摘要:

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摘要:针对网络化多智能体的分布式优化问题，本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法，然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度.与现有使用邻居相对状态的完整信息的分布式梯度下降算法相比，所提算法的收敛速度并没有本质上降低.另一方面，将所提算法扩展到确定性和随机性的时变图上，并给出相应的收敛性结论.最后，通过数值仿真实验验证算法的有效性.

摘要:本文探讨了时变无向网络达到状态一致过程中的收敛速率问题.首先基于一般的时变无向网络展开研究，证明了其收敛速率随耦合权重的增加而提高.同时，给出了收敛速率的明确下界，并指出这个下界是耦合权重的线性函数.基于这些结论，本文研究了带符号网络的收敛速率问题，发现只要带有正权值的边具有（δ，T）连通性，就可以增大这些边的权重而保持其余边（带有负权值）不变，使一致性以指数的速率达到.本文的证明过程主要基于完全一致可观这一概念.另外，本文也得到了这样的结论：一致性误差值可以从系统一段时间内的相对状态值中重建.这对于分布式网络中滤波器的状态估计有一定的借鉴意义.

摘要:本文研究了一类存在执行器故障的非线性互联切换大系统的自适应模糊Backstepping容错控制.首先定义了一个分段右连续函数作为系统的切换信号，系统依据切换信号改变模型.不失一般性，考虑执行器发生两种类型的故障，即卡死故障和失效故障，通过模糊逻辑系统逼近未知非线性函数，并设计自适应模糊容错控制器补偿执行器故障给系统带来的影响.通过Lyapunov定理证明了系统及相关变量的有界性，并基于数值仿真，验证了所提出方法的有效性.

摘要:针对延迟中立型神经网络系统，研究了反馈控制问题.考虑了带有Le'vy噪声的中立型神经网络，建立了一个适当的Lyapunov函数.通过Lyapunov分析方法并使用一般性Itô公式和LMI技术，得到了闭环系统的均方稳定性准则.最后，通过数值例子证实本文方法的有效性.

摘要:本文集中在带有部分状态约束的非线性单输入单输出系统的自适应控制器设计上.考虑了非对称死区的非线性输入特性，选取障碍李雅普诺夫函数用来阻止部分受约束的状态违反约束条件.根据障碍李雅普诺夫函数反步法，解决了该类系统的输出跟踪问题，同时也处理了死区非线性带来的影响.针对下三角结构的非线性系统，设计了自适应控制器，证明了闭环系统所有信号都是有界的，同时保证了系统输出可以跟踪上参考信号.最后，仿真结果表明了所提方法的有效性.

摘要:本文研究了基于数据采样的无人船舵减摇闭环控制系统的稳定性.考虑到采样过程存在延迟现象，引用动态时滞区间的方法，构造相应的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）.此方法将固定时滞区间扩展成为动态时滞区间，不仅放宽了时滞区间上界和下界的限制，还能同时获得基于线性矩阵不等式（LMI）的更小保守性的相关稳定性判据.最终可以获得一个更宽松的标准来分析基于数据采样的无人船舵减摇闭环控制系统的稳定性.最后，举例说明了所提出方法的有效性.

摘要:机械臂在航空航天、服务等领域的应用越来越广泛，其研究也越来越深入.相比于刚性机械臂，柔性机械臂质量轻、能耗小，具有更好的性能.但是，由于柔性机械臂本身的结构与材料具有特殊性，其在运动过程中会产生弹性形变与振动，这就给机械臂的定位、轨迹跟踪带来了困难，因此对其振动抑制的研究具有重要意义.本文利用假设模态法对单连杆柔性机械臂系统进行建模，通过李雅普诺夫直接法实现了闭环系统的稳定性.由于一些实际问题对控制系统的状态量有特殊要求，因此采用正切函数形式的障碍李雅普诺夫策略来处理输出约束问题，之后利用神经网络控制方法来逼近系统的不确定性，通过李雅普诺夫法对闭环系统的稳定性进行了分析，并基于Matlab平台设计仿真、基于Quanser实验平台进行实验，对控制器的控制性能进行了验证.

摘要:本文研究了欺骗攻击环境下带有传感器故障的大规模电网分布式状态估计问题.通过引入拓扑关系来描述分布式传感器节点之间的相互关系，使用随机Bernoulli序列描述欺骗攻击模型及其随机特性.基于Lyapunov方法证明了带有传感器故障的系统在遭受欺骗攻击环境下的均方稳定及H_∞稳定的充分条件，并基于LMI设计了满足H_∞性能指标的分布式状态估计器.最后通过数值仿真验证了所设计估计器的有效性.

摘要:本文主要研究在随机出现的双通道DoS攻击下的网络控制系统基于事件触发的安全控制问题.首先，提出了一个具有补偿策略的DoS攻击模型，且此攻击模型应用于网络系统的传感器-控制器通道和控制器-执行器通道；其次，为了降低通信负担，提出事件触发机制，通过定义一个触发条件，当触发条件满足时，才进行信息传递；最终得到闭环控制系统模型.根据最优控制理论和线性矩阵不等式技术，得到闭环系统以一定概率输入到状态稳定的充分条件，进一步通过一系列矩阵变换处理技巧，通过解线性矩阵不等式方程组得到控制器参数.最后，通过计算机仿真验证了该控制器设计的有效性.

摘要:本文研究了一类具有异步控制器的离散马尔可夫Lur'e跳变系统的稳定性及l₂增益性能.通过引入隐马尔可夫模型（HHM）来描述所设计的控制器和原始系统之间出现的异步现象.利用线性矩阵不等式（LMI）方法分析了闭环系统的稳定性和l₂增益性能.然后提出了一个充分条件使得闭环系统随机稳定，并使得从扰动到系统输出的l₂增益达到最小.同时，通过求解给定条件来设计一个由线性状态反馈和扇形有界非线性输出反馈组成的异步控制器.最后，给出了一个数值仿真例子来验证所提方法的有效性.

摘要:针对具有马尔可夫切换信道的两自由度（2-DOF） 四分之一汽车悬架系统，研究了事件触发 H_∞ 滤波问题.首先，信道切换由马尔可夫链控制；其次，考虑到事件触发的通信方案，由于有限的网络带宽，产生信号量化和随机丢包问题；然后，采用马尔可夫线性跳变系统模型来表示整个滤波网络系统.利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式方法将事件触发 H_∞ 滤波问题转化为凸优化问题，从而设计了切换信道相关的滤波器，使得滤波误差系统在均方意义上是指数稳定的并达到期望的性能水平.最后，通过仿真实例验证了所提出的设计方法的有效性.

摘要:本文讨论了随机噪声影响下马尔可夫跳变系统的弹性动态输出反馈控制问题.在系统随机干扰和控制输入扰动的情况下，设计的弹性控制器可以确保闭环系统的依概率渐近稳定性.通过运用随机微分方程理论和线性矩阵不等式技术对系统进行稳定性分析，获得了系统依概率渐近稳定的充分条件和控制器增益.最后通过数值算例和直升机系统仿真验证了所提弹性动态输出反馈控制方法的有效性.

摘要:本文研究了UHF-RFID（超高频-射频识别）环境下的移动目标定位问题，提出了一种结合自适应卡尔曼滤波和BVIRE（边界虚拟参考标签）的移动机器人定位方法，即B-AKF（Boundary-Adaptive Kalman Filter）定位方法.首先，利用UHF-RFID系统对移动机器人进行初始定位，其次，考虑模型和噪声统计特性不确定性，采用自适应卡尔曼滤波方法对机器人的运动状态进行预测和更新，并引入自适应因子补偿噪声方差不确定性问题.最后，搭建了基于UHF-RFID的定位实验平台，并通过实验研究表明，相比于传统的线性BVIRE和线性卡尔曼滤波方法，所提出的自适应卡尔曼滤波方法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性能.

摘要:针对如何快速有效地对音乐信息进行查询、检索和组织的问题，提出了一种基于生成对抗网络模型的多标签音乐自动标注系统.通过音乐自动语义标注技术，可以提高音乐检索系统的性能.利用LDA方法对音乐标签进行聚类以获取主题类别，再通过生成对抗网络，找到音乐的音频特征与语义特征之间的映射关系.应用于CAL500数据集的5次交叉验证实验结果表明，该方法的综合性能指标与现有方法相比有较大的提升.

摘要:夏季降水日数的准确预测，对于保障农业、运输业、电力等行业的有序进行具有重要现实意义.利用连云港市气象局提供的1951—2012年夏季降水数据对连云港地区的降水日数特征进行分析，难以直观地发现夏季降水日数随时间分布的规律.为进一步探索降水日数的发生规律，结合国家气候中心网站提供的多种气候因子数据，基于CART决策树算法构建了连云港地区夏季降水日数是否偏多与是否偏少的分类与预测模型.该模型可以发现在多种气候因子不同条件下，夏季降水日数是否偏多（偏少）的规律，模型的分类与预测都具有良好的效果.利用52 a的数据样本训练模型，模型的训练准确率为90.38%（86.54%），再用剩余10 a数据样本检验模型，测试准确率为80%（80%），并且得到规则集，方便气象业务人员使用以及决策服务人员参考.同时，为降水日数的预测提供了数据挖掘的新思路.

摘要:利用由定义集设计线性码的方法，通过选取新的定义集，构造了一类新的且具有2个非零重量的线性码，并以指数和为工具，确定了其重量分布.进一步，判定了所构造这类线性码是极小线性码，并研究了该类线性码在秘密共享方案中的应用.