基于Agent-DEVS的应急物资保障多分辨率建模研究

多分辨率(Multi-resolution,MR)建模是复杂自适应系统建模和分布式仿真发展急需解决的现实问题,在分析多分辨率模型组织结构和演化方式的基础上,对Agent-DEVS规范进行扩展,加入多分辨率建模层级和相关元组,建立了MR-Agent-DEVS建模规范。将MR-Agent-DEVS引入应急物资保障的仿真建模,完成了耦合模型与仿真流程设计,以及成员模型与典型消息设计。实验结果表明:MR-Agent-DEVS模型能够仿真应急物资保障行为,较聚合解聚法、视点选择法而言,对分辨率控制的时效性更强,灵活性更大,一致性较好,更有利于降低系统负载;与Agent-DEVS模型相比,虽然多分辨率控制在一定程度上增加了模型复杂度,但两者的执行效率基本相当,从而验证了MR-Agent-DEVS模型的实用性。     

基于GA-BP的锅炉燃烧系统的仿真与研究

在当今社会中,我国的发电仍然以火力发电为主.锅炉能否安全经济的燃烧是火力发电厂最为关心的问题.锅炉安全经济的燃烧不仅可以使得发电成本降低还能有效的减少有害物质的排放.依据某热电厂的现场数据选用BP神经网络来对锅炉燃烧系统进行建模分析.利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化,建立更为理想的GA-BP网络模型.实验结果表明,在采用遗传算法优化的神经网络之后,模型的收敛速度、训练精度得到了有效的提高.为了进一步的研究该系统,建立模糊PID优化控制器并仿真,仿真结果证明了模糊PID的优越性.以上研究说明,通过以上手段可以有效地优化热电厂的锅炉燃烧系统.     

基于区间2型T-S模糊系统的自适应逆控制

复杂非线性系统存在强非线性和不确定性等问题,其建模与控制一直是个极具挑战的工作。自适应逆控制是一种有效的非线性系统控制方法,已经得到广泛的研究;2型模糊系统采用2型模糊集,相比于1型模糊系统,其能够提供更大的自由度,不确定性及非线性处理能力更强,能够采用较少的规则数取得较高的建模与控制精度。因此,本文将2型模糊系统理论与自适应逆控制相结合,提出了一种基于区间2型T-S模糊系统的自适应逆控制方法,实现对复杂非线性系统的有效建模与控制。首先通过离线输出输入数据映射得到非线性系统的离线2型模糊逆模型,然后将该离线区间2型模糊逆模型作为初始控制器,与被控对象串联,进行在线控制,并采用最小均方差(Least Mean Square,LMS)滤波算法在线修正2型模糊逆模型的结论参数,通过数字复制,更新逆模型控制器的参数。最后将该方法应用于两个仿真实例,结果表明本文方法控制精度高,不确定性处理能力强。     

T-S型模糊推理建模方法的插值同质性

本文从插值角度对T-S模糊推理建模进行了进一步阐述,揭示了它与数值微分推导T-S模糊推理建模结果的一致性。在选择全交叠三角形隶属函数的特定情况下,T-S型模糊推理模型是插值的另外一种表现形式。T-S型模糊插值推理建模因满足插值性而在逼近性方面优于普通的T-S模糊系统。最后利用仿真实验对理论分析进行了有效性与可行性验证。     

基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制

建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为三层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为三层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法. 然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.     

基于模糊与神经网络技术的复杂非线性跟踪控制

针对一类具有不确定性、多重时延和状态未知的复杂非线性系统,把模糊T-S模型和RBF神经网络结合起来,提出了一种基于观测器的跟踪控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态,并由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律;其次,构建了自适应RBF神经网络,应用自适应RBF神经网络作为补偿器来补偿建模误差和不确定非线性部分.证明了闭环系统满足期望的跟踪性能.示例仿真结果表明了该方案的有效性.     

汽车底盘集成系统协调控制研究

汽车底盘系统是包含相互非线性耦合的悬架,转向,制动等子系统的复杂系统,如何采用控制方法构建底盘一体化集成控制系统以尽可能地提升底盘系统全局性能,是目前研究的难点.首先建立汽车底盘整车非线性动力学模型,操纵动力学模型,制动过程动力学模型,轮胎和路面模型.然后针对底盘悬架,转向和制动各子系统,分别设计非线性H_∞控制器,直接横摆力矩PID控制器和滑模变结构控制器,以保证各子系统控制性能局部最优.为了解决在不同工况下不同子系统间动力学耦合带来的控制性能冲突,采用模糊自整定控制方法设计上层协调控制器,调整悬架子系统控制器各输出权重,达到改善汽车底盘全局控制性能的目的.最后在四种不同工况下,对模糊自整定协调控制,子系统单独控制,未控制构成的底盘系统进行大量的仿真研究.通过仿真结果对比分析表明,采用模糊自整定方法的协调控制系统可进一步改善汽车底盘全局控制性能.     

非线性网络控制系统的保性能控制

针对网络诱导时延小于一个采样周期的非线性网络控制系统,研究了系统的稳定性和保性能控制问题.对于T-S模糊模型描述的非线性被控对象,将时延的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将这一类非线性网络控制系统建模为具有参数不确定性的离散T-S模糊模型.基于建立的模型,提出了存在稳定保性能控制器的充分条件,并得出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式.最后通过对永磁同步电动机混沌系统进行控制和仿真研究,验证了所提出方法的有效性.     

典型非线性模型的模糊辨识逼近精度分析

人们根据非线性系统的复杂特性归结了几种具有代表性的非线性模型.而模糊辨识方法是辨识非线性系统的有力工具,本文采用T-S模糊模型对三种常见的非线性模型:Hammerstein模型,Wiener模型和双线性模型进行逼近,并根据仿真数据研究不同的非线性结构对模糊模型逼近精度的影响.仿真实例是在训练和检验数据组数、模型阶数相同的情况下,采用三角形隶属函数,聚类型隶属函数和高斯型隶属函数分别对这三种非线性模型进行逼近能力的研究.     

一类不确定非线性系统的执行器故障模糊容错控制

针对一类状态不完全可测的不确定非线性系统,研究了带有执行器故障的容错控制问题.采用 T-S模型对非线性系统进行模糊建模,利用并行分布补偿(PDC)算法设计了状态现潮器和基于状态现 潮器的客错控制,给出了保证该模糊容错控制系统稳定的充分条件.根据李雅普诺夫稳定性理论和线性 矩阵不等式(LMI),证明了所提出的模糊容错控制方法不但使得模糊控制系统渐近稳定,而且能够取得 H∞性能指标.计算机仿真结果进一步验证了所提出方法的正确性.     

基于T-S模型的Lurie混沌系统的模糊控制

针对Lurie混沌控制系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,从而实现了Lurie混沌系统的稳定.在用T-S模糊模型精确重构Lurie系统结构的基础上,利用反馈同步思想,基于并行分布补偿(PDC)技术,得到了简单且易实现的控制器.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

基于模式的建模与自适应控制

针对一类复杂生产过程,提出了一种利用模式的运动来描述系统动力学特性与控制的新方法.方法不同于传统的如输出方程或状态空间模型等建模方法.首先根据实际工况数据利用聚类算法来获得工况模式类别的划分,以这些类别作为空间刻度构造"模式运动空间".然后在此空间上定义描述模式运动的变量~模式类别变量,并建立了基于模式类别变量的预测模型及控制模型,给出了基于模式类别变量的自适应控制方法.最后根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据进行了仿真,取得了满意的结果,验证了该种方法的可行性.     

基于H_(∞)优化控制的多机电力系统稳定性研究北大核心

针对提高电力系统静态稳定性从而解决分布式电网并网后产生具有不确定性和偶然性的小干扰问题,本文采用多机电力系统模型的稳定性判据和H_(∞)优化控制问题进行研究,利用T-S模糊模型对多机电力系统模型进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论及H_(∞)优化控制理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用并行分布补偿(PDC)控制器的设计方法,证明了保证多机电力系统稳定的充分条件并实现电力系统的H_(∞)优化控制,给出这类非线性电力系统控制器的设计方法。最后采用MATLAB仿真软件对所求得稳定性判据进行验证,证实该结论的有效性。     

基于模糊自抗扰的塔机消摆控制方法

塔机消摆控制系统是一个非线性、强耦合的复杂系统,传统PID控制效果往往欠佳.对此,建立了一个含阻尼的塔机偏摆系统数学模型,并提出模糊自抗扰控制策略.通过自抗扰控制器对塔机回转与变幅运动进行解耦,模糊算法对自抗扰控制器各参数实施在线调整,并对解耦后的回转、变幅子系统分别进行控制.在仿真实验中,对比其他典型方法,提出的方法摆角消失速度更快,这表明在负载运动过程中,所设计控制器实时性和鲁棒性较好.     

一类不确定多输入模糊双线性系统的输出反馈控制

针对一类具有范数有界参数不确定性的多输入模糊双线性系统,在系统的状态不完全可测的情况下,提出一种模糊镇定控制方法。设计模糊观测器估计系统的状态,基于模糊观测器,设计模糊控制器保证闭环系统的渐近稳定性。模糊控制器可以通过求解线性矩阵不等式(LMI)求得。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

基于复合控制的电液负载模拟器多余力抑制研究

针对电液负载模拟系统存在多余力且该多余力严重影响系统加载精度与控制性能的问题,建立了系统各部分以及整个系统的数学模型.通过对数学模型的研究,分析了系统多余力的产生机理,并建立了系统多余力的传递函数.提出了前馈PID复合控制的方法,并对该方法进行了仿真分析和实验研究.在仿真分析中,通过对多余力消扰前、引入前馈控制消扰后及引入复合控制消扰后3种情况的比较,说明前馈PID复合控制能够有效抑制系统多余力.实验结果进一步验证了前馈PID复合控制的有效性,同时实验结果显示在运动换向时系统多余力将出现突变,为下一步的研究指明了方向.     

Feng混沌系统参数识别及自适应模糊控制器的反步设计

设计了参数观测器,对Feng混沌系统中未知参数进行识别.采用反步控制方法,在存在输入扰动项的情况下,构造模糊自适应控制器控制Feng混沌系统.模糊逻辑系统用来逼近反步控制方法中出现的未知、非线性且结构复杂的函数.和传统的反步控制方法相比,本文采用的控制器结构简单,易于实现.仿真的结果验证了本文控制方法的有效性.     

基于演化博弈理论的知识服务网络复制动态模型

在知识服务网络中,知识供应方和知识需求方在传递知识的过程中进行着重复博弈,并根据收益矩阵选择有利策略逐渐模仿,最终采用某个策略达到了演化稳定均衡状态.首先,根据演化博弈理论,建立了知识服务网络的复制动态演化博弈模型.然后,采用多智能体建模仿真方法及Netlogo仿真平台对所建模型进行仿真分析.最后,通过仿真分析得到在不同的初始情况下,知识主体最终的演化稳定策略与各主体中采取合作策略的初始比例和鞍点的大小关系有关,验证了所建立模型的正确性.     

输入变量个数对T-S模糊建模精度的影响

输入变量个数会对模糊建模精度产生影响.对于一个实际的复杂系统,可测的或者需要考虑的输入变量非常多.是不是考虑的影响因素越多,即模糊系统的输入变量越多,则辨识的效果就越好呢?本文基于T-S模糊模型,分别采用对称三角形模糊划分和网格对角线法以及模糊聚类划分提取模糊规则,对Box-Jenkins煤气炉数据和Mackey-Glass混沌时间序列进行建模,得到了模糊模型训练性能指标和检验性能指标随输入变量个数增加时的变化趋势曲线,并给出了结论.     

基于模糊逻辑的多机电力系统事件控制

针对电力系统调度监控中采用时间触发控制方式监测电力系统运行的稳定性而导致监测信息繁多,浪费网络资源等问题,提出一种基于模糊逻辑的事件触发控制新方式.本文采用T-S模糊模型对多机电力系统建模,以励磁控制系统作为控制器,运用并行分布补偿技术,在状态可测的情况下,研究了多机电力系统在事件触发控制下的稳定性判据问题.根据李雅普...