带有量化的事件触发预测控制

针对存在量化的网络控制系统,提出了一种基于事件触发机制的预测控制设计方法,其中,信号从传感器传送到控制器和从控制器传送到执行器时需要被量化。建立了带有事件发生器的网络化模型,设计了事件触发机制,给出了预测控制律的设计方法,分析了闭环系统稳定性条件。最后,通过数值仿真验证了本文方法的有效性。     

一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法

针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法（IMC PDPID）。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明：该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。     

伊藤型随机时滞系统的滑模控制

考虑存在状态和输入时滞情况下It随机系统的滑模控制问题。通过设计一个新的切换函数,不仅可以有效解决存在状态和输入时滞情况下随机系统的滑模控制器的设计问题,而且可以保证系统状态轨迹从初始时刻就发生滑模运动,从而使得系统在整个状态空间上都具有不变性。利用线性矩阵不等式给出了保证滑模动态依概率渐近稳定的充分条件,最后给出了数值仿真结果。     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度.将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度.     

并网模式下基于多代理技术的微电网多目标优化

微电网的经济运行是一个多目标、多约束问题。传统方法将多目标转化为单目标的求解策略往往难以迅速收敛,且在权重的选取上具有很强的主观性。本文提出了一种基于多代理技术的多目标求解策略,考虑微网的整体经济性问题,分别建立发电侧目标代理（PowerAgent）以及需求侧目标代理（LoadAgent）,从而避免了权重的选择。虚拟电价信息作为发电侧代理的协商参数,负荷调度信息作为需求侧代理的协商参数。利用JADE平台提供的Agent通信功能,目标代理之间传递协商参数,优化自身子目标问题,迭代协商,最终达到目标均衡。协商过程保证了微网的整体经济性要求,且两个子目标通过目标代理分布式求解,能够快速收敛。最后通过算例讨论了各代理的行为特征,验证了本文方法的可行性。     

基于双层不变集的多智能体系统事件触发分布式预测控制

针对含有扰动的多智能体系统,提出了基于双层不变集的事件触发鲁棒分布式预测控制策略。在分布式控制结构下,对每个智能体构建了目标函数含有耦合关联项的事件触发分布式预测控制优化问题。利用输入状态稳定性理论,推导出与子系统自身信息以及邻域子系统信息相关的事件触发条件。每个智能体判断事件触发条件,仅当条件满足时,才进行分布式预测控制优化问题的求解以及子系统之间的信息交互。利用双层不变集来保证扰动作用下多智能体系统的鲁棒性能,并在此基础上给出保证算法递推可行性和闭环稳定性的充分条件。最后通过车辆控制系统对算法进行仿真分析,验证了算法的有效性。     

基于WirelessHART的监控系统设计

随着无线技术的日渐成熟,无线技术在工业中的应用也愈来愈广泛。针对工业现场中广泛使用的HART现场总线作了相应的研究,并在HART的基础上对WirelessHART进行了研究。提出利用WirelessHART无线模块,设计一种WirelessHART适配器,并在WirelessHART适配器的基础上搭建一个上位机监控系统,完成了基于WirelessHART的监控系统的设计。     

微网可转移负荷调度与储能控制策略

针对新能源发电的不确定性和随机性,以及新能源发电与用户负荷难以匹配的问题,构建了风、光、储共存的微电网系统,并提出了一种基于可转移负荷和储能系统协调控制的微网能量管理策略。首先在现有的微网模型基础上构建了集中式微网控制系统,用于对风、光、储系统进行相应的控制,同时建立了兼顾用电负荷优化调度与储能系统安全高效运行的多目标函数。然后采用改进粒子群优化算法求解目标函数,引入新的负荷调度策略降低计算复杂度和提高用户满意度,最终获得可转移负荷调度量,实现可转移负荷的调度策略。同时,充分考虑了储能系统的影响,对荷电状态（SOC）进行控制监测,控制储能系统波动情况,提高储能系统性能并延长其使用寿命。最后通过数值仿真,验证了本文提出的能量管理策略在满足用户满意度与实际储能要求的前提下,可以提高微网运行性能,实现微网能量管理和经济运行。     

基于加强型价格的随机指数标记算法

随机指数标记算法(REM)是一种有效的主动队列管理算法,但存在队列收敛性差、对网络环境变化响应慢等问题。通过理论分析表明REM算法类似于PI控制策略,感知网络拥塞的能力不足。为克服上述缺点,提出了基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)。EPREM在原价格中增加数据包到达速率的变化率,得到加强型的价格,同时引入带宽缓存比例因子指导新增参数λ的设定。在NS2中的仿真实验结果表明：相对于REM算法,EPREM提高了收敛速率,增强了算法对网络环境变化的适应性。     

不确定系统的自适应可靠滑模控制

针对允许执行器发生故障的不确定系统,分别研究了被动可靠以及自适应可靠滑模控制器的设计,通过线性矩阵不等式技术和李雅普诺夫稳定性理论证明了滑模运动的稳定性、指定滑模面的可达性,数值仿真结果验证了该方法的有效性。