gap度量下线性时变系统的最优鲁棒性

本文主要研究了离散时间线性时变(Linear time-varying,LTV)系统中基于gap度量的鲁棒性优化问题,该问题涉及最大稳定性边缘的计算。借助套代数中算子的内外因子分解方法,推导出了最大稳定性边缘的公式,并证明了一致渐近时不变LTV系统最优控制器的存在性。

多变量鲁里叶系统鲁棒输入、输出稳定性的Gap度量界

本文讨论了多变量鲁里叶系统鲁棒输入、输出稳定性问题，文中利用Gap度量作为系统中非结构型摄动的测量手段，给出了当系统线性部分的摄动量的Gap度量满足某种估计式，同时非线性部分的扇形斜率也受到某种类型摄动时，闭环系统仍能保持稳定的若干充分条件．

gap度量下线性时变系统的鲁棒性

本文主要在套代数框架下研究了线性时变系统的鲁棒稳定性.当系统和控制器具有gap度量下相互独立的扰动时,应用系统图和控制器图的三角形式,给出了该类系统鲁棒稳定的充分条件.进一步地,还给出了多个系统同时鲁棒稳定的充分条件.数值结果表明结论是有效的.

一种基于数据变化率的预处理及主元分析故障诊断方法

基于深度学习的方法解决微小故障已经取得了很大的进展和很好的效果,但是前提要有充足的样本数据,在现有的情况下却难以实现.所以基于传统的数据预处理的故障诊断方法仍然有很好的必要性和现实性.主元分析(Principal Component Analysis, PCA)被广泛应用在故障诊断中,由于传统的数据预处理方法各有优势和不足,造成特征提取不准确,为此该文提出了一种基于数据变化率(Rate Of Change, ROC)的数据预处理方法以提高PCA在故障诊断中的性能指标.通过变化率变换对原始数据集预处理后,能够有效地检测系统变量中的微小故障.最后,通过仿真验证基于数据变化率的PCA故障诊断方法的可行性和有效性.

二次再热机组协调系统多模型预测控制

为提高二次再热煤电机组运行灵活性和安全稳定性,结合模型预测控制(MPC)算法和多模型方法,设计一种新型机炉协调控制系统。基于灰箱建模思想,建立能准确体现二次再热煤电机组机炉协调系统动态特性的非线性机理模型;利用Gap度量理论非线性分析机炉协调系统机理模型,定量计算局部线性模型间动态特性差异,构建模型集和制定加权规则;基于预先制定的加权规则,针对每个局部线性模型设计对应的模型预测控制(MPC)局部控制器,并整合为全局控制作用;为定量表征煤电机组运行安全性水平,建立机侧主蒸气压力和汽水分离器出口蒸气温度的小时均值指标。应用结果表明:机炉协调系统多模型预测控制可提升协调控制系统性能,能在保证机组负荷快速响应电网需求的同时,维持主要参数稳定,拓宽机组安全运行边界。