摘要：针对一类控制通讯信道受到攻击下直流微电网系统母线电压波动问题,提出一种基于滑模控制方法的镇定策略,以实现动态控制与快速响应.首先,在直流微电网系统中引入蓄电池储能系统并构建系统数学模型;其次,设计积分滑模控制策略,控制储能系统注入镇定电流以稳定直流母线电压,从而抑制非线性扰动和虚假数据注入攻击对系统性能的影响;然后,借助适当的Lyapunov泛函,得到确保滑动模态渐近稳定和滑模面可达性的充分条件,保证直流微电网系统能够实现对负载需求的迅速响应及稳定运行;最后,通过Matlab数值仿真验证所提出的滑模控制策略的有效性.

摘要：针对睡眠分期中样本不平衡问题,提出以最短路径为指标选取最优数据进行数据生成的思想,增加少数类样本的数量。基于Border-SMOTE算法,提出改进的iBorder-SMOTE睡眠数据生成算法。用密度峰值聚类算法确定待生成数据的簇类别区域,采用中心最短路径选取最优数据点进行数据生成,使用异变扰动方法对生成数据进行修正,保证数据的全局分布。在数据集Sleep-EDF上进行验证,其结果表明,改进后的算法有效提高了少数类样本的识别精度。

摘要：以C8芳烃混合物的吸附分离过程作为研究对象,应用多目标教学优化算法(multi-objective teachinglearning-based optimization algorithm,MOTLBO)对模拟移动床多目标优化问题进行求解。采用TMB方法,建立了模拟移动床模型,并对两个典型的模拟移动床多目标操作优化问题进行了优化设计。通过与NSGA-Ⅱ算法的比较,证明了多目标教学优化算法在求解模拟移动床多目标优化问题上的有效性和优势。此外,还分析了抽出液流量、抽余液流量以及步进时间等对多目标优化非劣解的影响,优化结果为模拟移动床分离过程的工艺设计和操作提供了依据。

摘要：存在状态时滞的不确定离散时间系统的的滑模可靠控制问题,其中,被控系统执行器可能发生部分故障.通过构造一种拟积分型切换面,可以保证系统状态轨迹从开始时刻就位于切换面上.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术给出了滑模动态系统渐近稳定的充分条件.而且,所设计的滑模控制律可以保证在执行器故障影响下的滑动模态仍然是可达的.数值仿真验证了本文设计方法的有效性.

摘要：能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法—–OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.

摘要：针对产品处理时间不确定条件下中间存储时间有限多产品间歇生产过程调度问题,采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,通过一种模糊排序的方法建立了以最小化模糊最大完工时间的值以及不确定度作为调度目标的数学模型,提出一种基于改进粒子群和分布估计的混合算法(IPSO-EDA)。IPSO-EDA算法在粒子群更新公式中引入基于所有粒子自身最优位置的优质个体分布信息,提高了算法的全局搜索能力,同时采用NEH初始化获得理想的初始解,采用NEH局部搜索提高算法的局部搜索能力。通过正交实验设计对算法的参数进行调节,仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性。

摘要：本文针对智能体速度不可测下的多智能体系统提出一种基于滑模观测器的有限时间一致性控制算法.为了解决智能体速度不可测所带来的问题,本文采用了一种有限时间滑模观测器来,该观测器能够在有限时间内估计出单个智能体速度信息;滑模控制理论是一种应用广泛的经典非线性控制方法,对于系统的干扰和不确定性有着较好的鲁棒性.本文采用一种非奇异终端滑模控制方法,利用智能体邻居节点的位置和估计速度的信息设计滑模控制律,很好的解决了速度不可测下多智能体系统的有限时间一致性控制问题.最后,通过Matlab数值仿真验证了该一致性控制算法的有效性.

摘要：常规换热网络主要在具有固定操作参数的标称条件下进行设计。然而在工业过程中操作参数往往存在波动,柔性换热网络能够处理来自不确定参数的干扰,具有更大实用性。目前的研究主要集中在顺序合成或多周期综合问题。但顺序合成不一定能找到全局最优,而多周期综合要求参数的变化可以由若干离散点描述。研究提出了一种基于分级超结构的双层同步优化策略,外层采用离散粒子群(BPSO)算法优化结构变量,内层采用基于模拟退火思想的进化(AEA)算法优化换热器面积,该方法可以完全解决操作参数连续变化的凸可行域问题。2个案例研究表明双层同步优化策略可以稳定寻找到较好的柔性换热网络优化结果。

摘要：动态优化是生物化工过程中的重要课题,求解动态优化问题通常有两种方法:解析法和数值法。基于智能进化算法的数值方法在动态优化中的应用越来越广泛,但是这些方法局部寻优能力不强,容易陷入局部最优,并且求解速度相对较慢。针对这些方法的不足,提出了一种改进的差分进化算法,设计了新的局部寻优算子来增强算法的局部寻优能力,并且采用一种新的控制策略表示方法来求解动态优化问题。通过求解补料分批式生化反应器的动态优化实例,证明了算法的有效性和鲁棒性。通过与其他几种方法进行对比,实验结果表明,所提出的方法在优化结果和计算代价方面都有优势。

摘要：针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用'软约束'思想编码控制序列,采用'种群产生'-'控制域进化'-'种群寻优'迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。