VSC-HVDC变量软约束期望区间跟踪的EMPC设计

根据直流线路电压与电流之间的非线性关系,建立了电压源换流器型高压直流(VSCHVDC)输电系统的分段仿射模型。针对带状态和输入约束的分段仿射系统动态变化快的特点,弥补模型预测控制滚动优化计算使得系统响应速度变慢、实时性降低的缺点。采用离线计算和在线分析相结合的显式模型预测控制方法,将反复在线滚动优化计算转化为简单的查表过程。通过期望区间跟踪偏差项和添加变量软约束的方法优化VSC-HVDC系统的输出轨迹。仿真结果表明,所设计的显式模型预测控制器具有良好的动态性能和稳态性能,能够较好地抑制输出轨迹的波动,与模型预测控制相比,动态响应更快,控制的实时性更强。

区间值随机变量的可积性与条件期望

首先在概率空间(Ω,A,P)上讨论了可测区间值函数,证明了区间值随机变量与二维随机变量的等价性.在此基础上又分别研究了区间值随机变量的可积性与条件期望.这两个性质对研究区间值马氏过程和区间值鞅有很大的帮助.

区间值条件期望和F条件期望

本文首先研究了区间值条件期望和区间值鞅的性质。

基于非期望产出SBM区间DEA模型的第三方物流供应商评价

文中首先建立了既考虑非期望产出,又考虑非准确区间值的,适合第三方物流供应商评价的,非期望产出SBM区间DEA模型,然后,基于所提出的模型,并应用改进的区间效率排序方法,对国内某大型汽车制造企业轮胎第三方物流供应商进行了有效排序,为企业选择最合适的第三方物流供应商提供了决策参考。

模糊数的梯形逼近

介绍了推广的梯形模糊数并证明了它的一些性质。利用推广的梯形模糊数逼近任意给定的一个模糊数,指出梯形逼近共有四种情形,给出了更具体、更直观的计算最近的梯形逼近的方法和例子。

基于β-容度容忍区间的血塞通注射液近红外定量分析不确定度评估

目的建立基于β-容度容忍区间(β-CTI)的血塞通注射液近红外(NIR)定量分析不确定度评估方法。方法采用"I×J×K"型析因实验设计法获取NIR分析校正和验证实验数据,通过PLS算法建立NIR定量模型,通过β-CTI估计NIR定量分析不确定度,并与常规β-期望容忍区间(β-ETI)进行比较。采用ln U=a+b ln Y模型对相对扩展不确定度(U)与相应质量浓度(Y)之间的关系进行拟合,设置不确定度可接受限(λ)=20%,并绘制不确定度决策曲线。结果在考察的7个质量浓度水平中,除1.485 mg/m L外,由β-ETI估计的不确定度均低于由β-CTI估计的不确定度。由β-ETI和β-CTI确定的临界可接受不确定度质量浓度分别为4.867、5.686 mg/m L。结论β-CTI可充分估计NIR定量不确定度,可用于NIR定量结果准确性和可靠性评价。