基于Agent的决策支持系统研究

随着计算环境日益向分布式和开放式的方向发展,传统决策支持系统结构不便于扩充、无法与Internet上巨大信息资源紧密集成、与用户交互方式单一等局限日益明显,而Agent概念的提出及其相关理论和技术的发展为克服上述缺陷提供了可能性.提出了一种基于Agent的决策支持系统结构,探讨了其中各个Agent的结构、功能及实现技术,以及多Agent之间的协调策略,并构建了原型系统,显著地克服了上述不足.     

DISCRETE VARIABLE STRUCTURE CONTROL OF LINEAR TIME-INVARIANT SYSTEMS WITH TIME DELAY

IntroductionIn recentyears,many methods have been pro-posed for the design of time- delay control sys-tems[1,2 ] and criteria for the stability of time- delaysystems have been developed by many re-searchers[3 ,4] .Time delay in the control systemscan be divided into two classes on the whole.Oneis in measurement of system variables and calcula-tion for required control force,including physicalproperties of equipmentused in the systems or sig-nal transmission.The other is in control for actua-to…     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.     

基于多Agent的集装箱码头生产调度系统建模研究

集装箱码头的生产调度决策是在港口资源有限的条件下,对设施设备进行优化调度,以提高工作效率的问题,涉及因素多而且具有离散性和动态性的特点.文中提出了基于MAS集装箱码头的智能生产调度系统的思路及其结构框架,该系统考虑了泊位、岸桥、集卡、堆场及闸口等设施和设备的资源利用,介绍了Agent的结构和功能,Agent群之间的通信机制和协商机制,并以泊位调度Agent为例,说明了调度Agent群的工作机制.     

DEADBEAT COVARIANCE CONTROLLER DESIGN FOR SAMPLED-DATA SYSTEMS

ＭＰＬＥＤ－ＤＡＴＡ ＳＹＳＴＥＭＳTX＠霍沛军＠王子栋ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳａｍｐｌｅｄ－ｄａｔａｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｈａｓｒｅｃｅｉｖｅｄｍｕｃｈａｔｅｎｔｉｏｎｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｄｅ－ｓｉｇｎｂｅｃａｕｓｅｏ...     

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．     

考虑执行器故障的电动汽车空调鲁棒控制

为了保证空调系统在部分故障的条件下,依然满足系统性能要求正常工作,通过对电动汽车空调系统分析,依据空调执行过程的故障模型,建立考虑执行器故障的空调不确定系统,利用状态观测器对系统状态进行了观测.采用线性矩阵不等式LMI（linear matrix inequalities）,设计了能够对空调执行器故障进行补偿的H_∞状态反馈鲁棒控制器,并证明了该控制器的稳定性.仿真实验表明,在有故障和无故障模式下的观测误差最大分别为0.1%和0.6%,满足系统的观测需求;与未考虑执行器故障的电动汽车空调H_∞控制器相比,在10 Hz以下频段,考虑执行器故障的H_∞控制方式可有效地抑制系统输入端所带来的干扰.      

基于温度系统的模糊自适应PID控制器的设计与仿真

针对温度系统这类非线性、大惯性对象,常规的PID控制难以发挥良好的作用,设计了一种基于模糊控制的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化的需要实时调整PID参数.通过仿真表明,该模糊PID控制器既具有常规PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,并可以迅速消除系统余差.     

非线性系统的智能容错控制

本文提出一种针对非线性系统问题的智能容错控制方案,该方案基于自适应模糊逻辑系统的学习方法,论述了控制器作为一个扩充的体系,集成了自适应模糊控制器、检测控制器及调节控制器三者的功能。仿真表明,所提出的控制方案能够有效的鉴别和适应非线性未知错误,且被控系统在不确定及产生错误时具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于DES监控理论的滑行道对头冲突控制策略

为克服场面开环控制模式难以应对随机事件的缺陷,提出场面运行闭环控制框架.基于DES(离散事件系统)监控理论,研究A-SMGCS(先进机场场面引导与控制系统)滑行道对头冲突控制,建立了面向滑行道物理布局的扩展受控Petri网模型.利用航空器滑行路径序列得到精简滑行模型,并考虑环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件,提出了滑行道对头冲突避免控制策略以及相应的控制律决策算法.算例仿真试验表明,本文提出的策略能根据场面状态实时识别对头冲突并实现冲突避免.     

NETWORK MANAGEMENT WITH SECURED MOBILE AGENT

IntroductionMobile Agents equipped with intelligence,of-fer new technology that helps automate NetworkManagement activities,which are increasingly be-coming complex due to exponential growth of in-ternet users,and thus demanding higher levels ofhuman manager expertise and involvement.Well-known network management protocols that areused to monitor and manage network devices in-clude Simple Network Management Protocol ( SN-MP) and Common Management Information Proto-col ( CMIP) ,SNMP be…     

基于分解策略的计算网格资源分配优化

提出多种Agent分别代表用户、服务提供者、资源提供者相互协作解决网格资源分配优化问题.采用双层市场模型解决网格系统资源的最优调度,即网格用户Agent与网格服务Agent相互协作的服务市场,以及网格服务Agent与网格资源Agent所组成的资源市场.为了降低计算复杂性,将分配优化问题分解为两个子问题,分别在资源市场和服务市场中解决.在双层市场中两个子问题所获得的优化值即为主问题的优化值.     

铜扁线连续挤压生产线GOT监测控制系统

研究了铜扁线连续挤压生产线控制采用计算机监控系统，它以计算机作为上位机对PLC及整条生产线的状态进行监控，以SoftGOT软件作为用户可以定制功能的软件平台，开发出良好的人机界面、监控画面以及数据存储等功能．PLC作为下位机通过通信线缆与上位计算机相连，执行上位机指令，通过梯形图编程完成逻辑控制、顺序控制及实时控制等功能．铜扁线连续挤压生产线结合现代电子技术和计算机构成的系统，自动化的水平得到很大提高，其性能稳定可靠、操作简单，连续长时间工作无故障．     

强制稳定模糊控制系统设计方法

基于在线辩识被控对象输出量的状态变化趋势,给出了一套强制稳定模糊控制设计方法,克服了常规模糊控制在系统参数发生时容易出现的振荡现象,引入了曲线形态描述函数向财光滑过渡系统等概念,从理论上对系统的动态过程进行了分析。     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

车辆ABS参数自调节模糊PID控制仿真

通过一个单轮车辆模型对ABS(antilock braking system)进行数学建模,将模糊控制理论与传统PID控制理论相结合,构造出满意的参数自调节模糊PID控制器;在不同路面下对所建立的汽车ABS数学模型进行仿真,并与传统PID控制下的ABS系统进行比较。仿真结果表明:基于参数自调节模糊PID控制器的ABS系统能实时地对参数进行调节,其制动性能优于PID控制器;无论是在干路面还是在湿路面、冰雪路面下,都能使车轮工作在最佳滑移率附近,缩短制动距离并有效的改善制动时的方向稳定性。     

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

A Constrained Controller Based on State Estimation

IntroductionIn practice, owing to the limitations of actua-tors and other physical properties, the inputs of asystem are often subject to constraints. It has sig-nificant theoretical and engineering values to inves-tigate the control of constrained systems. In thepast years, many attempts have been made on thisissue[1-5]. For a class of uncertain constrained dis-crete-time systems, Kothare, et al[4]proposed anonline receding predictive control algorithm. Byanalyzing the degradation condition …     

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.     

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.