基于离散Markov理论的电力系统跳变时滞稳定性分析

提出了一种基于离散Markov理论的电力系统跳变时滞稳定性分析方法。首先建立了一类考虑Markov转移概率密度矩阵的Lyapunov-Krasovskii泛函,并求解该泛函沿系统的导函数,然后,在该导函数中加入由Newton-Leibniz公式构造的松散项,以降低保守性,在此基础上,构造一组线性矩阵不等式,并利用广义特征值求解电力系统在运行方式调整、运行参数变化以及负荷功率波动等跳变工况下,所能承受的最大时滞。IEEE 16机68节点系统的时域仿真结果均验证了该方法在考虑电力系统跳变特性的情况下,求解电力系统时滞稳定上限的正确性及有效性。

D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究

为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础.

转移概率部分未知的离散时间Markov跳变系统Nash微分博弈

考虑到转移概率矩阵元素无法完全获悉,如何在转移概率部分未知的情境下研究离散时间Markov跳变系统Nash微分博弈是有待解决的问题之一,这一问题可以为转移概率部分未知的Markov跳变系统Nash微分博弈理论在管理问题上的应用提供理论支撑。基于此,本文首先研究单人博弈情形,即ε-次优控制问题,借助自由连接权矩阵和配方法,得到了ε-次优控制策略存在的充分性条件,并给出了成本函数上界的显式表达;然后延伸至双人博弈进行分析,得到了ε-次优Nash均衡策略存在的条件等价于求解双线性矩阵不等式和矩阵不等式的优化问题,并通过启发式算法求解优化问题得到ε-次优Nash均衡策略;最后通过数值算例证明了主要结论的有效性。

颗粒缩放理论标定未筛选烟煤离散元仿真参数

【目的】为了给未筛选烟煤的仿真研究提供参数依据,分析未筛选烟煤的离散元仿真参数,保证仿真与实际颗粒的几何、材料及运动学相似,实现未筛选烟煤的可靠仿真研究。【方法】采用实验和仿真相结合的方法,测得未筛选烟煤的粒径分布、密度、静摩擦因数、堆积密度、休止角等基本参数;基于颗粒缩放理论,建立不同粒径范围内典型颗粒的放大模型,通过Plackett-Burman、最陡爬坡、 Box-Behnken试验对未筛选烟煤的泊松比、切变模量、滚动摩擦因数、恢复系数、 Johnson-Kendall-Roberts(JKR)表面能等仿真参数进行标定。【结果】以实验和仿真休止角相对误差最小为优化目标,得到最优参数组合下的未筛选烟煤的仿真休止角为37.59°,与休止角实验值37.81°的误差为0.58%;仿真堆积密度为717 kg/m^(3),与堆积密度实验值722 kg/m^(3)的误差为0.69%。【结论】煤-煤恢复系数与休止角呈负相关,煤-煤和煤-钢滚动摩擦因数与休止角呈正相关,溅射现象会阻碍颗粒堆积。

大规模离散MU-MIMO:低复杂度、信息理论最优检测与多用户编码

研究了一种实际的大规模离散多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统,涵盖了大规模天线与用户、实用的信道编译码、任意输入分布、仅接收机已知信道状态信息、一般右酉不变信道矩阵、模数转化器等实际通信约束。针对理想和低分辨率模数转换器下的大规模离散MU-MIMO系统,分别提出了低复杂度、信息理论最优接收机和多用户码设计准则,并给出实际多用户低密度奇偶校验码(LDPC)设计。数值实验证实所设计的多用户LDPC比现有的单用户LDPC获得了2~5dB性能增益,同时还解决在信道恶劣和低分辨率模数转换器下单用户码无法准确恢复信息的难题,揭示了现有贝叶斯最优接收机与单用户码直接结合不再是最优方案。

基于建构主义理论的离散数学课程深度学习模式探索

针对传统教学模式存在的课程内容与计算机学科关联融合不紧密、知识目标与能力目标的达成不同步、考核方式与学生多元化发展不匹配等问题,提出基于建构主义理论的离散数学课程深度学习模式,阐述如何通过整合知识体系和延伸知识内容帮助学生在原有知识基础上不断建构扩展新的知识体系,以促进知识目标与能力目标的同步达成,促进考核方式与学生多元化发展相匹配。

基于颗粒缩放理论的沙棘茶毫离散元参数标定

为解决沙棘叶茶茶毫离散元仿真中缺乏准确接触参数的问题,利用物理和仿真休止角堆积试验标定茶毫接触参数;将茶毫颗粒简化为软质球形颗粒,通过量纲分析和颗粒缩放理论将茶毫空气动力学当量粒径从231.37μm放大至1.8 mm。利用EDEM软件,选定“Hertz–Mindlin with JKR”接触模型,以休止角为响应值,通过Plackett-Burman试验筛选出对休止角影响最显著的3个参数:茶毫-茶毫恢复系数、茶毫-茶毫滚动摩擦系数、茶毫-不锈钢滚动摩擦系数;利用最陡爬坡试验,确定各参数最佳取值范围;根据Box-Behnken试验建立并优化3个显著性参数与休止角的二阶回归方程,对回归方程进行寻优求解。得到3个显著性参数的最优组合:茶毫-茶毫恢复系数为0.159,茶毫-茶毫滚动摩擦系数为0.290,茶毫-不锈钢滚动摩擦系数为0.239。通过对比休止角仿真试验值与物理试验值,二者相对误差为1.97%,表明仿真试验预测效果良好。

Markov切换拓扑下离散多智能体系统滑模一致性控制

针对具有Markov切换拓扑的离散多智能体系统,研究了其在滑模控制下的均方领导跟随一致性问题。通过引入Markov切换拓扑,描述了智能体之间的随机信息交互。采用一致性误差定义了与随机切换拓扑相关的滑模面。根据理想准滑动模态条件得到了等效控制律,并将离散多智能体系统的一致性问题转化为领导跟随误差系统的稳定性问题;利用Lyapunov函数的构造和矩阵理论最终给出了离散滑动模态均方领导跟随一致性的充分条件,并给出了控制增益的设计方法。然后利用趋近律原理给出了一种离散时间滑模控制器,实现了跟随误差能够在有限时间内到达所定义的滑模面区域内。如何处理部分转移概率未知的Markov切换拓扑和设计与随机切换拓扑相关的滑模面是本文的两个难点。最后通过一个数值算例验证了所提方法的有效性。

粗糙集理论中的离散化问题

一引言数据分析及数据挖掘,是一个重要的正在迅速发展的研究课题。波兰科学家Z.Pawlak于1982年提出的粗糙集(Rough Set)理论正是解决这一问题的新理论,它可用于处理决策信息表中的不确定知识,并用规则的形式表达,是一种有效的知识获取工具。在Roughset中,数据约简是非常重要的,包括属性约简和值约简。运用粗糙集理论处理决策表时。

离散Markov跳变线性系统最优控制

针对离散Markov跳变系统,研究其最优控制问题。首先确立一个二次型代价函数,然后运用随机贝尔曼动态规划法,结合Markov跳变系统特性求解贝尔曼方程,获得了完全状态信息情形下Markov跳变系统的最优控制器和黎卡提差分方程;进而将其推广到不完全状态信息情形,利用观测向量获得状态的后验概率密度函数,推导了最优控制器的解析结构和相应的求解算法;最后通过数值仿真验证了所得控制器的有效性。

基于粗集理论的数据离散化新算法

连续属性值的离散化一直是机器学习领域中殛待解决的关键问题之一 ,他对于提高后继学习算法的运行速度、降低算法的实际空间要求和时间消耗、提高学习结果的聚类能力等都具有极其重要的意义。本文首先分析了基于粗集模型的数据离散化方法的特点和基本思路 ,研究了候选断点重要性的衡量方式 ,在此基础上提出两种新的从候选集合中最终确定离散化断点的启发式算法。这两种算法考虑并体现了粗集理论的基本特点和优点 ,选择的断点都能够保证信息系统的分辨关系 ,并能够取得较理想的离散化结果。

一种基于粗糙集理论的连续属性离散化方法

基于粗糙集的有关理论,提出了一种新的连续属性离散化方法·首先说明决策属性支持度的概念,再利用决策属性支持度作为反馈信息,提出一种领域独立的基于决策属性支持度的连续属性离散化算法·该算法能在保证决策表原始分类能力不变的前提下,提高约简效率·同时,各个属性拥有较少的分割区间,会使规则集合更加简洁·通过实例分析比较,说明该算法是非常有效的·

基于灰色离散Verhulst模型理论的电力中长期负荷预测研究

针对传统GM(1,1)模型对呈"S型"规律增长的负荷序列建模预测时误差大的缺点,提出了灰色离散Verhulst模型。该模型借鉴了非齐次指数的离散灰色模型的建模机理,避免了经典灰色Verhulst预测模型由于参数估计采用离散方程而模拟和预测采用连续方程所带来的系统误差。给出了所提出的灰色离散Verhulst模型的递推解的形式。根据灰色预测理论的预测特点,采用等维灰数递补预测法对灰色离散Verhulst模型进行改进。通过实例证明,所提出的方法是正确和有效的。

粗集理论中连续属性的广义离散化

提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法,其特点是在离散化过程中强调类别可分离性.首先拓展已有的基于断点划分的离散化定义,给出基于类别可分离性的广义离散化定义;然后描述了广义离散化算法并进行时间复杂性分析;最后利用辐射源信号进行了仿真实验.结果表明,该方法能有效离散区间属性决策系统,简化分类器的设计和提高识别率,从而拓展了粗集理论的应用范围.

一种基于瞬时无功功率理论谐波检测的离散滤波方法

根据三相三线电路系统对称分量法 ,以瞬时无功功率理论为基础 ,推出基波和各次谐波电流的正序及负序分量离散检测方法。用复化积分算法取代传统的低通滤波器 ,具有截止频率特性好 ,检测结果稳定 ,易于编程实现等特点。利用MATLAB动态仿真工具对不同检测方法进行对比分析 ,结果表明 :该方法比传统的检测方法具有更快的响应速度。实验验证了该方法的正确性。

基于离散元理论的粗粒土三轴试验细观模拟

基于三维离散元颗粒流理论,综合考虑颗粒间黏结力,确定颗粒接触本构关系,建立有黏结材料工程性质的数值仿真模型,实现对粗粒土工程力学特性的模拟。根据某粗粒土室内三轴试验结果和大量数值试验,对颗粒流数值模型进行标定,精确再现室内试验的加载曲线。基于标定后的颗粒流模型,针对不同的试样加载过程,分析不同应力路径下的力学响应。通过对颗粒流试样细观参数的进一步分析,研究试样的颗粒间的摩擦系数、细观连接强度以及孔隙率对宏观力学特性的影响。揭示模型细观参数对宏观力学响应的影响,研究结果表明:通过控制细观参数可实现对宏观力学响应的调整,并据此给出细观参数选取的若干建议,为今后的颗粒流模拟试验提供参考。

基于广义离散Morse理论的强关联规则挖掘

针对强关联规则的挖掘问题,提出构造事务数据库的单元复形,利用广义离散Morse理论发现强关联规则的方法。在基本的离散Morse理论和关联规则的基础上延伸得到广义离散Morse理论和强关联规则的定义,通过在事务数据库的单元复形上定义离散Morse函数挖掘强关联规则,例证表明该方法的可行性和高效性。

一种离散隐Markov模型参数的全局优化算法

隐Ｍａｒｋｏｖ模型（离散ＨＭＭ）的参数估计问题，是ＨＭＭ在语音处理应用中的关键问题。经典的Ｂａｕｍ＿Ｗｅｌｃｈ算法是基于最陡梯度下降的局部优化算法，ＨＭ Ｍ模型的质量取决于初始模型的设计。解决这一问题的根本方法在于使算法具有随机性。本文结合随机松弛算法（ＳＲ）的全局搜索能力和Ｂａｕｍ＿Ｗｅｌｃｈ算法的局部优化性能，提出了一种离散隐 Ｍａｒｋｏｖ模型参数的全局优化算法。该算法根据 ＨＭＭ的参数对 Ｐ（Ｏ／λ）的不同影响，对观察值概率矩阵Ｂ进行满足一定降温规范的随机扰动，可对离散ＨＭＭ的参数进行全局优化训练。

逻辑控制器设计与离散事件系统监控理论

物联网等通信技术将越来越多的控制元件集成起来,导致系统规模快速增长,逻辑控制规范也日益复杂,任何逻辑错误都可能造成重大事故和人身灾难,再加上"维数灾"问题,安全可靠的逻辑控制程序的设计和调试面临巨大的计算复杂性难题.而离散事件系统监控理论旨在研究复杂控制规范的设计和实现问题,将连锁、互斥、字符串语言等复杂控制逻辑描述为自动机或Petri网,然后转换为可编程逻辑控制器或现场可编程门阵列上执行的程序代码.本文综述了现有的逻辑控制器的形式化设计方法,主要涉及如何利用监控理论(自动机或Petri网)来缩短程序开发周期、提高程序可重用性和确保程序可靠性和安全性等问题.

离散Markov切换系统的随机Nash博弈及H_2/H_∞控制

讨论离散时间Markov切换系统的随机Nash微分博弈问题。通过把单人博弈推广到两人博弈的方法,分别得到了有限时域和无限时域下的离散时间Markov切换系统的随机Nash微分博弈问题的均衡解,证明了均衡解存在的充分必要条件等价于相应的差分(代数)Riccati方程存在解,并给出了最优解的显式形式。最后,将所得结果应用于分析离散时间线性Markov切换系统的随机混合H_2/H_∞鲁棒控制问题。