拒绝服务攻击下信息物理系统事件触发广义预测控制

针对传感器到控制器通信信道上存在拒绝服务(DoS)攻击的信息物理系统的安全问题进行研究.首先,基于系统的定周期采样策略,设计了事件触发的通信策略,以减少通信资源的占用.同时,为降低DoS攻击给系统带来的不良影响,提出了一种基于预测控制的数据补偿方法,在控制器节点中,通过成功接收到的历史状态信息得到系统受攻击导致状态信息丢失情况下的状态预测值,并给出控制器反馈增益的表达式.随后,提出了事件触发预测控制下的系统闭环模型,分析了系统闭环稳定的充分条件.最后,通过仿真实例证明了该方法的有效性.

离心压缩机防喘振智能控制系统研究

通过对引起离心压缩机喘振现象原因地分析,提出了离心压缩机喘振智能控制方法,方法采用气压和转速双闭环控制,气压闭环采用模糊PID控制,转速闭环采用模糊自适应PID控制。并详细介绍了气压和转速闭环控制算法的推导过程以及实现的具体步骤,建立了电机转速与气压控制的仿真模型,仿真结果表明,控制算法可以使得系统工作点运行在安全工作区域内,优于传统的PID算法,大大提高了离心压缩机的安全和经济性能。

具有时延和丢包的NCS H_∞保性能容错控制

针对存在时延和丢包的网络化控制系统,研究执行器或传感器失效时,系统受外部有限能量扰动影响的H∞保性能容错控制问题。将丢包当做一种特殊时延,考虑综合时延的区间快变特性,采用状态反馈控制策略,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了闭环系统对执行器或传感器失效故障具有H∞保性能容错能力的时滞依赖充分条件,并以求解LMIs的方式给出了最优控制器的设计方法。最后以一个仿真算例验证了所述方法的可行性和有效性。

组态软件在离心通风机防喘振控制系统中应用

为提高通风机系统的自动化程度,设计了基于组态软件的通风机监控系统,该系统实现了通风机喘振的各状态参量实时监测、系统设置、系统诊断、曲线分析、数据管理、记录以及报警等功能。运行情况表明,该系统工作可靠、稳定。

多采样率网络化系统的最优保性能控制

针对一种输入多采样率网络化控制系统,在同时考虑网络诱导时延和被控对象的预测输出的条件下设计了动态输出回馈控制器,以得到系统的最优保性能控制,并利用线性矩阵不等式证明了控制系统的稳定性,数值模拟验证了其有效性.结果表明,所设计的控制器能够保证控制系统稳定性并满足性能控制的要求.

基于呜呜祖拉声音衰减的极零点分析实验案例设计

文章以2010年南非世界杯足球赛中呜呜祖拉声音的衰减为任务,基于数字信号处课程中的极零点分析内容设计了一个实验案例。该实验案例以解决实际问题为中心,以有趣的应用背景激发学生的学习兴趣,并紧密结合课程教学内容,不但能够使学生充分理解极零点分析,还能够将数字滤波器的系统函数、差分方程、系统结构等内容联系起来,有效提升了教学效果。

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数。将此方法分别应用于Mackey-Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力。

异类多模型动态融合软测量方法研究与应用

提出一种基于动态Gauss-Markov估计的多模型融合软测量建模方法。分别使用静态模型RBF网络、动态模型OELM和OLS-SVM进行建模,再用动态Gauss-Markov估计进行融合。该方法的精度要高于任何一个子模型,且能够跟踪时变系统的动态特性。将此方法应用于乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,结果表明该方法比其它方法具有更好的泛化效果和预报精度,显示出其良好的应用潜力。

一种改进细菌觅食优化算法及其在软测量建模中的应用

针对软测量建模中模型参数的优化需求,在分析细菌觅食优化算法(BFOA)和粒子群优化(PSO)算法的基础上,将二者有机结合,提出了一种新型细菌觅食粒子群混合优化算法(BSOA)。该算法将PSO粒子移动的思想引入BFOA,有效解决了BFOA趋向性操作中细菌位置更新的盲目性。将其分别用于典型函数的寻优与成品油研究法辛烷值最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的优化,仿真结果表明:该方法有效增强了算法的全局寻优能力与收敛速度,并在一定程度上改善了模型的预测精度与泛化能力。

局部阴影条件下光伏阵列的动态建模

针对静态阴影下光伏阵列模型输出特性与实际运行输出特性偏差较大的问题,建立基于动态阴影的光伏阵列模型。首先对由带旁路二极管光伏组件组成的光伏阵列进行配置结构优化;然后根据局部阴影下光伏阵列的光照强度及温度随时间正态分布的特性,利用变步长Guass-Legendre积分算法,得到光照强度及温度动态分布的值,通过此动态值实时调节光伏阵列优化模型的输出状态,解决静态阴影下光伏阵列模型难以满足实时输出要求的问题。仿真结果表明:该模型适用于不同阴影条件、不同功率等级要求的应用场合。与静态阴影下光伏阵列的输出特性相比,光伏阵列动态模型的输出特性更加接近于无阴影条件下光伏阵列的输出。

基于cosh函数的Preisach磁滞模型参数辨识与验证

除了导热、介电等物理特性之外,电工磁性材料的磁滞特性精确建模是电磁设备优化设计的共性基础问题。建立准确的磁滞数学模型,对设计电机、变压器等设备至关重要。基于Preisach模型,用cosh函数来代替Preisach分布函数,同时引入Everett函数建立解析形式的磁滞数学模型。利用BH-Loop分析仪,对电机中常用材料50WW600进行实验。应用差分进化算法,以磁滞回线计算值与实验值之间的方差为适应度函数,辨识了模型的三个参数。通过所建模型的仿真值与实测曲线的对比,验证了模型的准确性,可以有效地模拟铁磁材料的静态磁滞回线。

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。