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。     

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。     

一类不确定混杂动态系统的保性能控制及其应用

考虑在汽车自动变速巡航控制中遇到的、包含状态跳变的参数不确定混杂系统保性能控制问题，提出了混杂状态反馈保性能控制律的设计方法，该控制律在使不确定混杂系统闭环鲁棒稳定的同时，也使其性能满足一定要求。最后用实例验证了设计方法的可行性和有效性。     

非完整移动机器人的神经网络滑模自适应轨迹跟踪控制

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种鲁棒项系数自调整的神经网络滑模自适应控制策略。首先由反推法 设计运动学控制器;其次,基于滑模控制设计动力学控制器,利用径向基神经网络(RBF)自适应逼近系统非线性不确定性上界,实现 鲁棒项系数自调整,克服了传统滑模控制鲁棒项设计需要已知系统不确定性上界的缺陷,实现了速度跟踪。李亚普诺夫稳定性定理 保证了闭环系统的稳定性及跟踪误差的渐近收敛。仿真结果进一步验证了所提方案的可行性。     

线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计与仿真

在研究线性不确定系统一类滑模观测器的基础上,应用奇异值分解技术对系统进行降阶处理,设计了一种新颖的鲁棒滑模观测器;并提出优化滑模策略,给出严格论证,保证对系统不确定性以及外界干扰具有鲁棒性;采用Lyapunov函数作为稳定观测器的判别条件,使设计的观测器一致收敛,状态估计达到预期的指标;同时给出鲁棒滑模观测器的线性反馈矩阵和非线性反馈矩阵计算算法;通过仿真实例验证所设计的鲁棒滑模观测器的有效性。     

s域SISO系统概率鲁棒设计亲方法

通过引入随机向量截尾分布描述系统不确定性，并对优化性能指标进行概率加权，提出了一种新的鲁棒控制器设计方法。所得结果保守性低，兼顾了鲁棒稳定性和鲁棒性能，且控制器性能在标称情况和最坏情况之间得到概率折衷，实现了整个参数平面的一体化设计。仿真结果表明该方法的有效性。     

参数摄动系统的鲁棒极点配置

把不确定系统的鲁棒极点配置与LQR问题相结合,首先通过矩阵变换,将不确定系统的区域极点问题转换成鲁棒镇定问题,然后通过优化二次型性能指标,得到状态反馈控制器,并提出了相应的算法。仿真结果表明了此方法的有效性。     

一类非线性不确定系统的滑模观测器设计及其在故障检测中的应用

研究了一类非线性部分满足Lipschitz条件的非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器的设计问题。提出了一种将Thau观测器与WalcottZak观测器结合的非线性鲁棒滑模状态观测器设计方案,并利用Lyapunov定理证明了状态观测误差最后一致收敛于一个紧集。将所设计的滑模观测器应用于故障检测,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

三自由度直升机模型鲁棒控制器设计

鲁棒性是直升机的重要性能指标。针对三自由度直升机模型设计了基于线性二次型调节器(LQR)和模糊逻辑的鲁棒控制器。该控制器从控制率出发,首先采用LQR控制器来确保直升机模型的静态性能,然后设计积分切换函数与滑模切换控制分量来增强系统的抗干扰能力,接着采用模糊逻辑调整控制律以达到最佳效果。实验结果表明该策略具有较强的鲁棒性和很好的动态响应性能。     

一类时滞不确定系统的自适应鲁棒镇定

针对一类时滞不确定系统存在有界不匹配扰动，但上界值未知的情形，通过估计不确定性的上界，基于估计值设计了控制器，保证了闭环系统一致有界意义下的鲁棒稳定性，给出了闭环系统鲁棒稳定的充分条件。仿真实验结果验证了结论的正确性。     

Treatment of platinum-resistant recurrent ovarian cancer using a ＂predictive molecule targeted routine chemotherapy＂ system

Background Correct drug selection, the key to successful chemotherapy, is one of the most difficult clinical decisions for the treatment of platinum-resistant recurrent ovarian cancer worldwide. The exact procedures for choosing drugs are undefined, currently relying on clinical trials and personal experience, which often results in disappointing outcomes. Here, we propose a new drug selection method, the ＂predictive molecule targeted routine chemotherapy＂, to choose relatively sensitive routine drugs and avoid relatively resistant routine drugs based on the specific predictive molecule expression of the individual tumor tissue. Methods From January 2004 to June 2008, 26 cases of platinum-resistant recurrent ovarian cancer were prospectively recruited. Their routine chemotherapy drug choice was based on the expression of 6 predictive molecules （including p53） as determined by immunohistochemistry （the predictive molecule targeted routine chemotherapy group）. A further 18 cases of platinum-resistant recurrent ovarian cancer were treated by experience and formed the control group. The response rate and the overall survival were compared between the two groups. Results The response rate to second-line chemotherapy was 28% in the control group and 77% in the predictive molecule targeted routine chemotherapy group （P=-0.002）. The response rate to third-line chemotherapy was 14% in the control group and 33% in the predictive molecule targeted routine chemotherapy group （P=0.268）. The median overall survival of the predictive molecule targeted routine chemotherapy group （88 weeks） was significantly longer than the median overall survival of the control group （56 weeks） （P=-0.0315）. Conclusion The predictive molecule targeted routine chemotherapy is a new effective protocol for choosing drugs when treating platinum-resistant recurrent ovarian cancer.     

一类参数不确定T-S模糊系统的鲁棒控制及仿真

针对一类具有参数不确定的T akag i-Sugeno(T-S)模糊系统,基于模糊区域的概念研究了其鲁棒控制问题。通过将不确定T-S模糊模型转换为不确定T-S模糊区域模型,并利用Lya-punov稳定性理论,导出了线性矩阵不等式(LM I)形式的鲁棒控制器设计方法。相对于传统设计方法,降低了采用线性矩阵不等式方法求解的难度,并具有良好的鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

双线性系统状态反馈鲁棒控制的新方法

研究了存在扰动的一般双线性系统的非线性状态反馈控制方案及双线性系统进行状态反馈精确线性化的特点，结合线性系统鲁棒控制的研究成果及非线性系统输出稳定理论，给出了一种双线性不确定系统鲁棒控制的新方案，最后给出了设计示例。     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制（KMPC）策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机（KELM）算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

条件推断森林在生存分析中的应用

目的 探讨条件推断森林在生存分析中的应用与优势。方法 通过模拟研究和实例应用比较比例风险模型、加速失效时间模型、随机生存森林、条件推断森林4种方法的预测能力,用Brier score进行评价。结果 模拟研究显示两类森林模型比其他2种回归模型预测更准确稳定,其中条件推断森林在数据存在多分类变量、共线性、交互作用等情况下预测效果优于其余3种模型,且在大样本、高删失率数据中更容易体现该优势;实例说明条件推断森林预测效果最优。结论 条件推断森林可用于生存分析,且当存在多分类变量、共线性、交互作用时,与其他常见生存分析方法相比,具有更高的准确性和稳定性。     

Letter: State clings to archaic contraceptive law

The state of Wisconsin is still clinging to an archaic contraceptive law that prohibits birth control for unmarrieds.?The mos t tragic victims of this law are unmarried teen-agers because studies indicate that sexual intercourse is very frequent among teen-agers, yet access to contraception is hard to come by.?It is hoped that the Legislature will see fit to repeal this outdated contraceptive law.     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法,着眼于机械设备“内在”规律的研究,根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程,并预测自身的发展,具有数据量小,计算简单、预测准确的特点,该方法已在实际工程中应用,结果表明方法是行之有效的。