摘 要： 針對電力企業文化結構感知時滯系統未知與穩定性問題，提出一種基于改進企業文化感知結構數學模型的電力企業文化感知結構網絡控制，優化了傳統的電力企業文化結構感知系統，同時有效改進電力企業文化感知結構網絡的最優控制。仿真結果證明，該模型對電力企業文化結構感知時滯系統具有較好的實用效果。

　　關鍵詞： 企業管理論文,企業文化感知結構,結構感知控制,時滯系統,網絡控制

　　Study on control of time delay system based on cultural perception structure of electric power enterprises

　　ZHANG Li?li1 ， ZHAO Hu2

　　(1. Anshun Power Supply Bureau， Anshun 561000， China; 2. Guodian Anshun Power Generation Co.， Ltd， Anshun 561000， China)

　　Abstract： For unknown and stability of time delay system for power enterprise culture structure perception， network control of electric power enterprise culture perception structure based on an improved corporate culture perception model is proposed in this paper. The perception system of traditional power enterprise culture structure was optimized. The optimal control of the electric power enterprise culture perception structure network was effectively improved. The simulation results show that the model has good practical effect on the time delay system for the electric power enterprise culture structure perception.

　　Keywords： enterprise culture perception structure; structure perceived control; time delay system; network control

　　0 引 言

　　隨著社會現代科學技術與知識結構交叉學科的飛速發展，各個電力供電公司對電力企業文化的內涵理解也在加深，同時各個供電公司對企業文化進行不同內涵的挖掘，例如鄭小發提出的電力企業文化感知結構時滯網絡化控制系統應用在現代企業文化知識。本文針對前輩提出的原理基礎上，提出的一種基于改進企業文化感知結構數學模型中的電力企業文化感知結構網絡控制模型。仿真結果證明，該模型對電力企業文化結構感知時滯系統具有較好的實用效果。

　　1 系統描述

　　基于企業文化感知結構建模的定義描述為[Ξ1]為原始非負數據序列[1]：[Ξ(1)=(Ξ(1)(1)，Ξ(1)(2)，…，Ξ(1)(n)]，對 [Ξ1]進行一次企業文化結構生成操作[2]，得到[Ξ1]的序列[Ξ(1)=(Ξ(1)(1)+Ξ(1)(2)+…+Ξ(1)(n))]，其中：

　　[Ξ1τ+1=i=1τΞ1i+1] (1)

　　對序列[Ξ1]進行企業文化均值生成操作，得到[Ξ1]的企業文化均值生成新的序列[Ξ1]，其中：

　　[ψ1τ+1=14ψ1τ+1+ψ1τ-1+1] (2)

　　可得企業文化感知結構模型的微分方程：

　　[Ξ1τ+1=a+bΞ1τ-1] (3)

　　相應的感知結構方程為：

　　[dΞ1τ+1dττ=a+bΞ1τ+1] (4)

　　式中：[a]為企業發展系數;[b]為企業作用量。[a]和[b]可用最小二乘法求得：

　　[a+1 1b+1 1T=DTD+1TDTΞn，D=12z11+12z12+...+12z1n] (5) 式(4)的解為 ：

　　[Ξ1τ+1=Ξ11+baτeat+1] (6)

　　相應的式(3)的時間響應序列為：

　　[Ξ1τ+1=Ξ11+baeat+1] (7)

　　對序列[Ξ(1)]進行累減生成操作，即企業文化結構生成的逆運算[3]，可得新的預測序列[Ξ(1)]，其中：

　　[Ξ(1)(τ+1)=(1+ea)[Ξ(1)(1)+ba]eak] (8)

　　由式(7)可知，企業文化感知結構模型的預測精度取決于： 　　(1) [a]和[b]的值，而[a]和[b]的值依賴于原始序列和指標值[[Ξ(1)(1)+ba]eak]的構造形式;

　　(2)選擇的微分方程模型的初始條件為[Ξ(1)(1)=Ξ(1)(1)]。

　　基于企業文化感知結構模型的指數特性，利用在區間內[[τ，τ+1]]積分的方法，令：

　　[ψ(1)(τ+1)=12ττ+1Ξ(1)(τ)-Ξ(1)(τ-1)lnΞ(1)(τ)-lnΞ(1)(τ-1)] (9)

　　基于新信息優先原理提出了以[Ξ(1)(n)]為初始條件的企業文化感知結構模型：

　　[Ξ(1)(τ+1)=τ=1，n=1m[Ξ(1)(n)+ba]ea(τ-n+1)+1] (10)

　　式(10)若進行[dτ+d]時刻的預測，然后對企業文化結構后的數據進行還原得到還原數據對[dτ+d]時刻的預測為：

　　[Ξ(τ+d)=τ=1，n=1m[Ξ(1)(n)+ba]ea(τ+d-n+1)(1+ea)] (11)

　　上述兩種方法能各自獨立的提高企業文化感知結構的效果。

　　2 電力企業文化感知結構網絡控制模型

　　系統電力企業文化感知結構網絡離散控制算式為：

　　[ξ(τ)=τ=1，p=1，s=1mτpe(τ+d)+τpTIj=1τ+dTse(j)+τpτpTI+1] (12)

　　式中： [Ts]為采樣周期;[τ]為采樣序號;[τp]為比例系數;[TI]為積分時間;[e(τ+d)]為設定值與測量值之間的偏差。

　　[e(τ+d)=r(τ+d)-Ξ(τ+d)] (13)

　　由：

　　[ξ(τ)=ξ(τ+1)-Δξ(τ)dτ] (14)

　　易得其增量算式為：

　　[Δξ(τ)=τp(e(τ-d)dτ-e(τ-1d-1))dτ+τpTsTI・ e(τ-d)dτ+τpTDTs(e(τ-d)dτ+2e(τ+d+1)- e(τ+d+2))dτ=τp(e(τ+d)-e(v+d+1))dτ- τie(τ-d)-τd(e(τ-d)-2e(τ-d+1)-e(τ-d+2))dτ] (15)

　　為了得到結構感知的形式，將式(15)寫成：

　　[Δξ(τ)=i=1nωi(τ)xi(τ+1)， n=3] (16)

　　式中：

　　[ωi(τ+1)=ωi(τ)-Δωi(τ-1)] (17)

　　[x1(τ)=e(τ+d)，x2(τ)=e(τ+d)-e(τ+d-1)x3(τ)=e(τ+d)-2e(τ+d-1)+e(τ+d-2)] (18)

　　基于時滯系統優化的結構感知系統電力企業文化感知結構網絡控制算法設計[4?5]為：

　　[Ψ(τ)=12[r(τ+d)-Ξ(τ+d)]2+e2(τ+d)] (19)

　　式中：[d]為預測步數。令加權系數[ωi]的調整沿著[Ψ(τ)]對[ωi]的負時滯系統方向進行搜索，即有：

　　[Δωi(τ+1)=-ηi?Ψ(τ)?ωi(τ)] (20)

　　根據式(16)、式(19)、式(20)有：

　　[Δωi(τ)=ηie(τ+d)?Ξ(τ+d)?ξ(τ)+?ξ(τ)?ωi(τ)] (21)

　　相應的對[ω1]，[ω2]，[ω3]分別有：

　　[Δω1(τ)=η1e(τ+d)?Ξ(τ+d)?ξ(τ)+x1(τ)，Δω2(τ)=η2e(τ+d)?Ξ(τ+d)?ξ(τ)+x2(τ)，Δω3(τ)=η3e(τ+d)?Ξ(τ+d)?ξ(τ)+x3(τ)] (22)

　　式中[η1]，[η2]，[η3]分別表示積分、比例[5]和微分項的學習速度[6]。[?Ξ(τ+d)?ξ(τ)=1]通常未知，利用符號信息[argcosα?Ξ(τ+d)?ξ(τ)=1]近似代替，即：

　　[argcosα(x)=1， x≥0-1， x<0] (23)

　　后面的替代影響學習可以通過調整速度補償。

　　3 實驗仿真

　　針對結構感知時滯系統模型如式(24)作為仿真研究對象，[Tx=1]，給定的[r(t)=1(t)]，是企業文化的認知結構模型尺寸[n=5]，預測步驟數[d=450]。本文提出的基于改進企業文化感知結構模型的結構感知系統電力企業文化感知結構網絡控制的控制品質如圖1所示。

　　[d(x)=e-10x1.5x+1xτ+d] (24)

　　圖1 企業文化感知結構方法對比

　　從圖1可以看出，本文提出的基于改進企業文化感知結構模型的電力企業文化感知結構網絡控制綜合了系統電力企業文化感知結構網絡控制和企業文化感知結構控制的特點，使系統具有良好的動態特性，同時使系統更為快速地收斂到目標值。

　　4 結 語

　　本文提出的基于改進企業文化感知結構模型的電力企業文化感知結構網絡控制，利用同時優化指標值和初始條件的改進企業文化感知結構模型作為預測模型，提高了模型的預測精度，克服時滯，實現了結構感知系統電力企業文化感知結構網絡的最優控制。仿真結果表明，該算法能夠感知工業過程時變時滯系統的結構進行有效的控制。

　　參考文獻

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