大深度水雷鲁棒控制器设计比较研究

研究海流随机干扰下的大深度水雷鲁棒控制器设计和仿真验证问题。基于代数Riccatic方程（不等式）和线性矩阵不等式（LMI）两种H∞控制器设计方法，设计了在海流随机干扰下的鲁棒控制器，并对两种算法进行了改进，给出了更宽假设条件下的书解算法控制律。通过仿真验证了所设计的控制器的有效性,它保证了大深度水雷航行过程的稳定性和快速性，也验证了LMI方法的优越性。     

卷弧翼滚转导弹Lipschitz自适应轨迹线性化控制

根据非对称卷弧翼滚转导弹运动特点,建立了包含系统不确定参数、结构损伤干扰、观测噪声等因素的三通道有控运动模型,提出了一种基于Lipschitz自适应观测器补偿控制的轨迹线性化控制(trajectory linearization control,TLC)改进算法。根据时标分离原则将控制系统分为快慢两个回路并设计TLC控制器。通过求解线性矩阵不等式组的方法得出了非线性Lipschitz状态观测器,对未知干扰参数进行估计,并依据参数估计值和反馈的状态设计了干扰补偿控制律,从而改善了TLC算法性能。仿真实验表明,提出的改进算法可以使导弹姿态运动较好地跟踪控制指令,实现了导弹滚转运动和角运动控制的解耦,保证了导弹系统能够抑制气动/结构参数摄动、观测噪声和强突发未知干扰等情况的影响,提高了导弹姿态控制的鲁棒性和准确性。     

一种规则简化的模糊神经网络控制器

构造了一种实时模糊神经网络控制器，为解决模糊规则组合爆炸问题提供一个新方案。控制器基于T-S模糊模型，由前后件分离的网络结构实现。前件参数通过移动小论域法创建，每个变量仅在工作小论域上生成两个模糊子集，有效减少模糊规则，增强实时性；后件参数通过有ki,kp,kd修正因子的BP改进算法在线更改，控制意义明确，确保系统动态性能。仿真结果证实该控制器实时性好，控制性能优，鲁棒性强。     

股票价格遵循Ornstein-Uhlenback过程的期权定价

讨论了股票价格过程遵循指数O—U(ornstein—uhlenback)过程的欧式期权定价问题，分别用保险精算法和套利定价方法，考虑了在有效期内股票有无红利支付两种情况下的欧式期权定价问题，给出了股票价格遵循指数O—U过程和广义指数O—U过程的欧式期权定价公式，并讨论了两种定价方法所得公式之间的关系，证明了在指数O—U过程模型下保险精算定价是一有套利定价。     

基于GA的城市交叉口信号控制模糊规则优化

根据城市交通系统中单交叉口信号控制的具体情况，对遗传算法进行了改进，并利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化，建立新的优化算法．计算机仿真结果表明，采用改进的遗传算法方法优化模糊控制规则，可以减少因人的经验的局限性而导致的模糊规则的不完备性，使得控制器实用性更强，控制效果更好．     

ADSL驾驶模拟器运动模拟逼真度的改进

提出了一种参数随输入信号改变的自适应滤波算法以改进传统的滤波算法进行模拟器的运动控制，仿真结果证明，自适应滤波算法能为驾驶员提供更为逼真的运动感觉。     

基于二级字典的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对多数传统分类算法应用于高光谱分类存在的分类精度较低、光谱信息利用不充分的问题,在基于核函数的联合稀疏表示分类方法的基础上提出了一种基于二级字典的联合稀疏表示的高光谱分类算法。在字典原子前加入待测像元与该原子的引力,以达到更快捷地找到与待测像元相匹配的原子的目的。加入的引力值由万有引力公式改进的适应于高光谱图像的公式计算而来。为了使得稀疏重构后的残差波段中包含的具有一定意义的分类鉴别信息被充分挖掘,本文采用指数平滑公式对残差信息进行再利用。通过在Indian Pine数据集和Salina-A数据集上进行实验,验证了所提算法可以提升分类精度。     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

一种改进的鲁棒分散PID控制器的设计

针对复杂的多变量化工过程控制,通过对有效传递函数方法的改进,得到了一种鲁棒性较高的多变量分散PID控制器设计方法METF(改进的有效传递函数法).在有效传递函数方法的基础上,首先导出了多变量FOPFD(一阶加纯滞后)和SOPTD(二阶加纯滞后)对象的传递函数到状态空间表达式的-种转换通式:再由多变量PID控制系统的结构的统一性,推导出整个系统的闭环状态空间表达式,便于求职各种综合崜能指标,并在此基础上对PID整定公式中的幅值裕度进行多目标NLJ寻优:最后利用完整性判据鉴定参数整定结果.仿真实例证实了改进方法的有效性,鲁棒性和通用性.     

基于改进迭代学习的参数不确定卫星姿态控制

针对卫星运行时存在的诸如在轨组装升级后的卫星转动惯量变化较大且难以确定等问题,提出一种基于改进预测迭代学习控制的姿态敏捷机动控制方法。首先,以改进递阶饱和控制作为反馈控制器,实现原系统的稳定。其次,加入改进预测迭代学习控制作为前馈控制器,提高系统动态性能、鲁棒性与敏捷性。然后，采用基于混合执行机构的零运动操纵律提供高精度大力矩，并解决控制力矩陀螺奇异和飞轮饱和问题。最后,通过仿真证明所提控制器的优越性。     

基于SE(3)的航天器姿轨一体化有限时间容错控制

针对相对运动航天器,当执行机构出现故障以及外部干扰和系统不确定性同时存在的情形下,利用滑模控制的鲁棒性,提出了一种有限时间容错控制方法。基于李群SE(3)建立了单刚体航天器姿轨一体化模型,并在指数坐标下推导了相对运动航天器误差动力学方程。设计了一类非奇异快速终端滑模面,并采用等价自适应方法设计控制器估计和补偿外总扰动,提出的容错控制算法可以不依赖于故障诊断与检测环节。运用Lyapunov方法证明了系统在故障和扰动等多约束条件下的稳定性和有限时间快速收敛性,数值仿真结果分析也验证了该容错控制器的快速性、准确性与可靠性。     

基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求, 提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程, 改进了EKF算法, 经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较, 验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点, 解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。     

基于NURBS曲线轨迹规划与速度规划的研究

提出了一种基于非均匀有理B样条曲线(NURBS)的运动轨迹规划插补算法,与传统插补方法相比,该插补器能够保持高速度和高精度加工性能,而且能够抑制在插补过程当中产生的轮廓误差和速度波动.在插补过程中由于限制轮廓误差的需要而产生了一些速度尖点,在这些尖点处的加速度和加加速度往往都非常大,这些对机床的伺服马达产生很大的冲击力,提出的插补算法能够根据允许的最大轮廓误差、最大加速度、最大加加速度来对插补速度进行自适应调整,使其满足插补要求.通过一个NURBS曲线插补的MATLAB仿真的例子,说明了该曲线插补算法能够满足高速、高精度加工的要求.     

一种新型控制器的设计方案和仿真研究

通过对系统状态变量的运动规律做出某些假设,构建了一种基于经典力学运动方程的状态观测器,这种观测器能精确估计被控对象的位置,速度和加速度,而无需知道被控对象的数学模型。在经典力学运动方程的基础上,设计了一种新型控制器,这种新型控制器通过系统的运动位置,速度和加速度的负反馈作用,把原被控对象的输出轨迹引导控制到期望的系统输出轨迹,它能够有效高系统的控制品质和鲁棒性能。同时本文对利用Matlab软件仿真进行了分析,对仿真步长,仿真算法的选择总结了一些经验和建议。     

一种跟踪机动目标的新方法

本文应用控制理论分析了R.A.Singer零均值模型在跟踪机动目标方面的局限性;提出了一种目标加速度的截断正态概率密度模型,并将目标加速度模拟为非零均值、时间相关的随机过程;借助于切比雪夫(CHEBYSHEV) 不等式来确定目标加速度的均值和方差之间的关系,并引用卡尔曼滤波器所包含的目标机动的统计信息来实现方差自适应算法。 理论分析表明,本文的模型和算法跟踪恒加速目标时稳态偏差为零,从而消除了Singer方法在跟踪恒加速目标时所存在的稳态偏差。 计算机仿真结果证实了理论分析的结论,表明本文提出的模型和采用的算法能够较好地跟踪高度机动目标。     

Prediction-based protocol for mobile target tracking in wireless sensor networks

Remote tracking for mobile targets is one of the most important applications in wireless sensor networks (WSNs). A target tracking protoco–exponential distributed predictive tracking (EDPT) is proposed. To reduce energy waste and response time, an improved predictive algorithm–exponential smoothing predictive algorithm (ESPA) is presented. With the aid of an additive proportion and differential (PD) controller, ESPA decreases the system predictive delay effectively. As a recovery mechanism, an optimal searching radius (OSR) algorithm is applied to calculate the optimal radius of the recovery zone. The simulation results validate that the proposed EDPT protocol performes better in terms of track failed ratio, energy waste ratio and enlarged sensing nodes ratio, respectively.     

基于滑动模型的车辆里程仪标度因数标定方法

为提高车载导航系统中里程仪标度因数在非匀速条件下的标定精度,建立了车辆运动的动力学简化模型,分析了车辆加、减速时轮胎相对路面滑动对里程仪测量精度的影响,推导了基于路面附着系数的相对滑动模型,利用导航初始阶段惯导精度高的特点,将惯导解算位置作为基准,采用卡尔曼滤波器对里程仪标度因数进行估计。验证实验表明,经过改进的算法可以在车辆非匀速条件下对里程仪标度因数进行精确估计。相比未经滑动修正的估计值,里程仪测量精度由0.16%提高到0.02%。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

四自由度汽车磁流变半主动悬架最优控制研究

应用汽车行驶动力学理论,以1/2汽车悬架模型为研究对象,建立四自由度汽车磁流变半主动悬架动力学方程和空间状态方程,设计了半主动悬架线性二次型最优控制器及控制算法,提出了汽车振动速度分段式磁流变半主动悬架最优控制策略。在SIMULINK软件中建立悬架仿真模型,仿真分析磁流变半主动悬架最优控制效果,仿真结果表明,汽车磁流变半主动悬架应用最优控制算法和分段控制策略可以降低车身垂向振动加速度和车身俯仰角加速度,提高了悬架平顺性。     

Predictive Control with Velocity Observer for Cushion Robot Based on PSO for Path Planning

This paper proposes a novel model predictive control method with velocity estimation simultaneously constraining trajectory and velocity tracking errors for a cushion robot. The authors investigated a path planning method using improved particle swarm optimization(PSO) combined with Dijkstra's algorithm and obtained a real-time desired optimal motion path for obstacle avoidance.The authors designed a velocity observer to estimate the unmeasurable speed, while the asymptotic stability of the observer error system was established. A predictive controller with error-constrained performance was derived by solving a quadratic programming problem with incremental control. Simulation and experimental results confirm the effectiveness of the proposed method and verify that the error constraints adopted in the cushion robot provide safe motion while avoiding obstacles.