多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计

实际工业过程中,量测数据除了在线仪表采集的快速率数据,还有离线化验等慢速率辅助量测数据.为了更好地利用离线化验数据,增加在线估计的精度,针对随机跳变系统,引入迁移学习思想,提出迁移交互多模型估计(Transfer interacting multiple model state estimator,IMM-TF)新策略.首先,将离线化验数据的边缘分布作为可以迁移的知识,迁移到贝叶斯后验分布,实现辅助量测数据的充分利用.其次,利用KL(Kullback-Leibler)散度度量知识迁移前后任务间的差异性,求解最优的贝叶斯迁移估计器.同时,结合慢速率量测,利用平滑策略获取待迁移的估计值,解决多率量测下的迁移估计难题.然后,利用影响力函数构建辅助量测数据与估计性能之间的解析关系,从而对迁移效果进行定量评价.最后,通过在目标跟踪实例中的应用,表明所提方法的有效性及优越性.

具有饱和执行器跳变系统的鲁棒模型预测控制

针对一类具有饱和执行器的不确定离散Markov跳变系统,提出鲁棒模型预测控制器设计方法。为便于工程应用,考虑被控跳变系统各模态下的动态系统参数以及各模态间的跳变转移模态均存在不确定性的情形,这些不确定性均以凸多面体的形式给出。预测控制器的求解通过在每一个采样时刻优化无穷时域的最坏二次性能指标实现,该预测控制序列在每个采样时刻表现为具有饱和特性的状态反馈控制律,从而使得所形成的闭环系统鲁棒均方稳定。为方便求解,将控制器的求解转化为以线性矩阵不等式形式给出的正半定规划(SDP)问题。数值示例验证了所提方法的有效性。

模型相关时变时滞马尔可夫跳变系统低保守稳定性

本文研究了时变时滞与模型相关的随机马尔可夫跳变系统的时滞相关稳定性问题.通过建立时变时滞与模型相关的系统模型,构造不同的Lyapunov-Krasovskii函数,并通过引入改进的积分等式,以线性矩阵不等式的形式提出了具有较小保守性的时滞依赖稳定性条件.最后用几个数值算例说明本文结论的有效性及较低的保守性.

Markov跳变系统的非同步事件触发耗散容错控制

本文主要研究一类具有执行器故障的Markov跳变系统的非同步事件触发耗散容错控制问题.通过引入非同步事件触发器来降低传感器的采样数据传输频率,从而降低通信消耗.采用两个独立的隐Markov模型分别描述触发器、控制器与原系统之间的非同步现象.在此框架下,基于Lyapunov稳定性和耗散理论,得到了闭环控制系统在执行器存在故障的情况下随机稳定并严格耗散的充分条件.并借助矩阵不等式变换技术给出了触发器和控制器矩阵参数的求解方法,实现了触发器和控制器的协同设计.最后,通过仿真研究验证了所提出的设计方法的有效性.

有限时间区间内马尔可夫跳变系统的异步滑模控制

针对马尔科夫跳变系统,讨论有限时间区间内异步滑模控制及其有限时间有界问题.针对系统存在状态不可测的非同步现象,基于隐马尔科夫模型,设计了模式相关滑模控制器,使得系统状态轨迹在规定的有限时间内被驱动到滑模面上.采用有限时间分析法,得到滑模动力学在到达阶段和滑动运动阶段的有限时间有界准则,获得异步控制器增益矩阵解的充分条件.最后,通过单连杆机器人手臂模型证明所得结果的有效性.

一类Markov跳变系统的综合时频分析模型切换检测

在Markov跳变系统的估计问题中,目前的多模型估计器采用模型概率检测模型切换;这是一种基于信号幅值的检测方法;事实上,模型切换表征了系统的暂态过程,因而系统某些特征的频谱特性在模型切换前后存在差异;因此提出一类Markov跳变系统的综合时频分析模型切换检测方案(ITFA);同时给出统计意义下的模型检测评价指标;仿真结果表明:与标准的交互式多模型算法相比,ITFA方法具有检测概率高、延迟时间小的优点;同时,ITFA对于先验性的滑窗长度、检测阈值具有较好的鲁棒性。

Markov跳变系统的输出反馈鲁棒预测控制

对离散时间Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时,研究了一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题.所研究系统为准线性参数时变的,考虑在当前时刻系统的时变参数是已知的,将来时刻未知的情况.综合考虑系统存在多胞不确定性和有界噪声等因素,通过运用线性矩阵不等式方法及变量变换思想,将无穷时域性能指标的最小最大鲁棒预测控制问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,得到了系统的输出反馈控制律.引入二次有界概念,在满足输入输出约束的情况下,保证闭环系统的随机稳定性.数值算例验证了方法的有效性.

一类模糊双线性跳变系统的随机镇定问题

研究了一类模糊双线性跳变系统的随机镇定问题.采用T-S模糊建模技术来构建模糊双线性跳变模型,然后通过并行分布补偿(Parallel distributed compensation,PDC)方法和选择合适的模糊隶属度函数,将整个非线性控制器表示为一组局部线性控制器的模糊综合.此外,还推导出了保证闭环模糊双线性跳变系统随机稳定的充分条件,并且这些条件最终可归结为一组线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMIs)的可行性问题.最后,连续搅拌反应釜(Continuous stirred tankreactor,CSTR)系统的数值示例表明该设计方法的合理性和有效性.

具有输入约束的模糊Markov跳变系统H_∞控制

针对由Takagi-Sugeno模糊模型描述的非线性Markov跳变系统,讨论其在控制输入受约束情况下的H∞控制问题。基于不变集理论,通过模态依赖的椭圆状态集合,实现对控制输入的范数约束,并提出使得模糊跳变系统随机稳定且满足一定输入输出H∞增益的模态依赖的控制器存在条件。结合线性矩阵不等式变换,给出状态反馈最优H∞控制器的设计方法,仿真示例说明了设计方法的有效性。

时变发射概率影响下模态受限线性跳变系统非同步控制

针对一类模态受限的线性跳变系统,研究基于时变发射概率方法的非同步控制问题。首先,考虑外界环境因素导致实际系统产生参数、结构变化的现象,引入semi-Markov跳变系统模型描述此类线性跳变系统的状态变化。考虑系统的模态受限现象,使用隐semi-Markov转移概率模型与时变发射概率模型分别描述系统的模态变化以及系统与控制器之间的模态关系。然后,构造非同步静态输出反馈控制器以保障系统的稳定运行。此外,基于Lyapunov稳定性理论与线性矩阵不等式方法,给出闭环线性跳变系统的随机稳定性条件以及控制器存在条件。与传统的基于时不变发射概率的非同步控制方法相比,本文所提的非同步静态输出反馈控制策略能够极大地降低保守性。最后,通过数值仿真算例验证所提非同步静态输出反馈控制器的有效性与正确性。

具有受限转移率的跳变系统L_2-L_∞模糊控制

讨论了一类含不确定转移率的非线性Markov跳变系统的L2-L∞模糊控制问题。系统模态间转移概率所包含的不确定性是未知且有界的。通过Takagi-Sugeno模型模糊建模,获取了整个闭环模糊动态方程。基于L2-L∞模糊控制理论,提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出L2-L∞特性的模态依赖的模糊控制器存在条件。利用构造的Lyapunov-Krasovskii函数,结合线性矩阵不等式技术,给出了鲁棒L2-L∞模糊控制器的设计方法,并将其设计转化为一个优化问题。仿真示例说明了设计方法的有效性。

随机跳变系统的分析、控制与综合方法研究

人类在分析事物的运动规律时，习惯用精确的线性模型表示，进而对该线性模型进行分析与设计，该模型在线性系统控制领域取得了丰硕的成果．但在工业过程中，由于外部环境和内部演化等因素的影响，很多实际系统会出现结构和参数的突变，虽可用多模型描述，但没有形成系统的分析方法．如果此类结构突变系统符合一定的统计学规律，如Markov（马尔可夫）跳变／切换规律，就可建立其随机跳变／切换系统模型．

跳变约束下马尔可夫切换非线性系统滤波

针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性,本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的交互式多假设估计方法.定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集,根据最优贝叶斯滤波,推导出状态与假设的后验概率递推更新.基于统计线性回归线性化非线性函数,利用伪量测法,将线性化的约束扩维到真实量测中,给出了非线性系统滤波的近似解析最优解.最终给出所提算法的稀疏网格积分近似最优估计实现.在交叉道路机动目标跟踪仿真场景中,所提算法的滤波精度优于基于泰勒展开的交互式多模型算法,基于统计线性回归的交互式多模型算法,以及基于泰勒展开的非线性系统约束滤波算法.

非齐次Markovian跳变随机奇异系统的镇定

研究一类非齐次Markovian跳变随机奇异区间二型模糊系统的随机容许及镇定问题。运用有限分段齐次思想来处理时变的转移速率。首先,构造随机Lyapunov函数,采用广义Ito公式及不等式放缩技术,得到系统随机容许的充分条件;其次,在状态反馈模糊控制器的设计过程中,引入由特定矩阵变量构成的线性变换,将非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式。此方法的实用性最终通过数值仿真得以验证。

具有Markov跳变参数的切削系统鲁棒H_∞滤波

切削系统是一个复杂的动态系统。在切削过程中,刀具与工件之间存在颤振现象,切削角度受到外界随机干扰的影响而发生实时变化,降低了系统的控制精度。针对实际变速切削工程,分析切削厚度对切削力的影响,以切削角度为跳变参数,考虑建模误差,得到不确定时变时滞Markov跳变模型,并设计了鲁棒H_∞滤波器,进一步将滤波问题转化为线性矩阵不等式的凸优化求解问题。仿真实例验证了所提方法的可行性。

基于粒子滤波的交互式多模型说话人跟踪方法

本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的采样区域,完成交互式多模型方法中系统状态的交互过程,这不仅实现了各子滤波器中粒子数目的任意设定,避免了模型转换过程中的性能退化现象,而且取消了对模型后验概率密度函数的高斯分布假定,增强了说话人跟踪系统的鲁棒性.计算机仿真实验结果验证了本文方法的有效性.

网络化控制系统随机时延的补偿研究(英文)

在网络化控制系统中引入离散隐马尔可夫模型,建立网络状态与控制器-执行器时延之间的概率模型.网络化控制系统被建模成一个马尔可夫跳变线性系统,并预测出当前采样周期内的控制器-执行器时延.使用该预测值设计一个状态反馈控制器,实现对控制器-执行器时延的补偿.对比仿真实验验证了所提方法的优越性.

基于IMM算法的火控系统机动目标检测方法

受观测噪声影响,火控系统雷达无法精确搜索机动目标,导致快速打击反应能力降低。为此,提出一种基于交互式多模型算法的火控系统机动目标检测方法。引入Markov跳变系统,对机动目标未知的运动状态建立运动模型集合;并通过交互式多模型算法,精确估计机动目标的位置状态,便于精确解算火控系统雷达天线捕获机动目标所需的姿态角。数值仿真结果验证了所提方法的机动目标检测性能,明显优于基于卡尔曼滤波器和直接基于目标状态观测值的机动目标检测性能。

基于Semi-Markov模型的多态系统不完全维修决策

为提高复杂多态系统的任务完成能力,降低维修资源消耗,提出了基于Semi-Markov模型的预防性维修和修复性维修相结合的多态系统不完全维修决策方法。采用Semi-Markov模型描述部件的性能衰退过程,利用通用生成函数方法对系统的可靠性指标进行分析,在不完全维修模型基础上,从"系统级维修的角度"出发,提出了预防性维修和修复性维修相结合的不完全维修决策方法,确保系统在有限的服役期内,获得最大净效益。并以某航空发动机压气机子系统的维修决策为例进行分析,该方法可以有效的结合预防性维修和修复性维修的优势,提高了系统的任务完成能力,具有很强的通用性和工程应用价值。

模型不确定非线性Markov跳变系统的滤波算法

针对模型不确定非线性Markov跳变系统,提出一种新的滤波算法.相比于传统交互多模型粒子滤波,该方法通过引入前一时刻的滤波误差来增强原先由于不精确模型而造成权值较小的真实粒子在滤波过程中的作用,以此来改善算法的估计性能.仿真结果表明,该方法在处理含不确定模型参数的非线性Markov跳变系统状态估计问题时具有较好的性能.