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關鍵字：云計算GFSBigtable數據存儲
中圖分類號：C37文獻標識碼： A
0 緒論
云計算是一種新近提出的計算模式，是分布式計算、并行計算和網格計算的發展。在各大企業以及學術界的共同推動下，在大數據時代，云計算融合物聯網將進一步推動數據價值的挖掘，促進產業爆發。
1 云計算
1.1對云的定義
云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
1.2云計算的基本原理
通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。
1.3云計算的特點
1.3.1虛擬化
云計算支持用戶在任 意位置使用各種終端獲取服務。
1.3.2極其廉價
“云”的特殊容錯措施使得可以采用極其廉價的節點來構成云。所以云計算造價低廉。
1.3.3高層次的編程模型
用戶通過簡單學習，就可以編寫自己的云計算程序，在“云”系統上執行，滿足自己的需求。
1.3.4高可靠性
“云”使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性。
1.3.5按需服務
“云”是一個龐大的資源池，你按需購買；云可以像自來水，電，煤氣那樣計費。
2云計算的體系架構
2.1 核心服務層
基礎設施即服務層（IaaS）、平臺即服務層（PaaS）、軟件即服務層（SaaS）。
IaaS提供硬件基礎設施部署服務，為用戶按需提供實體或虛擬的計算、存儲和網絡等資源。
PaaS是云計算應用程序運行環境，提供應用程序部署和管理服務。
SaaS是基于云計算基礎平臺所開發的應用程序。
2.2服務管理層
服務管理層對核心服務層的可用性、可靠性和安全性提供保障。云計算服務提供商需和用戶進行協商，并制定服務水平協議（SLA），使得雙方對服務質量的需求達成一致。
2.3用戶訪問接口層
用戶訪問接口層實現了云計算服務的泛在訪問，通常包括命令行、web服務、web門戶等形式。
3云計算的關鍵技術
3.1數據存儲技術
為保證高可靠和經濟性，云計算采用分布式存儲的方式來存儲數據，采用冗余存儲的方式來保證存儲數據的可靠性。云計算的數據存儲技術主要有GFS和HDFS。
GFS是一個管理大型分布式數據密集型計算的可擴展的分布式文件系統。使用廉價的商用硬件搭建系統并向大量用戶提供容錯的高性能的服務。GFS系統由一個Master和大量塊服務器構成。Master存放文件系統的所有元數據。在GFS文件系統中，采用冗余存儲的方式來保證數據的可靠性。為了保證數據的一致性，對于數據的所有修改需要在所有的備份上進行。GFS與傳統分布式文件系統的區別在于將寫操作控制信號與數據流區分開。
3.2數據管理技術
BigTable是一個很龐大的表，它將所有數據都作為對象來處理，形成一個巨大的表格。有很多Google的應用程序建立在BigTable之上，基于BigTable模型實現的Hadoop Hbase也在逐漸發揮作用。
是一個稀疏的、多維的和排序的Map，每個單元格由行關鍵字、列關鍵字和時間戳來進行三維定位。在任意時刻每個Tablet只被分配到Tablet服務器。依靠一個master服務器監視子表server的負載情況，根據所有子表服務器的負載情況進行數據遷移。
4 結語
云計算的出現給人們的生活帶來很大的便捷，使用某個軟件時無需耗費大量的資金進行購買，而是利用云上虛擬機，以租賃的方式進行使用。在各大企業和各大高校的推動下，云計算具有十分廣闊的發展前景。
參考文獻
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【關鍵詞】塊級虛擬化 RAID RAID重構
隨著科技日新月異的發展，IT系統中的重要成員存儲設備的底層核心技術也發生了本質的變化。早期大家所熟知的RAID、LUN、卷等概念已經不復存在，取而代之的是新一代的體系架構、新的底層存儲技術——塊級虛擬化技術，它給存儲設備帶來了更大的彈性、更強的可用性。
1 傳統存儲的RAID技術的工作原理
1987年，Patterson、Gibson和Katz三位工程師在加州大學伯克利分校發表了題為《A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks（廉價磁盤冗余陣列方案）》的論文，其基本思想是將多個容量較小的、相對廉價的硬盤驅動器進行有機組合，使其性能超過一個昂貴的大硬盤，它不僅能提供更高的性能，而且還具備一定的容錯能力。這一設計思想很快被接受，從此RAID技術得到了廣泛的應用。
在基于外部控制器的硬盤存儲系統（External Controller-Based Disk Storage System）中，RAID（Redundant Array of Independent Disks）是最基礎的部分，RAID把多個硬盤組合成為一個邏輯扇區，因此，操作系統只會把它當作一個硬盤，其基本原理是把相同的數據存儲在多個硬盤的不同地方。RAID技術主要包含RAID 0～60等數個規范，在實際應用中使用較多的是RAID 1、RAID 5、RAID 6、RAID10、RAID 50、RAID 60等。
RAID有兩大特點：
（1）提高了傳輸速率：通過在多個硬盤上同時存儲和讀取數據來大幅提高存儲系統的數據吞吐量（Throughput）。在RAID中，可以讓很多硬盤同時傳輸數據，所以使用RAID可以達到單個硬盤幾倍、幾十倍的速率。
（2）通過數據校驗提供容錯：硬盤本身無法提供容錯（不包括寫在硬盤上的CRC循環冗余校驗碼），RAID容錯是建立在每個硬盤的硬件容錯功能之上，提供更高的安全性。在很多RAID模式中都有較為完備的相互校驗、恢復的措施，甚至是直接相互的鏡像備份，從而大大提高了容錯度和冗余性。
2 傳統存儲的RAID技術的問題
在目前大多存儲系統中，RAID都是以物理硬盤為單元，故其基礎保障機制如圖1所示：
圖1 RAID基礎保障機制
從圖1可以看出，一旦壞盤時，將根據RAID原理進行重構。但重構過程中數據沒有可靠性保障，如果在重構完成前再出現壞盤就將造成數據的丟失，且不可恢復。所以對于一個存儲系統而言，其可靠性的最重要標志就是其RAID重構時間越短越好。
RAID重構時間=數據量÷硬盤讀寫速度，在以物理硬盤為單元的RAID保護模式下，其重構數據量等于硬盤容量，然而硬盤容量與讀寫能力的不匹配增長（見圖2），導致采用以物理硬盤單元為RAID的傳統方式效率低下，可靠性越來越差。
圖2 硬盤容量與性能增長的不匹配
傳統硬盤重構的瓶頸主要在目標盤（熱備盤），因為所有成員盤將所有數據讀出后全部寫入到目標盤，目標盤寫帶寬就成了整個重構速度的關鍵。以一塊2TB 7.2k rpm盤為例，重構時平均寫入速度為30M/s左右，完成重構時間長達18個小時。
3 傳統存儲的上層資源管理
傳統RAID下的資源管理示意圖如圖3所示。在實際使用存儲系統時，通常會將硬盤固定地劃分為若干個RAID，再分別將每個RAID的空間固定地切分為1個或N個小段映射給主機操作系統使用。
這樣的傳統架構有以下問題：
（1）配置規劃復雜：在做存儲系統規劃時，要求管理員不僅能準確地計算出當前每一個單元業務的容量、性能需求，還要能準確評估每個單元業務未來發展的容量、性能要求；否則，要么設計不足不能滿足需求，要么過度設計導致資源浪費。同時在存儲系統的具體配置過程中，也需管理員通過復雜的配置過程一步步完成配置。
（2）配置調整困難：因為所有的分配過程都是固定的，如果因為各種未預測到的變化需要調整原分配，那么只能通過手動配置刪除和重新分配，以及復雜的數據遷入遷出來實現。
4 新一代存儲塊級虛擬化技術的興起
傳統存儲RAID方式隨著單盤容量的增大，帶來的問題越來越明顯，尤其是壞盤出現后的RAID重構時間越來越長，系統可靠性受到很大的挑戰。
存儲的塊級別存儲虛擬化打破了傳統RAID的方式，是為用戶的應用程序提供邏輯存儲的一種存儲服務，數據塊級別的存儲虛擬化對用戶抽象了存儲的真實物理地址。在軟件層面，它解析邏輯IO請求，將其映射成正確的物理地址。如此一來，存儲虛擬化使得管理員可以提供自由可伸縮的存儲容量，與此同時，用戶最終感知不到其存儲背后所包含的存儲擴展、數據保護和系統維護等各種瑣碎的細節。
由于塊級虛擬化技術的先進性，很多存儲廠家通過自研或者收購的方式開始在自己的存儲產品線中使用該技術，如：
2008年1月29日，戴爾公司以14億美元對Compellent公司的收購；
【關鍵詞】熱工系統；故障診斷；容錯控制
目前，自動控制技術已廣泛深入地應用到電力生產的各個方面。在電力工程中往往存在著復雜而龐大的自動控制系統，這些控制系統的穩定安全運行已經引起越來越多的注意，保證控制系統的安全性與可靠性已經成為首要目的。
1.控制系統故障診斷的發展
1971年美國專家提出用解析冗余代替硬件冗余，通過系統的自組織使閉環穩定，并通過比較觀測器輸出得到系統故障信息的新思想標志著這門科學的誕生。在以后的幾十年里，故障診斷技術得到了很大的發展，目前，國際上每年發表的有關FDD的論文與報告在數千篇以上。目前，故障診斷主要方法有基于數學模型的方法，基于輸入輸出信號處理的方法，基于人工智能的方法。
1.1基于數學模型方法
從1971年以來，基于數學模型的故障診斷方法，在自動控制的過程系統的中受到越來越多的重視，它是一種與硬件冗余相對應的一種方法，它主要是利用系統可以測量的運行信息（系統的輸入，輸出）來和系統的數學模型所提供的各種先驗知識所規定系統的理想無故障系統應輸出信息比較得來的信號來進行檢測，分離存在于系統的故障。
下面簡要介紹一下基于數學模型的故障診斷的基本概念。
故障：系統至少一個特性或參數出現較大的偏差超出了可接受的范圍。此時系統的性能明顯低于正常水平，難以完成其預期的功能。
加性故障：故障加性地作用于系統的輸入輸出上，因此對殘差信號的影響也是加性的。
嚴重故障：在特定的操作下，由于故障使系統喪失了完成給定任務的能力。
失靈：在系統完成特定的任務時出現了間斷的不規則現象。
殘差：故障指示器，由測量值與模型計算值的差得到。
癥狀： 由故障引起的系統的可觀測的特性與其正常的特性相比所出現的異常變化。在基于解析模型和信號處理的診斷方法中，他們通常由傳感器測量信號反映；在基于知識的故障診斷方法中，操作人員通過觀察（如設備振動情況，聲音信息等）用語言描述的故障現象也是重要的癥狀信息。
故障檢測：確定系統是否發生了故障。
故障辨識：在故障分離之后，確定故障的大小和故障發生的時間。
故障的診斷：有狹義和廣義之分。廣義上它通常作為故障檢測、分離和辨識的統稱；狹義上它特指故障分離與故障辨識。
故障檢測與分離：故障檢測與分離之和。
故障檢測與診斷：故障檢測與診斷之和。
基于數學模型的故障診斷包括兩個基本的階段：殘差產生和故障決策。
殘差產生：殘差產生單元的主要目的是利用被監控系統的可用輸出輸入產生故障指示信號殘差，這個信號用來反映被分析系統的可能故障。當系統無故障時，殘差信號應該為零或接近于零，當有故障時，殘差信號應顯著地不同于零值。殘差信號在理想的情況下，應該獨立于系統的輸入，輸出。用來產生殘差的算法或處理單元稱為殘差產生器，從系統中抽取故障癥狀，出于魯棒性的考慮殘差信號理想情況下的應該只考慮故障信息。另外一方面，為了確保可靠的故障檢測與辨識，殘差信號中的故障信息的損失應該盡可能的小。
故障決策：殘差被用來檢測故障的可能性，決策的規則是檢測故障所必須的。故障決策的方法有許多種，可以簡單設定一個閥值，也可以用統計決策理論，比如一致似然比或序貫概率比的方法。
基于數學模型方法是最早發展起來的，此方法需要建立在被診斷對象較為精確的基礎上，進一步可分為：基于參數估計法，基于狀態估計方法，一致空間法。
1.2基于可測信號的故障診斷法
（1）可測值或其變量變化趨勢診斷法。這種診斷方法根據直接可測的輸入輸出及其變化趨勢進行故障診斷，其依據是：正常情況下被控過程的輸入輸出及其變化在一定范圍變化。
（2）基于可測信號處理的故障診斷方法。它包括對于輸入輸出信號做小波變換來進行故障診斷以及利用系統輸出在幅值、相位頻率及相關性上與故障源之間會有聯系。這些聯系可用預定的數學形式來表達，在發生故障時則可利用這些量進行分析處理來判斷故障源的存在，常用的方法有譜分析法，概率密度法及功率譜分析法。
1.3基于人工智能方法
（1）故障診斷的專家系統的方法。
（2）故障樹的診斷方法。
（3）基于模式識別的診斷方法。
（4）基于模糊數學的診斷方法。
（5）基于人工神經元網絡的方法等等。
2.容錯控制的發展
2.1被動容錯控制
被動容錯控制大致可分為：可靠鎮定、完整性、與聯立鎮定。
可靠鎮定：它是針對控制器失效的容錯控制，當任意一個或多個補償器失效而剩余的補償器正常工作，閉環控制系統仍可以保持穩定。
完整性：一直是被動容錯控制的熱點問題。它是專門針對控制系統執行器、傳感器失效的一種被動容錯控制。
聯立鎮定：主要研究給定N個有限維的連續時間線性時不變對象，構造一個固定的控制器，使其能夠鎮定上述任意一個被控對象，這是針對被控對象的一種被動容錯控制。
2.2主動容錯控制
主動容錯控制是指在控制系統發生故障后重新調整控制器參數，也可能改變控制器的結構，大多數主動容錯控制需要FDD子系統，少部分不需要FDD子系統，但需要已知各種故障的先驗知識。
2.3容錯控制研究的熱點，難點問題及應用
容錯控制作為一門新興的交叉學科，其科學意義就是要盡量保證動態系統在發生故障時仍然可以穩定運行，并且具有可以接受的性能指標，因此容錯控制為提高復雜動態系統的可靠性開辟了一條新的途徑。由于任何系統都不可避免地會發生故障，因此容錯控制也可以看成為是保證系統安全的最后一道防線，目前容錯控制的難點與熱點問題主要有以下幾個方面： （1）快速FDI的方法研究。（2）主動容錯中的魯棒性分析與綜合以及魯棒故障檢測與魯棒控制集成設計的問題。（3）控制律的在線重組與重構。（4）非線性以及時滯動態系統，高維，時變多變量對象的容錯控制設計問題。
3.熱工過程故障診斷和容錯控制的發展
電廠的火電機組設備昂貴，熱工過程非常龐大和復雜，目前，電廠熱工過程故障具有多樣性的特點，包括機械設備故障、流程故障、液壓系統故障等，有些故障屬于漸變性故障，有些故障屬于突變性故障，故障診斷的方法也具有多樣性的特點，經過認真研究與分析得出如下結論：
（1）電廠熱工過程的故障診斷集中在旋轉機械中使用較多，特別是對汽輪機的故障檢測和診斷應用的例子也較多。
（2）應用于電廠的故障診斷方法多集中在基于人工智能方法以及基于信號處理方法，對于基于數學模型的方法應用還很少。因為電廠熱工過程對象復雜而龐大。系統的非線性和外界干擾復雜，有些根本不能進行精確的數學建模，因此基于人工智能的故障診斷方法和基于信號處理的故障診斷方法在電廠應用更加廣泛。
綜上所述，在電廠熱工過程中的故障診斷研究已經取得很大進展，但針對熱工過程控制系統故障診斷與容錯控制的研究還很少，而電廠熱工控制系統的可靠、穩定運行對于電廠的安全生產與經濟效益又有著極端重要的意義。 [科]
欄目：述評、專家論壇、論著、新進展、經驗交流等。
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1.4 稿件修改：需寄送磁盤或發送電子郵件附件格式，如稿件修改內容較多，仍需郵寄打印稿(以備稿件存檔和復審)。
1.5 清樣校對簽字：校對簽字表示文稿已復核，并同意本刊稿約的有關規定。注意：(1)作者需校改文字、符號、內容錯誤。版式等問題可由編輯部處理。務必仔細校對2~3遍，并簽名從速寄回。為防丟失原稿，不向作者寄送原稿，請自留底稿校對。(2)將清樣錯誤處引出并標寫正確內容，在原字句處直接修改。(3)根據審稿意見，編輯部已對原稿作了整理，個別敘述不確切內容作了尊重原稿文意的改動，對無關緊要、論述欠當、贅述及不符合格式的圖表、參考文獻等作了修改。
2 題名
（1）.簡潔切題；（2）.不使用非公識、非公用、非熟知的符號、簡稱、縮寫、商品名等；（3）.字數不超過20字；（4）.盡量不使用副標題；（5）.英文題名不超過10個實詞。
3 作者與作者單位
關鍵詞：故障診斷；設備；鋼鐵；分析方法
中圖分類號：F40 文獻標識碼：A
1關于故障診斷科技的歷程
它的全稱是狀態監測與故障診斷（CMFD）。其涵蓋兩個層次的要素。第一，對機械的運作狀態開展的監測活動。第二，在得知不正常的狀況之后對機械的問題開展綜合化的判別。該項技術是一項綜合化的內容，其涵蓋了現代控制理論、信號處理、模式識別、最優化方法、決策論、人工智能等，為處理繁瑣的問題診斷活動提供了非常多的知識，而且帶動了診斷科技朝著實用性的方向不斷的進步。在最近的一些時間中，因為技術高速發展，同時市場的需求也擴張了，此時的故障診斷科技獲取了非常顯著的成就，在很多的行業，比如航空以及電廠等等層次之中都獲取了優秀的意義。自從該項技術出現其，世界上的自控領域就對其給予了厚望。
將運行設備的振動檢測當成是關鍵點。配合氣溫以及壓力等的相關數值的搜集，進而對冶煉活動中的一些大規模的傳動裝置的狀態開展分辨活動，進而實現控制問題的意義。
2問題診斷的參考信息和措施
1971年Beard發表的博士論文以及Mehra和Peschon發表的論文標志著故障診斷這門交叉學科的誕生。一直到目前為止，已經存在了三十多年了。不過其身為一項綜合化的知識，是在最近的時間之中出現的。站在不一樣的層次之中分析，我們得知該項問題的診斷措施有很多，而且有著自身的獨特性，不過具體的講有如下的一些措施。
（1）基于系統數學模型的診斷方法：這個措施是將數學模型當成是前提，其將當前的礦工知識等當成是關鍵的指引理念，利用Luenberger觀測器、等價空間方程、Kalman濾波器、參數模型估計與辨識等方法產生殘差，然后基于某種準則或閥值對殘差進行分析與評價，實現故障診斷。該方法要求與控制系統緊急結合，是實現監控、容錯控制、系統修復與重構等的前提、得到了高度重視，但是這種方法過于依賴系統數學模型的精確性，對于非線性高耦合等難以建立數學模型的系統，實現起來較困難。如狀態估計診斷法、參數估計診斷法、一致性檢查診斷法等。
（2）基于系統輸入輸出信號處理的診斷方法：經由特定的信息處理以及特點的提取措施來開展問題的診斷工作，目前使用較多的有各種譜分析方法、時間序列特征提取方法、自適應信號處理方法等。此類措施無需客體的模型，所以他的適應能力非常優秀。這類診斷方法有基于小波變換的診斷方法、基于輸出信號處理的診斷方法、基于時間序列特征提取的診斷方法。基于信息融合的診斷方法等。
（3）基于人工智能的診斷方法：基于建模處理和信號處理的診斷技術正發展為基于知識處理的智能診斷技術。該項措施是當前行業中非常先進的技術，其在問題診斷中獲取了非常顯著的意義。針對那種未設置精準的數學模型或是無法設置模型的繁瑣的體系，該措施有著非常多的優勢特點。基于專家系統的智能診斷技術、基于神經網絡的智能診斷技術與基于模糊邏輯的診斷方法已成為解決復雜大系統故障診斷的首選方法，有著非常積極地探索意義以及應用性。這類智能診斷方法有基于專家系統的智能診斷技術、基于神經網絡的智能診斷技術、基于模糊邏輯的診斷方法、基于故障樹分析的診斷方法等。
（4）別的措施：其它診斷方法有模式識別診斷方法、定性模型診斷方法以及基于灰色系統理論的診斷方法等。另外還包括前述方法之間互相耦合、互補不足而形成的一些混合診斷方法。
3鋼鐵領域中的問題診斷科技的使用
對于鋼鐵領域來講，它的關鍵的機械裝置是所有的傳動裝置以及液壓裝置。其活動狀態決定了其效率和品質等，對此類機械開展在線的檢測活動，可以精準的得知其運作模式，而且給出一定的建議性內容。所以，設置有關的問題診斷體系對于總的體系的運作來講意義非常關鍵。因為結合鋼鐵領域的獨特的設備氛圍，有關的診斷體系也要將相關的特點當成是參考信息來設置。其活動原理是結合設備的振動參量檢測為中心，輔助以溫度、壓力、位移、轉速和電流等各種參數的采集，進而對此類大規模的傳動機械的狀態全方位的分析，進而做出一定的處理。整套故障診斷系統由計算機系統、數據采集單元、檢測元件、數據通訊單元以及專業開發軟件組成。這個體系不但可以自行活動，同時還可以和其他的一些體系組合運行。
在活動中經常性的容易遇到機械振動。它會干擾到活動的精確性，使得磨損變得更加嚴重。而且因為磨損變多了，又容易導致它的振動變得厲害，進而成了一個不良循環體系，一直到機械出現問題，無法運作。而且，機械的活動氛圍也會導致其出現問題。所以，要切實的結合其振動信號以及活動狀態等積極的探索，不需要停機就能夠得知機械的受損狀態以及問題的特征等。而且結合過去的經驗設置合理的處理機制庫，進而可以針對不一樣的問題進行不一樣的分析。所有的處理活動有以下的一些：
（1）傳感器采集設備工作狀態信號。如各種傳動裝置的振動信號、溫度信號、液壓裝置的壓力、流量和功率信號等。
（2）特征信號提取。把所有的傳感其的信號劃分類型，得出有關的傳感器的信號，如振動傳感器采集的文振動強度信號、壓力傳感器采集的壓力信號等。
（3）對特征信號處理。對傳感器采集的特征信號進行濾波、放大等處理，提取出相應的特征信號。
（4）對搜集的信號開展問題診斷活動。把獲取的獨特的信號做一定的判別，選取優秀的問題應對措施，分析問題的種類和機械的狀態，進而分析問題庫，得到有關的應對方法。
參考文獻
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關鍵詞：時變時滯；擾動；保成本控制
中圖分類號：TP13 文獻標識碼：A 文章編號：2095-2163（2015）05-
Robust Discrete Uncertain Systems with Time Delay is n-fragile Guaranteed Cost Control
HU Xianwei
（Shenyang chemical industry school， Shenyang 110163，China）
Abstract：This paper studies a class of uncertain time-delay systems of n-fragile Guaranteed cost control problem. The research system of input and output delay， status， the input and output are uncertainty. In the framework of Lyapunov stability theory， the paper presents the system robustness and performance of bounded real lemma. On this basis， by using the method of Lyapunov function and linear matrix inequality， the n-fragile controller design method is given.
Keywords：Time-varying Delay； Perturbation； Guaranteed Cost Control
0引 言
保成本控制問題已引起人們的興趣[1-3]。在實際工程中，控制器的實現由硬件和軟件的原因，存在參數攝動的情況[4-5]。因此，非脆弱控制問題成為研究的熱點 [6-9]。另外，實際系統中不可避免地存在各種不確定參數：（1）結構不確定性或參數不確定性[10]；（2）非結構不確定性或非結構攝動[11]；（3）混合不確定性[12]。所以，研究系統的魯棒穩定性具有重要的意義和價值 [13-14]。本文討論一類離散系統的非脆弱 保成本控制問題。基于Lyapunov函數和線性矩陣不等式的方法，給出了非脆弱 保成本控制器的設計方法。
1系統描述
考慮離散時滯系統
（1）
其中 是系統的狀態； 是輸入； 是屬于 空間的干擾輸入； 是被調輸出； ，
和 是適當維數的常數矩陣， 是不確定實值矩陣，表示系統的參數不確定性； 和 ，表示系統的狀態和控制中的滯后時間；并滿足 ，其中 和 是已知的。假定：
（2）
其中， 是常數矩陣， 是滿足：
（3）
其中， 表示 階單位矩陣。
成本函數為：
（4）
其中， 是正定矩陣。
考慮狀態反饋：
（5）
其中， 表示控制器增益， 表示增益的攝動。
本文考慮兩種形式的攝動：
（1） 加法式攝動：
（6）
（2） 乘法式攝動：
（7）
其中， 和 是常數矩陣， 是未知的擾動矩陣，且滿足 。
系統（1）在 作用下的閉環系統為：
（8）
其中，
定義1 對于給定的常數 對稱正定矩陣 和 ，狀態反饋控制律
（9）
稱為系統（1）的 保成本控制律，如果對所有滿足式（3）的參數不確定性，下列條件成立：
（1） 當 時，閉環系統（3）漸近穩定；
（2） 在 的條件下， 為正常數；
（3） 在零初始條件下，被調輸出 滿足 ，其中 表示 中的標準范數。
引理1 （schur補）[2] 對于給定的對稱矩陣 ，其中 是對稱負定矩陣，則以下三個條件是等價的：
（1） ；
（2） ；
（3） 。
引理2[4] 給定適當維數的矩陣 和 其中 是對稱的，如果存在正常數 使得：
成立，其中 ， 則對所有滿足：
的式中 ，有公式 成立。
2主要結果
定理1對于給定的常數 ，如果存在矩陣 ，對稱正定矩陣 ， 和 ，使得對所有允許的參數不確定性（3），矩陣不等式
（10）
成立，則控制律（5）是系統（1）的魯棒 保成本控制律，并且有：
（11）
證明 選取lyapunov函數
和引理1可得定理1。
定理2 對系統（1）和給定的控制器（5），控制器增益具有形式（6）的攝動，對于成本函數（4），給定標量 ，如果存在正常數 ，對稱正定矩陣 和矩陣 ，使得：
成立，其中，
系統（1）可魯棒 保成本控制，控制律 ，并且成本函數滿足：
證明 由定理1，引理1和引理2可得到定理2。
關于乘法式攝動的情形，可類似給出。
3結束語
在實際工程中，在控制過程中，由于硬件和軟件存在的偏差，控制器不可避免地存在各種類型的存在參數攝動的情況。加之實際工程系統內部和外部，存在各種不確定因素的影響，使得系統性能變差。時滯不可避免地出現在實際工程中，并使得系統的性能變得更復雜。因此，在研究系統的控制器設計時，不但要考慮系統內部和外部存在的各種不確定因素的干擾，還要考慮時滯的因素。基于上面的原因，論文提出了一類離散時滯系統，并且，系統的輸入和輸出均含有時滯；狀態，輸入和輸出均存在不確定性。提出了加性和乘性兩種形式的非脆弱控制器。論文主要研究了離散時滯系統的非脆弱 保成本控制問題。利用線性矩陣不等式技術，給出了非脆弱 保成本控制的設計方法。所提出的設計方法更便于實際應用。
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一、論文名稱、課題來源、選題依據
論文名稱：基于BP神經網絡的技術創新預測與評估模型及其應用研究
課題來源：單位自擬課題或省政府下達的研究課題
選題依據：技術創新預測和評估是企業技術創新決策的前提和依據。通過技術創新預測和評估， 可以使企業對未來的技術發展水平及其變化趨勢有正確的把握， 從而為企業的技術創新決策提供科學的依據， 以減少技術創新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創新發展方向的前提下， 企業的技術創新工作才能沿著正確方向開展，企業產品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現代商業中， 企業的技術創新決定著企業生存和發展、前途與命運， 為了確保技術創新工作的正確性，企業對技術創新的預測和評估提出了更高的要求。
二、本課題國內外研究現狀及發展趨勢
現有的技術創新預測方法可分為趨勢外推法、相關分析法和專家預測法三大類。
(1) 趨勢外推法。指利用過去和現在的技術、經濟信息， 分析技術發展趨勢和規律， 在分析判斷這些趨勢和規律將繼續的前提下， 將過去和現在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術創新預測方法，美國生物學家和人口統計學家Raymond Pearl提出的Pearl曲線(數學模型為： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英國數學家和統計學家Gompertz提出的Gompertz曲線(數學模型為： Y=Lexp(-Bt))皆屬于生長曲線， 其預測值Y為技術性能指標， t為時間自變量， L、A、B皆為常數。Ridenour模型也屬于生長曲線預測法， 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數成正比， 主要適用于新技術、新產品的擴散預測。
(2)相關分析法。利用一系列條件、參數、因果關系數據和其他信息， 建立預測對象與影響因素的因果關系模型， 預測技術的發展變化。相關分析法認為， 一種技術性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的， 這樣， 通過已知因素的分析就可以對該項技術進行預測。相關分析法主要有以下幾種： 導前-滯后相關分析、技術進步與經驗積累的相關分析、技術信息與人員數等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。
(3)專家預測法。以專家意見作為信息來源， 通過系統的調查、征詢專家的意見， 分析和整理出預測結果。專家預測法主要有： 專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等， 其中， 德爾菲法吸收了前幾種專家預測法的長處， 避免了其缺點， 被認為是技術預測中最有效的專家預測法。
趨勢外推法的預測數據只能為縱向數據， 在進行產品技術創新預測時， 只能利用過去的產品技術性能這一個指標來預測它的隨時間的發展趨勢， 并不涉及影響產品技術創新的科技、經濟、產業、市場、社會及政策等多方面因素。在現代商業經濟中， 對于產品技術發展的預測不能簡單地歸結為產品過去技術性能指標按時間的進展來類推， 而應系統綜合地考慮現代商業中其他因素對企業產品技術創新的深刻影響。相關分析法盡管可同時按橫向數據和縱向數據來進行預測， 但由于它是利用過去的歷史數據中的某些影響產品技術創新的因素求出的具體的回歸預測式， 而所得到的回歸預測模型往往只能考慮少數幾種主要影響因素， 略去了許多未考慮的因素， 所以， 所建模型對實際問題的表達能力也不夠準確， 預測結果與實際的符合程度也有較大偏差。專家預測法是一種定性預測方法，依靠的是預測者的知識和經驗， 往往帶有主觀性， 難以滿足企業對技術創新預測準確度的要求。以上這些技術創新預測技術和方法為企業技術創新工作的開展做出了很大的貢獻， 為企業技術創新的預測提供了科學的方法論， 但在新的經濟和市場環境下， 技術創新預測的方法和技術應有新的豐富和發展， 以克服自身的不足， 更進一步適應時展的需要， 為企業的技術創新工作的開展和企業的生存與發展提供先進的基礎理論和技術方法。
目前，在我國企業技術創新評估中， 一般只考慮如下四個方面的因素： (1) 技術的先進性、可行性、連續性; (2) 經濟效果; (3) 社會效果; (4) 風險性， 在對此四方面內容逐個分析后， 再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有： Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰略方法及各種圖例法等， 但技術創新的評估是一個非常復雜的系統， 其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性， 同時， 還涉及技術、經濟、管理、社會等諸多復雜因素，目前所使用的原理和方法， 難以滿足企業對技術創新評估科學性的要求。關于技術創新評估的研究， 在我國的歷史還不長， 無論是指標體系還是評估方法， 均處于研究之中， 我們認為目前在企業技術創新評估方面應做的工作是： (1) 建立一套符合我國實際情況的技術創新評估指標體系; (2) 建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。
這種情況下， 神經網絡技術就有其特有的優勢， 以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優良性能， 可以較好地適應技術創新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題， 它能克服上述各方法的不足。本項目以BP神經網絡作為基于多因素的技術創新預測和評估模型構建的基礎， BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層構成， 各層的神經元數目不同， 由正向傳播和反向傳播組成， 在進行產品技術創新預測和評估時， 從輸入層輸入影響產品技術創新預測值和評估值的n個因素信息， 經隱含層處理后傳入輸出層， 其輸出值Y即為產品技術創新技術性能指標的預測值或產品技術創新的評估值。這種n個因素指標的設置， 考慮了概括性和動態性， 力求全面、客觀地反映影響產品技術創新發展的主要因素和導致產品個體差異的主要因素， 盡管是黑匣子式的預測和評估， 但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數據進行融合， 輸出一個經非線性變換后較為精確的預測值和評估值。
據文獻查閱， 雖然在技術創新預測和評估的現有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究，如文獻[08]、[09]、[11]等， 但尚未發現將神經網絡應用于技術創新預測與評估方面的研究， 在當前產品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業不斷推出新產品的經濟條件下， 以神經網絡為基礎來建立產品技術創新預測與評估模型， 是對技術創新定量預測和評估方法的有益補充和完善。
三、論文預期成果的理論意義和應用價值
本項目研究的理論意義表現在： (1) 探索新的技術創新預測和評估技術， 豐富和完善技術創新預測和評估方法體系; (2) 將神經網絡技術引入技術創新的預測和評估， 有利于推動技術創新預測和評估方法的發展。
本項目研究的應用價值體現在： (1) 提供一種基于多因素的技術創新定量預測技術， 有利于提高預測的正確性; (2)提供一種基于BP神經網絡的綜合評估方法， 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業的技術創新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。
四、課題研究的主要內容
研究目標：
以BP神經網絡模型為基礎研究基于多因素的技術創新預測和評估模型， 并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法， 結合企業的具體實際， 對指標和模型體系進行實證分析， 使研究具有一定的理論水平和實用價值。
研究內容：
1、影響企業技術創新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規范化。從企業的宏觀環境和微觀環境兩個方面入手， 密切結合電子商務和知識經濟對企業技術創新的影響， 系統綜合地分析影響產品技術創新的各相關因素， 建立科學的企業技術創新預測和評估指標體系， 并研究其量化和規范化的原則及方法。
2、影響技術創新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創新發展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時， 需要一組決定其相對重要性的初始權重， 權重的確定需要基本的原則作支持。
3、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型研究。 根據技術創新預測的特點， 以BP神經網絡為基礎， 構建基于多因素的技術創新預測和評估模型。
4、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法設計。根據基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的基本特點， 設計其相應的計算方法。
5、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型學習樣本設計。根據相關的歷史資料， 構建基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的學習樣本， 對預測和評估模型進行自學習和訓練， 使模型適合實際情況。
6、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估技術的實證研究。以一般企業的技術創新預測與評估工作為背景， 對基于BP神經網絡的技術創新預測和評估技術進行實證研究。
創新點：
1、建立一套基于電子商務和知識經濟的技術創新預測和評估指標體系。目前，在技術創新的預測和評估指標體系方面， 一種是采用傳統的指標體系， 另一種是采用國外先進國家的指標體系， 如何結合我國實際當前經濟形勢， 參考國外先進發達國家的研究工作， 建立一套適合于我國企業技術創新預測和評估指標體系， 此為本研究要做的首要工作， 這是一項創新。
2、研究基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型及其計算方法。神經網絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優良性能， 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現實問題， 本項目首次將神經網絡技術引入企業的技術創新預測和評估， 這也是一項創新。
五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證
1、重視系統分析。以系統科學的思想為指導來分析影響企業技術創新發展和變化的宏觀因素和微觀因素， 并研究影響因素間的內在聯系， 確定其相互之間的重要度， 探討其量化和規范化的方法， 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合， 建立我國企業技術創新預測和評估的指標體系。
2、重視案例研究。從國內外技術創新預測與決策成功和失敗的案例中， 發現問題、分析問題， 歸納和總結出具有共性的東西， 探索技術創新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內在關系。
3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的研究， 先從某一行業出發， 定義模型的基本輸入因素， 然后， 逐步擴展， 逐步增加模型的復雜度。
4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業的技術創新實際相結合， 進行實證研究， 在實踐中豐富和完善， 研究出具有科學性和實用性的成果。
六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施
本人長期從事市場營銷和技術創新方面的研究工作， 編寫出版了《現代市場營銷學》和《現代企業管理學》等有關著作， 發表了企業技術創新與營銷管理創新、企業技術創新與營銷組織創新及企業技術創新與營銷觀念創新等與技術創新相關的學術研究論文， 對企業技術創新的預測和評估有一定的理論基礎， 也從事過企業產品技術創新方面的策劃和研究工作， 具有一定的實踐經驗， 與許多企業有密切的合作關系， 同時， 對神經網絡技術也進行過專門的學習和研究， 所以， 本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備， 能順利完成本課題的研究， 取得預期的研究成果。
七、論文研究的進展計劃
2003.07-2003.09：完成論文開題。
2003.09-2003.11：影響企業技術創新發展的指標體系研究及其量化和規范化。
2003.11-2004.01：基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的構建。
2004.01-2004.03：基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型體系的實證研究。
2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。
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關鍵詞：電力系統故障診斷；研究現狀；發展趨勢
電力系統在我國得到越來越普遍的運用，其系統的發展擴大了我國的電網規模，同時也使得電網更加復雜，并且不同區域之間的相互聯系也更加的緊密。電網規模的擴大的同時，其自身問題也在逐漸增多，對電力系統故障加強診斷，首先需要熟悉相關的診斷方法的研究現狀。目前，在相關故障的研究上，其方法主要采用：模糊集理論、專家系統、粗糙集理論、人工神經網絡、Petri網絡、優化技術，下面詳細的介紹相關方法。
1 電力系統故障診斷的研究現狀
模糊集理論（fuzzy theory）。模糊集理論主要是研究問題的不確定性，它將經典集合理論模糊化，通過引入語言變量和模糊邏輯，建立了具有完整體系的智能技術。隨著模糊理論的發展，它已經被更多的運用到實際操作中，目前其在電力系統故障診斷中的運用主要集中在兩個方面：第一，假設基礎信息正確，但是實際上故障對應的保護裝置和斷路器之間的關系并不明確，運用模糊隸屬度對這種關系進行定量模擬；第二，假設警報信息的可信度不是1，根據相關狀態直接賦予可信度，再結合其他診斷方法給出模糊結果。模糊理論還可以和其它方法結合運用，但是由于隸屬度獲取等問題，限制了該理論的運用。
專家系統（expert system）。專家系統由于發展最早，所以是一種比較成熟的研究方法，被用到電力系統診斷的很多領域，其自身具有的特點與電力系統故障診斷有很多切入點。專家系統具有實時性、直觀性和有效性，在一定程度上能夠解決不確定性問題，并且給出的最終的結論比較符合人類言語習慣。專家系統雖然發展比較成熟并且運用廣泛，但其自身有些缺點還是不能忽視的：第一，知識獲取有待提高。知識的更新需要學習，需要靠人工移植，因此完善和更新知識庫是完善專家系統方法的瓶頸；第二，系統維護問題。專家系統的知識庫需要經常因為實際情況的變化進行更新與修改，相關的工作量比較大；第三，錯誤容忍度差。在專家系統知識沒有涵蓋的領域，專家系統對現有問題出現大量的錯誤診斷。
粗糙集理論。1982年，數學家Z.Pawlak提出的粗糙集方法主要用于處理不精確、不確定和不完全數據，它的核心思想：保持分類能力不變，簡約知識，找出問題決策。該特點使得不少研究者把粗糙集理論引入電力系統故障診斷中。雖然粗糙集理論能夠較強的出了力不完整的信息，但是其自身也有其缺點：第一，診斷規則取決于條件屬性下各種故障情況訓練樣本集；第二，如果警報信息是關鍵信息時，系統的診斷結果將會受到很大的影響，也有可能因此得出錯誤的結論；第三，當出現多重問題時，粗糙集理論可能使系統崩潰。
人工神經網絡（artifical neural network，ANN）。人工神經網絡具有學習能力強、魯棒性好和容錯能力強，ANN主要運用于電力網絡中不同故障組合產生不同的故障信息組合。其主要問題是：第一，系統的樣本采集有時候很困難；第二，ANN與符號數據庫的交互功能弱；第三，啟發性知識處理得不好；第四，不能處理好收斂問題，可能陷入局部最小；第四，沒有解釋自身行為和輸出結果的能力。
Petri網絡。1992年，印度學者JenkinsL和Khincha HP將Petri原理應用到電力系統建模中，是最早的Petri應用實例。Petri網絡計算簡單，僅僅需要進行簡單的矩陣計算，診斷速度快，并且有不確定信息的模板可以參考。缺點：第一，對知識經驗的要求較高，節點多；第二，容錯能力比較差，不易識別錯誤的警報信息。
優化技術。隨著計算機技術的發展，許多優化方法浮出水面， 采用優化方法解決電力系統故障現在也已經比較普遍。目前常用的方法有遺傳算法、模擬分子進化算法、Tabu搜索、模擬退火算法，貪婪算法等等，其中，遺傳算法在電力系統中的應用比較普遍。缺點：第一，數學模型的建立比較困難；第二，隨機因素的干擾可能會影響最優解的獲取；第三，迭代次數太多時可能導致運行速度。
2 電力系統故障診斷的研究發展趨勢
在以后的電力系統工作，需要再以下方面下手，提高電力系統故障的診斷能力與解決能力，促進我國電力系統的優化。第一：信息不完整情況下電力系統故障方法的研究；第二，將多種診斷方法聯合使用，提高電力系統故障診斷的能力；第三，在信息高速發展的時代，各種信息越來越多，很多事物都是動態發展，因此對電力系統的診斷需要從靜態到動態發展；第四，擴大診斷的領域意義。
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