模糊离散事件动态系统相关问题的研究

以全面表述离散事件动态系统中不确定问题以及用不确定性方法简化系统为目的 ,首次给出了模糊离散事件动态系统 (FDEDS)的定义。以铁路系统的行车指挥问题中的不确定性问题的处理为背景 ,全面论述了研究FDEDS的原因。文章说明了基于列车群运行的FDEDS实验平台的研究情况 ,并叙述了其在铁路系统的建模、分布式行车指挥、不确定问题的处理等方面的应用。在研究面向FDEDS的建模工具和算法时 ,采用Petri网和OO技术相结合的方法 ,既有非常好的系统描述能力又有好的模型分析和验证手段 ,也为相关算法的研究奠定了良好的基础。同时也对FDEDS中的模糊化等问题进行了讨论。

随机离散事件系统基于动态观测的安全诊断研究

现有随机离散事件系统研究大都是假设事件的可观测性是固定不变的,而许多实际应用系统中事件的可观测性往往与系统所处的状态有关。为此,本文提出一种动态观测下随机离散事件系统安全可诊断方法。引入一种动态观测,使每一个状态都有各自独立的可观事件;对动态观测下随机离散事件系统安全可诊断性进行形式化;推导出一个基于安全诊断器的动态观测下随机离散事件系统安全可诊断性的充分必要条件,实现动态观测下随机离散事件系统的故障安全诊断。

基于动态观测的分布式随机离散事件系统故障预测

针对目前随机离散系统的事件可观测性事先固定不变且无法随系统的运行而动态变化的问题,提出一种基于动态观测的分布式故障预测方法。首先对动态观测下分布式随机离散事件系统D−协同可预测性进行形式化;然后为了实现动态观测下分布式故障预测,使用局部随机预测器构造D−协同预测器,给出一个基于D−协同预测器的分布式随机离散事件系统D−协同可预测性的充分必要条件,并提出一种D−协同可预测性的验证算法,该验证算法不仅可用于在线故障预测,还可用于线下可预测性验证;最后分析动态观测下分布式故障预测验证算法在实际应用上的适用性。

不确定非线性离散系统指令滤波事件触发控制

本文提出了考虑输入饱和的一类不确定非线性离散系统的事件触发指令滤波控制方法.采用指令滤波控制技术解决了传统反步法存在的“因果矛盾”问题,引入补偿机制提高了系统的控制精度;利用事件触发机制能够避免自适应律和控制律的频繁更新,降低了计算负担,提高了资源利用率;运用模糊逻辑系统逼近系统中未知的非线性函数;结合李雅普诺夫稳定性理论,验证了提出的控制方案能够保证跟踪误差收敛到原点小的邻域内以及闭环系统的所有信号有界.仿真结果表明,本文提出的控制方法具有较强的鲁棒性及较好的跟踪性能.

分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断

本文研究分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断问题,提出一种基于模式故障安全协同诊断器的模式故障安全诊断方法。先在模糊离散事件系统中引入模式故障和模式故障安全诊断概念。然后对模糊离散事件系统的模式故障安全协同可诊断性进行了形式化定义。为了进一步验证分布式模糊系统的模式故障安全诊断性,构建了一个模式故障安全协同诊断器,并提出了一个关于分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断的充分必要条件,实现了分布式模糊离散事件系统的模式故障安全诊断。

模糊离散事件系统的弱可诊断性

针对故障诊断方法对系统要求过高的问题,研究模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event Systems, FDES)的弱故障诊断,提出一种弱模糊诊断方法,将经典离散事件系统(Discrete Event Systems, DES)的弱故障诊断方法拓广至模糊系统。先对模糊离散事件系统的弱模糊故障可诊断性进行形式化;为验证模糊系统的弱模糊故障可诊断性,构造了一个验证器自动机,得到模糊离散事件系统弱模糊故障可诊断性的充分必要条件,实现了对模糊离散事件系统的弱模糊故障诊断。该方法既适用于模糊离散事件系统的弱模糊故障诊断,又适用于经典离散事件系统的弱故障诊断。

基于离散事件动态系统的染缸资源配置优化方法研究

在印染企业中,染缸资源的人工配置存在效率低、利用率低等问题。文章从离散事件动态系统的角度研究订单的染缸资源配置过程。根据染缸资源配置自动机模型的行为演变过程,将订单的染缸资源配置过程划分阶段,设定阶段指标函数、最优目标函数,建立各阶段性能指标函数间的递推关系式,运用动态规划原理,提出基于系数ρ和g的染缸资源优化配置算法,得到订单的染缸资源最优配置方式。研究表明,与人工配置结果相比,文章提出的算法能有效缩短订单组加工时间,提高染机资源利用率。

基于ExSpect的复杂离散事件动态系统建模

随着petri理论与应用研究的不断发展,petri网已经成为离散事件动态系统建模和分析的有力工具。采用petri网对复杂离散事件动态系统进行建模和分析,没有一套科学的建模方法指导和有力的软件支持是不可能实现的。介绍了基于Petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件,提出了基于Exspect的复杂离散事件动态系统建模的方法,并进行了实例研究。

离散事件动态系统仿真优化方法综述

仿真优化方法是离散事件动态系统研究的一种有效工具.对离散事件动态系统研究的仿真优化方法的最新进展进行了综述.根据仿真输入参数,分为连续参数方法和离散参数方法两种进行讨论.

基于模型组件技术的通用离散事件动态系统仿真模型

针对传统离散事件动态仿真软件可重用性差的缺陷 ,提出了基于组件技术的设计方法 ,给出了基于组件技术的离散事件动态系统通用的模型接口及原型实现 ,开发了类似 Matlab的离散事件动态系统仿真环境 .该仿真工具通过拖放创建模型 ,联线建立模型间逻辑联系 ,并在炼钢连铸车间物流仿真中得到了运用 .

离散事件动态系统理论的发展动向

离散事件动态系统(DEDS)是这样一类人造系统,它在每一时间点上的变化发展依赖于许多不同事件的复杂交互作用,其状态仅在离散的时间点上发生变化。这样的系统很多,如制造系统、计算机系统、城市交通系统、排队服务系统、复杂的多模式过程控制系统等。离散事件动态系统理论自1980年由美国哈佛大学著名教授何毓琦(Y.C.Ho)倡导研究以来,已取得了不小进展。十多年后的今天,问题和成果并存,我们对建立这一理论的困难也有了进一步的认识。本文从探索的角度向读者简介一下此理论的发展情况,与计算机科学的联系,潜在的应用问题,及讨论一下此理论目前存在的问题和未来发展方向。

模糊离散事件系统的自适应监督控制

针对基于模糊自动机的模糊离散事件系统模型在实际工程应用中的不足,从产生式规则出发,建立了该类系统的模糊规则化模型。通过定义结构化的模糊因子并以其构成模糊规则,实现了对模糊状态转移函数的描述。提出了一种包含模糊监控器和模糊控制器的系统闭环监控结构,并针对模糊推理环节给出了具体的实现方法。通过定义一种可动态调整的模糊规则允许发生度,实现了系统的自适应监控机制。借助电动汽车电池均衡管理系统对方法进行了验证。结果表明,系统的运行过程符合预定的目标。

离散事件动态系统事件时序的鲁棒性

指出了离散事件动态系统事件时序同离散事件动态系统的若干重要性质的联系．对于极大代数描述的ＤＥＤＳ模型，较系统地研究了事件时序在参数发生区间摄动情形下的鲁棒性的有限检验问题．对于事件发生时刻是摄动参数的仿射线性函数的情形，得到事件时序鲁棒性的Ｋｈａｒｉｔｏｎｏｖ－ｌｉｋｅ判据．对于事件发生时刻是摄动参数的多项式函数的情形，证明其通常不存在事件时序鲁棒性的顶点有限检验判据．给出了这种情形下事件时序在参数发生摄动时能够保持的一个充分条件．

离散事件系统仿真在冷连轧动态系统中的应用

离散事件仿真技术是仿真领域中应用比较广泛的一种技术。本文以冷连轧生产过程为例，分析了带钢轧制过程中离散事件仿真的特点，结合生产过程中的实际问题，提出了冷连轧机过程仿真中各种事件的处理方式，并根据事件的特点和作用对象的类别，将事件进行分类组合优化处理，大大提高了仿真系统的效率。

参数摄动时一类离散事件动态系统的渐近性能估计和鲁棒性条件

本文针对一类在极大代数上可表示为线性模型的离散事件动态系统,讨论了参数摄动对系统周期稳态性能的影响,给出了定量估计参数摄动下性能改变量的一个关系式,建立了性能对参数摄动不敏感的鲁棒性条件。本文的结果,对确定系统参数的允许摄动范围,使之不破坏离散生产过程的有序和协调运行,是有指导意义的。

离散事件动态系统仿真工具DEDS Sim及其应用研究

该文叙述了离散事件动态系统仿真工具DEDSSim的设计方法和设计结构。DEDSSim基于面向对象方法 ,运用COM(ComponentObjectModel)组件技术 ,采用图形窗口环境 ,通过拖放方式组态系统 ,联线方式建立模型间逻辑联系 ,并具备系统扩展功能。该仿真工具已经在某一炼钢连铸物流系统得到了成功地运用。

离散事件动态系统稳定性分析方法

本文提出一种受控时序PETRI网络方法以建立离散事件动态系统状态空间模型,并以此为基础给出一类离散事件系统的稳定性定义及一种新的稳定性分析方法。

基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究

用模糊离散事件系统(FDES)从离散事件的角度描述一类包含“具有确定性的不确定/模糊”问题以及与人的主观观察/判断密切相关的复杂系统,提出了基于规则的FDES描述方法及自寻优监督控制策略,为FDES的实际应用提供了一种方法,提高了FDES在具体应用中的可操作性,并介绍了其在纺织染整控制过程中的具体应用.

离散事件动态系统的状态反馈控制理论进展

综述了离散事件动态系统 (DEDS)的状态反馈控制理论方面所取得的进展 ,讨论了几个主要研究方向 。

基于EFPN的模糊离散事件系统可诊断性分析

针对模糊有限自动机及模糊Petri网在模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event System,FDES)行为建模中的不足,提出一种扩展模糊Petri网(Extended Fuzzy Petri Net,EFPN),并基于EFPN构造了FDES行为模型及系统故障诊断器。EFPN以一种新的事件模型为基础对FDES的系统行为进行建模,并根据事件触发矩阵计算下一系统状态中各分量的可能性分布。与模糊有限自动机及模糊Petri网的对比分析表明,在描述FDES模糊事件时,对于同步距离为0的一组事件所造成的影响,EFPN的表达能力强于经典模糊Petri网;在对含有多个状态分量的FDES建模时,EFPN模型的规模远小于模糊有限自动机。在基于EFPN构造的系统行为模型中,运用可达状态标识图分析系统状态集,可有效地构造FDES的故障诊断器,并可据此进行系统可诊断性分析。