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基于一类变时滞大系统全局指数稳定性的研究结果，提出了一种大系统指数收敛率的估计方法．利用此方法对该系统的指数收敛率进行了估计，得到了系统指数收敛率的估计式．该方法以大系统的系数矩阵以及与大系统关联的李雅普诺夫矩阵方程的解构造判定矩阵。利用M一矩阵理论，来确定系统的指数收敛率，计算简便，且与时间滞后量无关，便于在实践中应用．     

时滞网络化群体编队控制系统收敛性分析

针对时滞网络化群体的编队控制问题,设计了PD控制器进行控制.群体为双积分系统,群体中的个体之间基于固定的拓扑结构图进行交互作用.个体的反馈控制作用仅仅基于个体与其邻居之间的相对信息,通信拓扑结构图可以为无向和有向图.设计了PD控制器来提高系统的收敛性.通过仿真确定了PD控制器的比例系数、微分系数对系统收敛性的影响,并给出了设计控制器参数的方法.仿真结果表明所设计的PD控制器提高了系统的收敛性.     

脉冲混沌神经网络的全局指数同步性

为研究脉冲神经网络的动力学行为,基于驱动-响应概念分析了两种具有可变时滞的脉冲混沌神经网络的全局指数同步性.假设激活函数满足严格单调递增,用神经网络的权系数、自反馈函数及激活函数构造不等式.根据向量Lyapunov函数理论,得到了驱动-响应系统全局指数同步充分条件的方程,即该方程小于0.数值仿真结果证明了该充分条件的正确性.     

一类双延迟神经网络系统的稳定性分析

研究了一类带有两个离散延迟的双神经元的神经网络系统。通过分析相应的特征方程得到了零平衡点稳定和不稳定的一些充分条件。进一步讨论了系统局部Hopf分支的存在性。     

基于新型Smith预估器的网络控制系统

提出了一种针对网络时延和被控对象时延的新型Smith预估器,以便有效地抑制网络时延对网络控制系统性能的影响.该预估器不包含网络时延预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,适用于网络时延为随机、时变和不确定的网络控制系统.仿真结果表明,在网络时延大于1个乃至数十个采样周期的情况下,基于该新型Smith预估器的网络控制系统具有较强的鲁棒性,且具有良好的动态性和抗干扰能力.     

混合时滞四重边复杂网络的自适应同步及在常规公交调度中的应用

研究了一类混合时滞四重边复杂网络模型,它既包含节点时滞和耦合时滞,又可以拆分成多个性质不同的子网络.基于Lyapunov稳定理论,设计简单的同步控制器,给出网络的全局同步准则.利用网络拆分的思想,建立一个具有4重边双重时滞的城市公交线路网络模型.最后以Lorenz系统为例进行数值模拟,同时分析公交车辆之间的控制强度和时滞时间对公交运营的影响.     

含连续分布时滞的神经网络的耗散性分析

研究了一类具有连续分布时滞的神经网络的耗散性和全局吸引性.利用非负矩阵和微分不等式技巧,在一般的条件下,获得了关于此类系统解的耗散性的新判据,并估计出超球形全局吸引集的边界.     

自校正极点配置解耦控制器

本文提出的多变量自校正控制器，完成了对控制系统的闭环及极点配置和动态解耦，且能使系统对阶跃给定值实现稳态无差跟踪。本算法适用于最小相位系统、非最小相位系统以及各道时延不等的系统。数字仿睦证实了本算法的良好性能。     

基于离差最大化原理的航班延误风险分级研究

基于航班延误历史数据统计分析与数据挖掘技术,利用一种新的离差最大化客观赋权法对延误指标进行客观赋权,结合主观层次赋权法,对延误指标进行主客观加权赋权;最后运用多等级模糊综合评价法对航班环中的航班延误进行风险分级,使延误分级更合理。研究结果表明,航空延误的有效分级可以控制延误传播范围,使延误在局域得到解决方案。     

分布式网络控制系统的输出反馈控制

建立了同时具有前向通道传输时延和反馈通道传输时延的线性分布式网络控制系统的数学模型.用该数学模型将系统变换为具有状态与控制时变时滞的线性时滞系统.基于代数Riccati方程方法,提出了H∞鲁棒输出反馈控制方法,以使系统闭环控制稳定.仿真算例结果表明,在t=2.5 s时,系统状态都达到了0,保证了系统具有较快的零状态响应速度.给出了这类系统的H∞鲁棒输出反馈控制器的综合设计示例.     

Technique of Probability Density Function Shape Control for Nonlinear Stochastic Systems

The shape control of probability density function(PDF) of the system state is an important topic in stochastic systems. In this paper, we propose a control technique for PDF shape of the state variable in nonlinear stochastic systems. Firstly, we derive and prove the form of the controller by investigating the Fokker-PlanckKolmogorov(FPK) equation arising from the stochastic system. Secondly, an approach for getting approximate solution of the FPK equation is provided. A special function including some parameters is taken as the approximate stationary solution of the FPK equation. We use nonlinear least square method to solve the parameters in the function, and capture the approximate solution of the FPK equation. Substituting the approximate solution into the form of the controller, we can acquire the PDF shape controller. Lastly, some example simulations are conducted to verify the algorithm.     

基于载波技术客车空调控制装置

目前的客车空调控制装置采用传统的继电器一接触器有触点控制方式，设备复杂，故障率高．集中控制方式原始、功能单一，不能满足实际需要．结合现代微控制器和通讯技术，分析讨论了各种控制器、温度采集及通讯方式，设计了一种以89S8252单片机为核心的，采用电力载波通信方式的客车空调控制系统，具有结构简单、使用方便的特点．     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。     

时变拓扑结构复杂动力学网络的同步

首先构造一类时变拓扑结构复杂动力学网络模型,其次设计自适应控制器对该网络进行控制,应用Lya-punov稳定性定理,证明该类动力学网络的同步中,这种自适应控制器的可行性.最后利用Matlab进行仿真,结果证实该控制器的有效性和这类网络的可控性.     

RBF网络整定的PID控制器在发动机空燃比控制中的应用

传统的PID控制器很难适应复杂的非线性机械系统的控制,本文提出一种新型的用RBF网络整定的PID控制器来处理这类问题,并在发动机空燃比控制效果上与传统PID控制器进行了比较。仿真结果表明:该新型控制器控制效果比传统PID控制器好,在其他非线性复杂机械系统控制上也有一定的应用价值。     

基于收费数据的高速公路实时网络状态估计研究

随着高速公路建设速度的加快,引发了诸如交通安全、交通拥堵、环境污染等一系列衍生问题.高速公路实时网络状态的获知就是减少拥堵延迟、保障高速公路快捷通畅的方法之一,但是由于基础数据获取的渠道还比较单一,因此在高速公路网络状态估计方面还缺乏科学的指导.本文利用高速公路进出口收费站数据,通过统计技术得到路网的OD量,在改进中观交通仿真模型的基础上,采用仿真手段将动态OD进行网络加载,从而产生实时的高速公路全路网无缝覆盖的网络状态估计.通过真实的山东省域高速公路全网络进行例证,结果表明,本文方法可以比较准确地估计出实时的网络状态,可以得到网络中任意路段的交通流速度、密度、流量等信息,可以为高速公路管理部门发布动态诱导信息、规划检测器设置等提供参考和帮助.     

基于向量Liapunov函数的时滞车辆跟随系统稳定性分析

为了提高自动化高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性,建立了关于车辆跟随误差的具有时间滞后的无限维非线性关联大系统模型,应用向量李雅普诺夫函数对大系统的稳定性进行了分析。以大系统的孤立子系统的稳定性条件为基础,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,得到了此类大系统指数稳定的充分性判据。该判据是与时间滞后量无关的显式判据,可方便地应用于车辆纵向跟随控制器的设计。     

社会网络中的链接稳定性预测问题研究

社会网络是一个由对象和链接所构成的复杂关系型数据集．给定一个社会网络的快照,能否预测在下一个较短的时间段内其中哪些链接将会继续存在而哪些链接将会消失,这是社会网络中链接挖掘的一项新的任务．这一任务可以形式化为链接稳定性预测（Link Stability Prediction）．提出了通过打分的方法来度量链接的稳定性,并讨论了几种基于邻近度度量的链接稳定性预测方法．在一个大型的电话通信网络上进行了实验,并设计了一种用来评价链接稳定性预测准确性的机制．实验结果表明,链接的稳定性信息在一定程度上是可以通过基于邻近度度量的方法从社会网络的拓扑结构中提取出来的,其中有两三种较精炼的预测方法展现出了良好的性能．但是,这些静态的链接稳定性预测方法也有其局限性,更多动态的预测方法亟待研究．     

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性，改善模糊控制品质，用传统模糊控制策略，根据当前时刻误差和预测误差变化值，预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差,用递归神经网络预报系统未来输出值的功能，采用双系统交替控制模式．系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络，一个工作，另一个学习，使控制系统具有自适应性．仿真结果表明，与常规模糊控制相比，预测模糊控制使超调减小，调节时间缩短．     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．