有很大关系，只是在实际应用中最困难的问题是不能很快地找到一个适合的目标函数。     

离散随机系统非脆弱满意估计器的设计

基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality)方法研究了离散不确定随机系统非脆弱满意鲁棒估计器的设计问题,分析了误差方差和极点指标的相容性,得到了与极点相容的稳态误差方差的上界,在所给指标相容时,通过求解一组线性矩阵不等式得到满意的估计器参数,使误差系统在模型和估计器参数都发生摄动时仍能满足期望的稳态误差方差和圆形极点指标,算例说明该文方法的有效性。     

Discrete Time Optimal Adaptive Control for Linear Stochastic Systems

The least-squares (LS) algorithm has been used for system modeling for a long time. Without any excitation conditions, only the convergence rate of the common LS algorithm can be obtained. This paper analyzed the weighted least-squares (WLS) algorithm and described the good properties of the WLS algorithm. The WLS algorithm was then used for adaptive control of linear stochastic systems to show that the linear closed-loop system was globally stable and that the system identification was consistent. Compared to the past optimal adaptive controller, this controller does not impose restricted conditions on the coefficients of the system, such as knowing the first coefficient before the controller. Without any persistent excitation conditions, the analysis shows that, with the regulation of the adaptive control, the closed-loop system was globally stable and the adaptive controller converged to the one-step-ahead optimal controller in some sense.     

广义离散型指数族ARMA模型的参数估计及其Bootstrap置信区间

针对广义离散型指数族ARMA模型，采用Scoring算法对模型进行参数估计，并得到Scoring算法中方向向量的计算公式；再运用分块移动Bootstrap构造参数的置信区间，这种方法更加实用，收敛速度快，并在模拟数据和真实数据部分都得到令人满意的结果．     

离散事件动态系统周期求解的线性规划方法

应用计时事件图中回路的线性代数特征,将线性离散事件动态系统的周期计算转化为线性规划(LP)问题,并且得到的LP问题具有较少的变量和线性约束,避免了传统方法中对回路的穷举搜索,降低了计算的复杂性·     

线性离散系统的鲁棒控制器综合

利用Ｋｈａｒｉｔｏｎｏｖ定理及其在离散时间域中的推广结果，针对线性离散区间对象讨论了鲁棒状态反馈控制器的设计，完成了稳定二次型鲁棒控制器综合，使得对于对象集合中的所有线性离散系统均为稳定的，且系统性能满足所给定的二次型指标，最后给出了一个算例。     

离散系统线性二次型最优控制的算法仿真

采用积分型性能中的一种二次型性能指标,以状态空间表达式描述线性系统,求导出对应的最优控制序列,实现线性系统的最优控制,并给出了最优控制序列的计算算法和计算实例．     

基于广义离散事件动态系统的多路口智能交通流量控制

在传统意义上的离散事件动态系统中事件定义的基础上,提出了广义离散事件动态系统的思想.通过对事件属性划分的动态调节,使事件的辨识条理化.对公路交通中的多路口流量建模,并进行了分析.基于广义离散事件动态系统的调度思想,利用人工代谢算法对交通流量进行了控制分析.分析结果表明:广义离散事件动态系统能对系统的状态进行进一步的细化.人工代谢算法与该系统相配合,通过代谢算子的调节能较快地实现整个系统负荷均衡,能对流量的变化进行自适应调节.     

线性随机时变系统的有限时间稳定性研究

针对一类具有有限时间的随机微分时变系统,研究了关于随机线性时变系统的有限时间稳定性及控制器设计问题。首先,引入了有限时间稳定性的定义,基于该定义提出了一种针对假定的Lyapunov函数满足分段连续性,在每一个分段点处可能不连续的有限时间稳定性的新方法,并借助切换系统的思想研究了随机时变系统的有限时间稳定性;在此基础上,考虑带有反馈控制器的随机时变系统的控制器设置问题,并通过采用逐段控制的方法给出了系统的控制器设置方法;最后基于线性矩阵不等式设计了一类线性随机时变系统的有限时间稳定控制器的算法,使得对于控制器的设置能够有效地实现。     

时变广义线性系统的周期解

利用大系统分解法，对时变广义线性系统进行研究，给出周期解存在、唯一稳定的充分条件和实例。