随机间歇模型预测控制的系统稳定性与安全性

针对随机非线性仿射系统,采用间歇事件触发模型预测控制的方法研究其稳定性与安全性.利用无约束的控制李雅普诺夫函数和控制障碍函数相结合的方法,构建了控制李雅普诺夫-障碍函数.通过设定控制器的开启和关闭条件,构造间歇事件触发控制器,使其可以同时兼顾系统稳定性与安全性.结果表明:在模型预测控制中采用间歇机制能够有效提升系统性能.以轮式机器人回收系统为例,验证了间歇事件触发模型预测控制理论的有效性.

具终端状态约束的无穷维随机发展方程的线性二次最优控制

1968年,Wonham提出随机线性二次最优控制问题.随后,1976年Bismut开始研究带有随机系数的随机线性二次最优控制问题.直到1998年,陈、李和周首次成功解决了具有不定控制加权项的随机系数的随机线性二次最优控制问题.此后,越来越多的研究者开始对随机线性二次最优控制问题产生兴趣.近二十年来,人们逐渐开始研究以无穷维随机发展方程为控制系统的线性二次最优控制问题.另一方面,实际应用中的控制系统的状态变量往往需要满足一些约束条件.在此背景下,本文研究了具终端状态约束的随机发展方程的线性二次最优控制问题.基于算子值Riccati方程可解性、控制系统的适当能控性及拉格朗日对偶理论,本文得到了该约束问题最优控制的表达式.

具有H_(2)增益约束的连续时变线性随机系统的有限时间有界性

针对一类具有能量有界外部干扰的连续时变线性随机系统,研究了在H_(2)增益约束下闭环系统的有限时间有界性。首先,给出系统有限时间有界和H_(2)增益的定义。然后,设计状态反馈控制器,使得闭环系统既满足H_(2)增益性能约束又满足有限时间有界。通过求解时变线性矩阵不等式,得到控制器增益函数。最后,给出两个数值算例说明所设计方法的有效性。

不确定随机奇异时变时滞系统的鲁棒H_(∞)控制

研究了不确定奇异时变时滞系统的鲁棒H_(∞)控制问题.通过构造李雅普诺夫泛函,应用自由矩阵不等式和伊藤公式,设计了确保闭环系统对所有不确定性鲁棒均方可容许并且具有H_(∞)性能指标γ的控制器.最后的数值实例验证了该方法的有效性.

混合随机波动模型下带随机工资的DC型养老金最优投资策略

针对养老金的保值增值问题,分析具有利率风险和波动风险的DC(defined contribution)型养老金最优投资策略。假设金融市场包含一种无风险资产和一种股票,其中股票价格服从混合随机波动(Heston-Hull-White)模型。设定养老金计划成员的工资是随机的。基于终端财富预期效用最大化标准,在CARA效用函数下,通过建立相应的HJB(Hamilton-Jacob-Bellman)方程,求解出最优投资策略,并利用数值算例分析主要模型参数对最优投资策略的影响。结果表明:风险规避系数的增大会导致投资者对股票的投资比例下降,利率风险和波动风险对DC型养老金的最优投资策略有显著影响。所得结果对基金管理者具有一定的指导作用。

区块链辅助下可撤销的属性加密方案在智慧医疗系统的应用

现代医疗系统与物联网的融合,显著提升了医疗服务水平。然而,将电子医疗记录广泛外包给第三方云存储带来了许多安全挑战,包括隐私泄露、数据篡改、未经授权的访问和存储限制。为了解决上述问题,本文提出了一种基于属性加密的区块链辅助下可撤销方案。该方案利用去中心化的区块链系统代替权威中心来生成参数、管理密钥和用户撤销,所有撤销任务由区块链完成,减轻了用户重新加密密文和更新密钥的负担。其次,采用密文策略属性加密技术,利用分层访问树结构加密数据文件,实现更细粒度的访问控制和节省存储空间,同时隐藏访问结构,保护用户隐私。此外,将复杂的解密运算外包给云服务器,显著减轻了用户的解密负担。同时,本方案对解密的明文信息进行双重验证,确保医疗信息的正确性和完整性。最后,效率分析显示,该方案满足云存储环境下区块链辅助密钥管理的安全高效要求,并在(Decisional Bilinear Diffie-Hellman,DBDH)假设下具有安全性。

Hull-White利率模型下基于均值-方差准则的DC型养老金最优投资

在现实生活中,考虑到随机利率和随机工资,假设利率结构满足Hull-White利率模型,且养老金可以投资于一种无风险资产。为了完成计划持有人预期的目标,把均值-方差作为目标研究DC型养老金的最优投资问题,采用随机动态规划原理建立相应的HJB方程,根据拉格朗日变换和对偶理论,得出了有效投资策略和有效边界的显式解。最后通过对结果进行数值分析,并给出相应的经济学解释,这对养老金投资策略具有一定指导价值。

正倒向随机微分方程理论基础及相关应用

本文从随机微分方程和倒向随机微分方程基本理论和应用背景谈起,结合随机最优控制理论和金融市场中的期权定价理论导出完全耦合的正倒向随机微分方程的形式.进而从该类方程的可解性这一角度出发,对已有的理论方法进行分析和探讨,引入一种非马尔科夫框架下保证解的存在唯一性的“统一框架”方法,给出比较定理、解的高维估计等重要性质,并联系相关偏微分方程系统给出其概率解释.对实际中应用广泛的线性正倒向随机微分方程引入了一种线性变换的方法作为“统一框架”方法的重要补充和完善,使得正倒向随机微分方程的应用更加广泛.

随机扰动下车摆系统的实用轨迹跟踪

对于直流电机驱动的车摆系统,本文研究了随机扰动下参数不确定性的实用轨迹跟踪问题。基于相对运动和等效电路原理,将系统受到随机扰动的影响看作转矩或电压,通过拉格朗日方程建立受有色噪声影响的车摆系统的随机模型。采用backstepping技术、滑模技术和耦合项噪声分离技术,设计自适应backstepping滑模控制器解决系统的轨迹跟踪问题。基于随机系统的稳定性,闭环误差系统是依概率噪声到状态实用稳定(NSpS-P)的,通过调节设计参数,使得跟踪误差均方收敛到零的任意小邻域。仿真结果验证了所提出控制器的有效性。

SARS流行病的SEIR动力学模型及其参数辨识

建立了带有潜伏期及终身免疫的SARS流行病的SEIR动力学模型．根据部分国家或地区的SARS疫情数据,对模型中的参数进行了参数辨识,数值结果表明模型与实际疫情是比较吻合的,并得到了一个SARS流行病的带形控制区域．论证了系统的流不变性和弱不变性等数学性质．

基于支持向量机的非线性系统辨识

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模,介绍了v-SVR的基本理论,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。

偏最小二乘相关算法在系统建模中的两类典型应用

讨论了偏最小二乘回归(PLSR)的相关算法对两类典型实际系统建模的有效应用。分析了传统的偏最小二乘回归批处理算法及由此产生的一种简化算法的基本原理和技术特点。在此基础上,对原有的递推算法进行了一定程度的改进,直接采用自变量主元t的回归系数矩阵P和R来取代旧的数据信息,从而进一步简化了计算过程。针对上述两种算法的特点,分别对无人机费用模型(少样本,多变量)和切削力峰值模型(多样本,少变量)参数进行了估计计算,说明了各自算法的应用优势。

混沌机制在T-S模型模糊神经网络的系统辨识研究

出一种 T- S模型的模糊神经网络 ,在通常 BP算法的基础上 ,引进混沌机制来训练模糊神经网络的权值参数。将混沌 BP算法应用于非线性系统建模 ,以求获得全局意义下的最优逼近。仿真研究说明了其有效性和良好的性质。

Volterra泛函级数在非线性系统辨识中的应用

利用 Volterra泛函级数描述非线性系统 ,将非线性系统辨识问题转化为标准的最小二乘问题 ,并通过 QR分解进行求解。在对输入矩阵 P进行 Householder变换过程中 ,提出利用输入向量对输出向量的影响因子进行 P阵的列选择 ,同时完成模型辨识 ,有效地克服了 Volterra泛函级数辨识中维数灾难问题。

衰减激励条件下递阶最小二乘辨识的均方收敛性

为减少递推辨识的计算量 ,提出了递阶辨识原理 ,它是将系统分解为多个维数较小的虚拟子系统进行辨识 ,从而获得递阶最小二乘辨识方法。在衰减激励条件下 ,针对时不变系统研究了递阶最小二乘法的收敛性 ,得到了参数估计误差均方收敛于零时衰减指数应满足的条件。递阶最小二乘具有良好的性能 ,其计算量比递推最小二乘辨识要小得多 。

采用ER阻尼器作斜拉索半主动振动控制的试验研究

提出了基于ER/MR阻尼器的半主动控制算法对斜拉索进行振动控制,并进行了振动控制试验。该算法建立在离散时间系统的基础上,并考虑了EP/MR阻尼器的力学特性而发展起来的,因此具有很大的应用价值。首先通过模态降阶的理论,减少了系统的自由度数目,使系统更易于控制。在阻尼器采用Bingham模型的半主动控制策略的基础上,应用更符合阻尼器实际力学特性的双粘性模型,提出了相应的改进办法。然后在试验室建立了缩尺比为1∶12的一根12m长的斜拉索试验模型,考虑到ER阻尼器与MR阻尼器具有相似的力学特性,选用ER阻尼器作为作动器,完成了斜拉索半主动振动控制的试验研究,并与理论结果进行了比较,两者吻合良好。

设备维修策略的合理选择与决策流程

在事后维修、定期维修和状态维修这3种维修策略中,应该从设备运行可靠性及经济性的更高要求出发,合理选择维修策略来降低设备使用的费用,提高生产经济效益,从而增强企业的竞争能力和发展能力。对于关键设备,首选采用状态维修策略,不可行时也必须采取定期维修策略;对于主要设备,除故障突发特殊情况下,都应采用定期维修策略;对于次要设备,采用事后维修的策略。现代企业中各种维修模式纷呈,所以要对设备采取针对性的、动态的、灵活的维修策略。

改进层次分析法在引水工程方案优选中的应用

针对城市引水工程方案优选过程中如何合理确定定性和定量评价指标的权重问题,提出用加速遗传算法和改进层次分析法,进行城市引水工程方案优选。以太湖县自来水厂引水工程为例,分4个步骤进行了方案优选。结果表明:改进层次分析法直观、实用,判断矩阵修正幅度较小,计算结果稳定、精度高;太湖县自来水厂引水工程的最优方案为隧洞引水。

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法过于复杂的问题,提出了一种简单而有效的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分,计算给定样本在各模糊子空间的隶属度,并利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法[8]和误差反馈学习方法[5]相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据[7]仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。

基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识

针对 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定带有很大的人为主观性 ,这里引入了一类广义 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统 ;在模型实现上 ,以广义 Takagi- Sugeno模型为个体 ,采用简单、有效的矩阵编码方式 ,借助遗传算法得到一个次优的广义 Takagi- Sugeno模糊系统模型 ,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统 ,而且还具有较低的复杂度 .仿真结果表明了广义 Takagi- Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和有效性 .