判决反馈近似解相关双速率异步CDMA接收机性能的分析

目前对双速度多用户接收机的研究主要是在同步情况下，运用解相关的方法来实现由于需要进行矩阵求逆运算，运算复杂度较高，实验困难。本文基于单速率近似解相关的方法，利用多速率的特点，提出一种用于双速率的异步CDMA系统的判决反馈近似解相关接收机，对高速用户而言，其效果等效于近似解相关，而用户利用了高速用户的可靠判决反馈，性能明显提高。通过计算和仿真，分析了高速用户和低速用户的误码率。     

交通信号控制与平衡网络设计组合模型中利益分配问题的研究

由于在交叉口进行信号控制使得系统的总延误增加，所以信号控制的优化目标是使系统的总延误最小，同时要使得增加的延误在用户之间尽可能均衡分配。为解决这一问题，设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题。此时，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解。     

多码CDMA ALOHA系统及性能分析

提出了一种基于ALOHA和多码CDMA技术的多码CDMA ALOHA系统，用以支持多速率数据通信．分析了该系统在高斯噪声信道的吞吐量性能并进行了仿真．仿真和分析结果表明，由于综合了ALOHA和多码CDMA技术的优点，多码CDMA ALOHA系统能支持多速率数据业务且具有较好的性能。     

Lorenz系统的混沌控制

研究了Lorenz系统的非线性动力学行为及稳定性，采用了延时反馈控制方法对Lorenz系统的混沌行为进行了控制，提出了一种预知控制目标结果的方法．并对控制方法的混沌控制过程进行了理论分析与数值仿真，得到了单周期、多周期轨道的控制结果．     

线性多变量系统分段频率域设计方法

本文介绍了线性多变量系统分段设计方法——即将多变量系统按高频段和低频段分别设计出相应的子控制器.使多变量系统在几个子控制器的控制下,满足对系统解耦、稳定性、动态性能和鲁棒性的要求。     

信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

一种新的柴油机初期喷油速率控制方法

在分析各类喷油速率控制方法特点的基础上，笔者提出了一种通过对桩塞供油初期的泄流控制来调节初期喷油速率的新方法，介绍了该方法的控制原理和结构特点，进行了电控柴油喷射过程的模拟计算及参数选配，研究了泄流槽尺寸，转速和喷油定时等对喷油速率特性的影响。     

罗伦兹系统的混沌自适应控制与同步研究

分析了系统参数未知情况下的罗伦兹系统的自适应控制与同步问题，在李亚谱诺夫（Lyapunou）稳定性理论的基础上，提出了一种单状态变量反馈的自适应控制方法，能够迅速的稳定罗伦兹系统轨迹至稳定平衡点，并成功地实现了两个相同罗伦兹系统的同步，计算机仿真的结果证明了该方法的有效性。     

Multi-Agent技术在制造业信息安全中的应用研究

1主要研究方法 在校基金的支持下，我们充分研究了国内外典型多Agent系统平台优缺点，采用理论分析与编程试验相结合的方法完成的。在项目研究开始之前，通过资料收集与理论分析，项目组认真分析了多个符合FIPA标准的多Agent平台的安全特性，提出了多Agent系统的安全模型、安全服务和安全管理策略。在此基础上，通过编程验证了安全多Agent系统设计与实现的可行性，同时，提出了安全代理（Agent）的理想体系架构以及Agent社区动态安全管理的评价算法，为安全多Agent系统设计奠定了理论基础。最后，结合分布式专家系统探讨了安全多A．gent系统的应用，并初步研究了安全多Agent系统在制造业信息化领域的具体应用。     

基于误差交叉耦合的多电磁铁悬浮系统滑模协同控制

针对磁浮列车传统的单点悬浮控制方法没有考虑多电磁铁间的协调同步问题,将多电磁铁的跟踪误差交叉耦合来设计高精度的协同控制方法,在减少了多点悬浮系统的跟踪误差和同步误差的同时,提高了系统抗干扰能力. 首先,通过动力学分析了考虑未知扰动的4个电磁铁（2个控制模块）悬浮系统的动力学特征;其次,针对系统中的未知扰动,引入干扰观测器来估计扰动并进行扰动补偿;然后,考虑到相邻电磁铁控制模块之间存在耦合动力学特性,设计一种误差交叉耦合的滑模协同控制器;最后,在不作任何线性化处理的前提下,证明了闭环系统的渐近稳定性. 研究结果表明:通过多电磁铁的悬浮架实验证明所提方法可以考虑补偿电磁铁模块之间的协调关系,抑制扰动的影响,减小间隙跟踪误差达40%,显著减少了电磁铁之间的耦合扰动作用.      

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.     

遗传算法用于控制器参数的满意优化

对于控制器参数的多指标优化问题，提出了一种新型优化设计方法。通过分别设计的各个性能指标的满意度函数，反映出各性能指标对控制系统的具体要求；并用综合满意度函数的设计，反映出对控制目标的综合要求。由此给出了一种优化模型。应用遗传算法自动搜索，实现控制器参烽的优化。仿真实验效果良好，表明了本文方法的灵活实用性。     

基于满意优化的模糊多目标预测控制算法研究

提出了以满意优化取代传统的最优控制对模糊预测控制中的性能指标进行优化的方法。以模糊多目标单步预测模型为例，给出了系统对某一控制目标的满意优化控制算法，并在此基础上提出了基于满意优化的模糊多目标预测控制算法。     

多级库存系统中安全库存与配送结构的关系分析

对于不分层次的单级库存系统来说,安全库存总量与分散程度具有平方根关系。对于多级库存系统,通过理论分析与数值计算相结合的方法,给出了安全库存与配送结构（层次数与分叉度）之间的联系,其结果对配送结构设计具有很大的参考价值。     

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本文对不同进口方向的多辆应急车辆在同一时段内通过同一信号交叉口的协调控制问题进行研究,提出一种基于多智能体的多应急车辆信号优先控制系统.在该系统中引入了相位智能体和管理智能体,同时采用模糊推理理论实现各类智能体的内在逻辑,以及模块之间的协调机制.基于Starlogo多智能体仿真软件,针对特定十字交叉口的多应急车辆优先信号协调控制案例进行仿真实验.结果表明,多应急车辆信号优先控制策略能实现应急车辆在交叉口时间通行权上的优先,同时能够减少应急车辆对其他车辆的干扰,对于提高城市范围内的紧急救援效率,具有一定的实用价值.     

基于层次分析法和灰色关联度的方案决策模型研究

针对产品方案设计多目标决策的复杂性，建立了产品设计方案的评价系并对评价指标进行了规范化处理，在此基础上，运用层次分析法确定评价指标权值，以方案的灰色关联度作为评判准则，建立了一种多目标决策模型。     

汽车安全检测线智能化控制系统设计与实现

论述一种汽车安全检测计算机智能化控制系统的组成和设计要点。该系统采用集中控制模式 ,具有智能化功能 ,自动识别上线车辆和车型 ,全自动灯光测量 ,多媒体提示信息 ,系统界面友好、自动化程度高、检测快速准确。     

ROBUST CONTROL WITH COVARIANCE CONSTRAINT FOR UNCERTAIN SAMPLED-DATA FEEDBACK CONTROL SYSTEMS

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｈｏｕｌｄｐｏｓｓｅｓｓｍｕｌｔｉｐｌｅｄｅｓｉｒｅｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｓｕｃｈａｓｇｏｏｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｔｏｍｏｄｅｌｉｎｇｅｒｒｏｒ．...     

单自由度磁悬浮系统无模型自适应控制的研究

针对单自由度磁悬浮系统的非线性及难以建立精确数学模型的问题，将全格式无模型自适应控制（FFDL-MFAC）方法应用于单自由度磁悬浮系统，首先，采用无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法、伪梯度重置算法和单自由度磁悬浮系统的动态化数据模型，设计单自由度磁悬浮系统的控制器；然后，仿真分析MFAC控制参数对单自由度磁悬浮系统控制效果的影响及对阶跃响应信号、干扰信号和噪声信号的响应特性；最后，在磁悬浮球实验装置上进行实验验证. 研究结果表明:全格式无模型自适应控制方法只需采集单自由度磁悬浮系统在工作状态下的I/O数据，无需建立单自由度磁悬浮系统精确数学模型，通过设定全格式无模型自适应控制器参数即可使控制器具备良好的自适应性和鲁棒性，实现高精度稳定悬浮控制；与PID相比，FFDL-MFAC将系统的超调量降低了0.005，稳定悬浮位移的误差均方根减小了0.2607.      

Application of Epistemic Utility Theory to Satisfactory Optimization

Satisficing control remains an important concept in decision making. In this paper, a new epistemic utility satisficing control theory is proposed for a new model of complex CMMO (constrained multi-objective multi degree-of-freedom optimization) system. As well, an epistemic utility function is developed and used to adjust the feasible region of soft constraints. The theory proved in this paper indicates that the utility function not only expresses the subjectivity of the original satisfactory-degree function, but also takes the cost of searching for a solution into account. Thus, the satisfactory-degree function can be adjusted and its rationality can be validated. This theory contributes an analytical method to the inverse satisfactory optimization problem. The findings indicate that this theory has good convergence and outcomes desired for satisfactory-degree functions.