时间：2023-04-17 17:11:31
导语：在容错技术论文的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
关键字：云计算GFSBigtable数据存储
中图分类号：C37文献标识码： A
0 绪论
云计算是一种新近提出的计算模式，是分布式计算、并行计算和网格计算的发展。在各大企业以及学术界的共同推动下，在大数据时代，云计算融合物联网将进一步推动数据价值的挖掘，促进产业爆发。
1 云计算
1.1对云的定义
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
1.2云计算的基本原理
通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。
1.3云计算的特点
1.3.1虚拟化
云计算支持用户在任 意位置使用各种终端获取服务。
1.3.2极其廉价
“云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云。所以云计算造价低廉。
1.3.3高层次的编程模型
用户通过简单学习，就可以编写自己的云计算程序，在“云”系统上执行，满足自己的需求。
1.3.4高可靠性
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。
1.3.5按需服务
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。
2云计算的体系架构
2.1 核心服务层
基础设施即服务层（IaaS）、平台即服务层（PaaS）、软件即服务层（SaaS）。
IaaS提供硬件基础设施部署服务，为用户按需提供实体或虚拟的计算、存储和网络等资源。
PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署和管理服务。
SaaS是基于云计算基础平台所开发的应用程序。
2.2服务管理层
服务管理层对核心服务层的可用性、可靠性和安全性提供保障。云计算服务提供商需和用户进行协商，并制定服务水平协议（SLA），使得双方对服务质量的需求达成一致。
2.3用户访问接口层
用户访问接口层实现了云计算服务的泛在访问，通常包括命令行、web服务、web门户等形式。
3云计算的关键技术
3.1数据存储技术
为保证高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性。云计算的数据存储技术主要有GFS和HDFS。
GFS是一个管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统。使用廉价的商用硬件搭建系统并向大量用户提供容错的高性能的服务。GFS系统由一个Master和大量块服务器构成。Master存放文件系统的所有元数据。在GFS文件系统中，采用冗余存储的方式来保证数据的可靠性。为了保证数据的一致性，对于数据的所有修改需要在所有的备份上进行。GFS与传统分布式文件系统的区别在于将写操作控制信号与数据流区分开。
3.2数据管理技术
BigTable是一个很庞大的表，它将所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格。有很多Google的应用程序建立在BigTable之上，基于BigTable模型实现的Hadoop Hbase也在逐渐发挥作用。
是一个稀疏的、多维的和排序的Map，每个单元格由行关键字、列关键字和时间戳来进行三维定位。在任意时刻每个Tablet只被分配到Tablet服务器。依靠一个master服务器监视子表server的负载情况，根据所有子表服务器的负载情况进行数据迁移。
4 结语
云计算的出现给人们的生活带来很大的便捷，使用某个软件时无需耗费大量的资金进行购买，而是利用云上虚拟机，以租赁的方式进行使用。在各大企业和各大高校的推动下，云计算具有十分广阔的发展前景。
参考文献
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[2]张程基于云计算的荆门烟草信息系统优化[期刊论文]-中国科技信息2013(24)
参考文献的写作是有继承性的，我们参考过的文献可以帮助读者在阅读查询同一研究时指引正确的方向，帮助读者更好的了解作者写作的方法和学术研究。下面是学术参考网的小编整理的关于平面设计论文参考文献，欢迎大家阅读借鉴。
平面设计论文参考文献：
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【关键词】块级虚拟化 RAID RAID重构
随着科技日新月异的发展，IT系统中的重要成员存储设备的底层核心技术也发生了本质的变化。早期大家所熟知的RAID、LUN、卷等概念已经不复存在，取而代之的是新一代的体系架构、新的底层存储技术——块级虚拟化技术，它给存储设备带来了更大的弹性、更强的可用性。
1 传统存储的RAID技术的工作原理
1987年，Patterson、Gibson和Katz三位工程师在加州大学伯克利分校发表了题为《A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks（廉价磁盘冗余阵列方案）》的论文，其基本思想是将多个容量较小的、相对廉价的硬盘驱动器进行有机组合，使其性能超过一个昂贵的大硬盘，它不仅能提供更高的性能，而且还具备一定的容错能力。这一设计思想很快被接受，从此RAID技术得到了广泛的应用。
在基于外部控制器的硬盘存储系统（External Controller-Based Disk Storage System）中，RAID（Redundant Array of Independent Disks）是最基础的部分，RAID把多个硬盘组合成为一个逻辑扇区，因此，操作系统只会把它当作一个硬盘，其基本原理是把相同的数据存储在多个硬盘的不同地方。RAID技术主要包含RAID 0～60等数个规范，在实际应用中使用较多的是RAID 1、RAID 5、RAID 6、RAID10、RAID 50、RAID 60等。
RAID有两大特点：
（1）提高了传输速率：通过在多个硬盘上同时存储和读取数据来大幅提高存储系统的数据吞吐量（Throughput）。在RAID中，可以让很多硬盘同时传输数据，所以使用RAID可以达到单个硬盘几倍、几十倍的速率。
（2）通过数据校验提供容错：硬盘本身无法提供容错（不包括写在硬盘上的CRC循环冗余校验码），RAID容错是建立在每个硬盘的硬件容错功能之上，提供更高的安全性。在很多RAID模式中都有较为完备的相互校验、恢复的措施，甚至是直接相互的镜像备份，从而大大提高了容错度和冗余性。
2 传统存储的RAID技术的问题
在目前大多存储系统中，RAID都是以物理硬盘为单元，故其基础保障机制如图1所示：
图1 RAID基础保障机制
从图1可以看出，一旦坏盘时，将根据RAID原理进行重构。但重构过程中数据没有可靠性保障，如果在重构完成前再出现坏盘就将造成数据的丢失，且不可恢复。所以对于一个存储系统而言，其可靠性的最重要标志就是其RAID重构时间越短越好。
RAID重构时间=数据量÷硬盘读写速度，在以物理硬盘为单元的RAID保护模式下，其重构数据量等于硬盘容量，然而硬盘容量与读写能力的不匹配增长（见图2），导致采用以物理硬盘单元为RAID的传统方式效率低下，可靠性越来越差。
图2 硬盘容量与性能增长的不匹配
传统硬盘重构的瓶颈主要在目标盘（热备盘），因为所有成员盘将所有数据读出后全部写入到目标盘，目标盘写带宽就成了整个重构速度的关键。以一块2TB 7.2k rpm盘为例，重构时平均写入速度为30M/s左右，完成重构时间长达18个小时。
3 传统存储的上层资源管理
传统RAID下的资源管理示意图如图3所示。在实际使用存储系统时，通常会将硬盘固定地划分为若干个RAID，再分别将每个RAID的空间固定地切分为1个或N个小段映射给主机操作系统使用。
这样的传统架构有以下问题：
（1）配置规划复杂：在做存储系统规划时，要求管理员不仅能准确地计算出当前每一个单元业务的容量、性能需求，还要能准确评估每个单元业务未来发展的容量、性能要求；否则，要么设计不足不能满足需求，要么过度设计导致资源浪费。同时在存储系统的具体配置过程中，也需管理员通过复杂的配置过程一步步完成配置。
（2）配置调整困难：因为所有的分配过程都是固定的，如果因为各种未预测到的变化需要调整原分配，那么只能通过手动配置删除和重新分配，以及复杂的数据迁入迁出来实现。
4 新一代存储块级虚拟化技术的兴起
传统存储RAID方式随着单盘容量的增大，带来的问题越来越明显，尤其是坏盘出现后的RAID重构时间越来越长，系统可靠性受到很大的挑战。
存储的块级别存储虚拟化打破了传统RAID的方式，是为用户的应用程序提供逻辑存储的一种存储服务，数据块级别的存储虚拟化对用户抽象了存储的真实物理地址。在软件层面，它解析逻辑IO请求，将其映射成正确的物理地址。如此一来，存储虚拟化使得管理员可以提供自由可伸缩的存储容量，与此同时，用户最终感知不到其存储背后所包含的存储扩展、数据保护和系统维护等各种琐碎的细节。
由于块级虚拟化技术的先进性，很多存储厂家通过自研或者收购的方式开始在自己的存储产品线中使用该技术，如：
2008年1月29日，戴尔公司以14亿美元对Compellent公司的收购；
【关键词】热工系统；故障诊断；容错控制
目前，自动控制技术已广泛深入地应用到电力生产的各个方面。在电力工程中往往存在着复杂而庞大的自动控制系统，这些控制系统的稳定安全运行已经引起越来越多的注意，保证控制系统的安全性与可靠性已经成为首要目的。
1.控制系统故障诊断的发展
1971年美国专家提出用解析冗余代替硬件冗余，通过系统的自组织使闭环稳定，并通过比较观测器输出得到系统故障信息的新思想标志着这门科学的诞生。在以后的几十年里，故障诊断技术得到了很大的发展，目前，国际上每年发表的有关FDD的论文与报告在数千篇以上。目前，故障诊断主要方法有基于数学模型的方法，基于输入输出信号处理的方法，基于人工智能的方法。
1.1基于数学模型方法
从1971年以来，基于数学模型的故障诊断方法，在自动控制的过程系统的中受到越来越多的重视，它是一种与硬件冗余相对应的一种方法，它主要是利用系统可以测量的运行信息（系统的输入，输出）来和系统的数学模型所提供的各种先验知识所规定系统的理想无故障系统应输出信息比较得来的信号来进行检测，分离存在于系统的故障。
下面简要介绍一下基于数学模型的故障诊断的基本概念。
故障：系统至少一个特性或参数出现较大的偏差超出了可接受的范围。此时系统的性能明显低于正常水平，难以完成其预期的功能。
加性故障：故障加性地作用于系统的输入输出上，因此对残差信号的影响也是加性的。
严重故障：在特定的操作下，由于故障使系统丧失了完成给定任务的能力。
失灵：在系统完成特定的任务时出现了间断的不规则现象。
残差：故障指示器，由测量值与模型计算值的差得到。
症状： 由故障引起的系统的可观测的特性与其正常的特性相比所出现的异常变化。在基于解析模型和信号处理的诊断方法中，他们通常由传感器测量信号反映；在基于知识的故障诊断方法中，操作人员通过观察（如设备振动情况，声音信息等）用语言描述的故障现象也是重要的症状信息。
故障检测：确定系统是否发生了故障。
故障辨识：在故障分离之后，确定故障的大小和故障发生的时间。
故障的诊断：有狭义和广义之分。广义上它通常作为故障检测、分离和辨识的统称；狭义上它特指故障分离与故障辨识。
故障检测与分离：故障检测与分离之和。
故障检测与诊断：故障检测与诊断之和。
基于数学模型的故障诊断包括两个基本的阶段：残差产生和故障决策。
残差产生：残差产生单元的主要目的是利用被监控系统的可用输出输入产生故障指示信号残差，这个信号用来反映被分析系统的可能故障。当系统无故障时，残差信号应该为零或接近于零，当有故障时，残差信号应显著地不同于零值。残差信号在理想的情况下，应该独立于系统的输入，输出。用来产生残差的算法或处理单元称为残差产生器，从系统中抽取故障症状，出于鲁棒性的考虑残差信号理想情况下的应该只考虑故障信息。另外一方面，为了确保可靠的故障检测与辨识，残差信号中的故障信息的损失应该尽可能的小。
故障决策：残差被用来检测故障的可能性，决策的规则是检测故障所必须的。故障决策的方法有许多种，可以简单设定一个阀值，也可以用统计决策理论，比如一致似然比或序贯概率比的方法。
基于数学模型方法是最早发展起来的，此方法需要建立在被诊断对象较为精确的基础上，进一步可分为：基于参数估计法，基于状态估计方法，一致空间法。
1.2基于可测信号的故障诊断法
（1）可测值或其变量变化趋势诊断法。这种诊断方法根据直接可测的输入输出及其变化趋势进行故障诊断，其依据是：正常情况下被控过程的输入输出及其变化在一定范围变化。
（2）基于可测信号处理的故障诊断方法。它包括对于输入输出信号做小波变换来进行故障诊断以及利用系统输出在幅值、相位频率及相关性上与故障源之间会有联系。这些联系可用预定的数学形式来表达，在发生故障时则可利用这些量进行分析处理来判断故障源的存在，常用的方法有谱分析法，概率密度法及功率谱分析法。
1.3基于人工智能方法
（1）故障诊断的专家系统的方法。
（2）故障树的诊断方法。
（3）基于模式识别的诊断方法。
（4）基于模糊数学的诊断方法。
（5）基于人工神经元网络的方法等等。
2.容错控制的发展
2.1被动容错控制
被动容错控制大致可分为：可靠镇定、完整性、与联立镇定。
可靠镇定：它是针对控制器失效的容错控制，当任意一个或多个补偿器失效而剩余的补偿器正常工作，闭环控制系统仍可以保持稳定。
完整性：一直是被动容错控制的热点问题。它是专门针对控制系统执行器、传感器失效的一种被动容错控制。
联立镇定：主要研究给定N个有限维的连续时间线性时不变对象，构造一个固定的控制器，使其能够镇定上述任意一个被控对象，这是针对被控对象的一种被动容错控制。
2.2主动容错控制
主动容错控制是指在控制系统发生故障后重新调整控制器参数，也可能改变控制器的结构，大多数主动容错控制需要FDD子系统，少部分不需要FDD子系统，但需要已知各种故障的先验知识。
2.3容错控制研究的热点，难点问题及应用
容错控制作为一门新兴的交叉学科，其科学意义就是要尽量保证动态系统在发生故障时仍然可以稳定运行，并且具有可以接受的性能指标，因此容错控制为提高复杂动态系统的可靠性开辟了一条新的途径。由于任何系统都不可避免地会发生故障，因此容错控制也可以看成为是保证系统安全的最后一道防线，目前容错控制的难点与热点问题主要有以下几个方面： （1）快速FDI的方法研究。（2）主动容错中的鲁棒性分析与综合以及鲁棒故障检测与鲁棒控制集成设计的问题。（3）控制律的在线重组与重构。（4）非线性以及时滞动态系统，高维，时变多变量对象的容错控制设计问题。
3.热工过程故障诊断和容错控制的发展
电厂的火电机组设备昂贵，热工过程非常庞大和复杂，目前，电厂热工过程故障具有多样性的特点，包括机械设备故障、流程故障、液压系统故障等，有些故障属于渐变性故障，有些故障属于突变性故障，故障诊断的方法也具有多样性的特点，经过认真研究与分析得出如下结论：
（1）电厂热工过程的故障诊断集中在旋转机械中使用较多，特别是对汽轮机的故障检测和诊断应用的例子也较多。
（2）应用于电厂的故障诊断方法多集中在基于人工智能方法以及基于信号处理方法，对于基于数学模型的方法应用还很少。因为电厂热工过程对象复杂而庞大。系统的非线性和外界干扰复杂，有些根本不能进行精确的数学建模，因此基于人工智能的故障诊断方法和基于信号处理的故障诊断方法在电厂应用更加广泛。
综上所述，在电厂热工过程中的故障诊断研究已经取得很大进展，但针对热工过程控制系统故障诊断与容错控制的研究还很少，而电厂热工控制系统的可靠、稳定运行对于电厂的安全生产与经济效益又有着极端重要的意义。 [科]
栏目：述评、专家论坛、论著、新进展、经验交流等。
收录
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1.4 稿件修改：需寄送磁盘或发送电子邮件附件格式，如稿件修改内容较多，仍需邮寄打印稿(以备稿件存档和复审)。
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2 题名
（1）.简洁切题；（2）.不使用非公识、非公用、非熟知的符号、简称、缩写、商品名等；（3）.字数不超过20字；（4）.尽量不使用副标题；（5）.英文题名不超过10个实词。
3 作者与作者单位
关键词：故障诊断；设备；钢铁；分析方法
中图分类号：F40 文献标识码：A
1关于故障诊断科技的历程
它的全称是状态监测与故障诊断（CMFD）。其涵盖两个层次的要素。第一，对机械的运作状态开展的监测活动。第二，在得知不正常的状况之后对机械的问题开展综合化的判别。该项技术是一项综合化的内容，其涵盖了现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等，为处理繁琐的问题诊断活动提供了非常多的知识，而且带动了诊断科技朝着实用性的方向不断的进步。在最近的一些时间中，因为技术高速发展，同时市场的需求也扩张了，此时的故障诊断科技获取了非常显著的成就，在很多的行业，比如航空以及电厂等等层次之中都获取了优秀的意义。自从该项技术出现其，世界上的自控领域就对其给予了厚望。
将运行设备的振动检测当成是关键点。配合气温以及压力等的相关数值的搜集，进而对冶炼活动中的一些大规模的传动装置的状态开展分辨活动，进而实现控制问题的意义。
2问题诊断的参考信息和措施
1971年Beard发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表的论文标志着故障诊断这门交叉学科的诞生。一直到目前为止，已经存在了三十多年了。不过其身为一项综合化的知识，是在最近的时间之中出现的。站在不一样的层次之中分析，我们得知该项问题的诊断措施有很多，而且有着自身的独特性，不过具体的讲有如下的一些措施。
（1）基于系统数学模型的诊断方法：这个措施是将数学模型当成是前提，其将当前的矿工知识等当成是关键的指引理念，利用Luenberger观测器、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差，然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价，实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合，是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视，但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性，对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统，实现起来较困难。如状态估计诊断法、参数估计诊断法、一致性检查诊断法等。
（2）基于系统输入输出信号处理的诊断方法：经由特定的信息处理以及特点的提取措施来开展问题的诊断工作，目前使用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。此类措施无需客体的模型，所以他的适应能力非常优秀。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合的诊断方法等。
（3）基于人工智能的诊断方法：基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。该项措施是当前行业中非常先进的技术，其在问题诊断中获取了非常显著的意义。针对那种未设置精准的数学模型或是无法设置模型的繁琐的体系，该措施有着非常多的优势特点。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法，有着非常积极地探索意义以及应用性。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等。
（4）别的措施：其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。
3钢铁领域中的问题诊断科技的使用
对于钢铁领域来讲，它的关键的机械装置是所有的传动装置以及液压装置。其活动状态决定了其效率和品质等，对此类机械开展在线的检测活动，可以精准的得知其运作模式，而且给出一定的建议性内容。所以，设置有关的问题诊断体系对于总的体系的运作来讲意义非常关键。因为结合钢铁领域的独特的设备氛围，有关的诊断体系也要将相关的特点当成是参考信息来设置。其活动原理是结合设备的振动参量检测为中心，辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集，进而对此类大规模的传动机械的状态全方位的分析，进而做出一定的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。这个体系不但可以自行活动，同时还可以和其他的一些体系组合运行。
在活动中经常性的容易遇到机械振动。它会干扰到活动的精确性，使得磨损变得更加严重。而且因为磨损变多了，又容易导致它的振动变得厉害，进而成了一个不良循环体系，一直到机械出现问题，无法运作。而且，机械的活动氛围也会导致其出现问题。所以，要切实的结合其振动信号以及活动状态等积极的探索，不需要停机就能够得知机械的受损状态以及问题的特征等。而且结合过去的经验设置合理的处理机制库，进而可以针对不一样的问题进行不一样的分析。所有的处理活动有以下的一些：
（1）传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。
（2）特征信号提取。把所有的传感其的信号划分类型，得出有关的传感器的信号，如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。
（3）对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理，提取出相应的特征信号。
（4）对搜集的信号开展问题诊断活动。把获取的独特的信号做一定的判别，选取优秀的问题应对措施，分析问题的种类和机械的状态，进而分析问题库，得到有关的应对方法。
参考文献
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关键词：时变时滞；扰动；保成本控制
中图分类号：TP13 文献标识码：A 文章编号：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
保成本控制问题已引起人们的兴趣[1-3]。在实际工程中，控制器的实现由硬件和软件的原因，存在参数摄动的情况[4-5]。因此，非脆弱控制问题成为研究的热点 [6-9]。另外，实际系统中不可避免地存在各种不确定参数：（1）结构不确定性或参数不确定性[10]；（2）非结构不确定性或非结构摄动[11]；（3）混合不确定性[12]。所以，研究系统的鲁棒稳定性具有重要的意义和价值 [13-14]。本文讨论一类离散系统的非脆弱 保成本控制问题。基于Lyapunov函数和线性矩阵不等式的方法，给出了非脆弱 保成本控制器的设计方法。
1系统描述
考虑离散时滞系统
（1）
其中 是系统的状态； 是输入； 是属于 空间的干扰输入； 是被调输出； ，
和 是适当维数的常数矩阵， 是不确定实值矩阵，表示系统的参数不确定性； 和 ，表示系统的状态和控制中的滞后时间；并满足 ，其中 和 是已知的。假定：
（2）
其中， 是常数矩阵， 是满足：
（3）
其中， 表示 阶单位矩阵。
成本函数为：
（4）
其中， 是正定矩阵。
考虑状态反馈：
（5）
其中， 表示控制器增益， 表示增益的摄动。
本文考虑两种形式的摄动：
（1） 加法式摄动：
（6）
（2） 乘法式摄动：
（7）
其中， 和 是常数矩阵， 是未知的扰动矩阵，且满足 。
系统（1）在 作用下的闭环系统为：
（8）
其中，
定义1 对于给定的常数 对称正定矩阵 和 ，状态反馈控制律
（9）
称为系统（1）的 保成本控制律，如果对所有满足式（3）的参数不确定性，下列条件成立：
（1） 当 时，闭环系统（3）渐近稳定；
（2） 在 的条件下， 为正常数；
（3） 在零初始条件下，被调输出 满足 ，其中 表示 中的标准范数。
引理1 （schur补）[2] 对于给定的对称矩阵 ，其中 是对称负定矩阵，则以下三个条件是等价的：
（1） ；
（2） ；
（3） 。
引理2[4] 给定适当维数的矩阵 和 其中 是对称的，如果存在正常数 使得：
成立，其中 ， 则对所有满足：
的式中 ，有公式 成立。
2主要结果
定理1对于给定的常数 ，如果存在矩阵 ，对称正定矩阵 ， 和 ，使得对所有允许的参数不确定性（3），矩阵不等式
（10）
成立，则控制律（5）是系统（1）的鲁棒 保成本控制律，并且有：
（11）
证明 选取lyapunov函数
和引理1可得定理1。
定理2 对系统（1）和给定的控制器（5），控制器增益具有形式（6）的摄动，对于成本函数（4），给定标量 ，如果存在正常数 ，对称正定矩阵 和矩阵 ，使得：
成立，其中，
系统（1）可鲁棒 保成本控制，控制律 ，并且成本函数满足：
证明 由定理1，引理1和引理2可得到定理2。
关于乘法式摄动的情形，可类似给出。
3结束语
在实际工程中，在控制过程中，由于硬件和软件存在的偏差，控制器不可避免地存在各种类型的存在参数摄动的情况。加之实际工程系统内部和外部，存在各种不确定因素的影响，使得系统性能变差。时滞不可避免地出现在实际工程中，并使得系统的性能变得更复杂。因此，在研究系统的控制器设计时，不但要考虑系统内部和外部存在的各种不确定因素的干扰，还要考虑时滞的因素。基于上面的原因，论文提出了一类离散时滞系统，并且，系统的输入和输出均含有时滞；状态，输入和输出均存在不确定性。提出了加性和乘性两种形式的非脆弱控制器。论文主要研究了离散时滞系统的非脆弱 保成本控制问题。利用线性矩阵不等式技术，给出了非脆弱 保成本控制的设计方法。所提出的设计方法更便于实际应用。
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一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为： Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种： 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有： 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素： (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有： Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是： (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在： (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在： (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
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关键词：电力系统故障诊断；研究现状；发展趋势
电力系统在我国得到越来越普遍的运用，其系统的发展扩大了我国的电网规模，同时也使得电网更加复杂，并且不同区域之间的相互联系也更加的紧密。电网规模的扩大的同时，其自身问题也在逐渐增多，对电力系统故障加强诊断，首先需要熟悉相关的诊断方法的研究现状。目前，在相关故障的研究上，其方法主要采用：模糊集理论、专家系统、粗糙集理论、人工神经网络、Petri网络、优化技术，下面详细的介绍相关方法。
1 电力系统故障诊断的研究现状
模糊集理论（fuzzy theory）。模糊集理论主要是研究问题的不确定性，它将经典集合理论模糊化，通过引入语言变量和模糊逻辑，建立了具有完整体系的智能技术。随着模糊理论的发展，它已经被更多的运用到实际操作中，目前其在电力系统故障诊断中的运用主要集中在两个方面：第一，假设基础信息正确，但是实际上故障对应的保护装置和断路器之间的关系并不明确，运用模糊隶属度对这种关系进行定量模拟；第二，假设警报信息的可信度不是1，根据相关状态直接赋予可信度，再结合其他诊断方法给出模糊结果。模糊理论还可以和其它方法结合运用，但是由于隶属度获取等问题，限制了该理论的运用。
专家系统（expert system）。专家系统由于发展最早，所以是一种比较成熟的研究方法，被用到电力系统诊断的很多领域，其自身具有的特点与电力系统故障诊断有很多切入点。专家系统具有实时性、直观性和有效性，在一定程度上能够解决不确定性问题，并且给出的最终的结论比较符合人类言语习惯。专家系统虽然发展比较成熟并且运用广泛，但其自身有些缺点还是不能忽视的：第一，知识获取有待提高。知识的更新需要学习，需要靠人工移植，因此完善和更新知识库是完善专家系统方法的瓶颈；第二，系统维护问题。专家系统的知识库需要经常因为实际情况的变化进行更新与修改，相关的工作量比较大；第三，错误容忍度差。在专家系统知识没有涵盖的领域，专家系统对现有问题出现大量的错误诊断。
粗糙集理论。1982年，数学家Z.Pawlak提出的粗糙集方法主要用于处理不精确、不确定和不完全数据，它的核心思想：保持分类能力不变，简约知识，找出问题决策。该特点使得不少研究者把粗糙集理论引入电力系统故障诊断中。虽然粗糙集理论能够较强的出了力不完整的信息，但是其自身也有其缺点：第一，诊断规则取决于条件属性下各种故障情况训练样本集；第二，如果警报信息是关键信息时，系统的诊断结果将会受到很大的影响，也有可能因此得出错误的结论；第三，当出现多重问题时，粗糙集理论可能使系统崩溃。
人工神经网络（artifical neural network，ANN）。人工神经网络具有学习能力强、鲁棒性好和容错能力强，ANN主要运用于电力网络中不同故障组合产生不同的故障信息组合。其主要问题是：第一，系统的样本采集有时候很困难；第二，ANN与符号数据库的交互功能弱；第三，启发性知识处理得不好；第四，不能处理好收敛问题，可能陷入局部最小；第四，没有解释自身行为和输出结果的能力。
Petri网络。1992年，印度学者JenkinsL和Khincha HP将Petri原理应用到电力系统建模中，是最早的Petri应用实例。Petri网络计算简单，仅仅需要进行简单的矩阵计算，诊断速度快，并且有不确定信息的模板可以参考。缺点：第一，对知识经验的要求较高，节点多；第二，容错能力比较差，不易识别错误的警报信息。
优化技术。随着计算机技术的发展，许多优化方法浮出水面， 采用优化方法解决电力系统故障现在也已经比较普遍。目前常用的方法有遗传算法、模拟分子进化算法、Tabu搜索、模拟退火算法，贪婪算法等等，其中，遗传算法在电力系统中的应用比较普遍。缺点：第一，数学模型的建立比较困难；第二，随机因素的干扰可能会影响最优解的获取；第三，迭代次数太多时可能导致运行速度。
2 电力系统故障诊断的研究发展趋势
在以后的电力系统工作，需要再以下方面下手，提高电力系统故障的诊断能力与解决能力，促进我国电力系统的优化。第一：信息不完整情况下电力系统故障方法的研究；第二，将多种诊断方法联合使用，提高电力系统故障诊断的能力；第三，在信息高速发展的时代，各种信息越来越多，很多事物都是动态发展，因此对电力系统的诊断需要从静态到动态发展；第四，扩大诊断的领域意义。
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