一种消除残留振荡的最优随机时滞滤波器

时滞滤波器是一种消除残留振荡的有效方法.将系统性能指标最优的思想引入时滞滤波器的设计,得到了一种随机最优时滞滤波器.滤波器的时滞时间可以任意给定,简化了设计过程.通过对最优随机时滞滤波器的鲁棒性分析,在系统极点处配置多重滤波器零点,可以显著地提高系统的鲁棒性.对弹簧-质量系统的仿真结果进一步证明了这种滤波器的有效性.     

柔性系统的混合时滞滤波器设计

将系统频率或阻尼变化的分布函数引入时滞滤波器的设计中,得到一种期望残留振荡最小、能够适应参数绵最优滤波器,并与传统滤波器的鲁棒性和时滞长度进行了比较,通过插值的方法来设计混合时滞滤波器,能够很方便地得到近似最优滤波器,大大减少了计算量,将所设计的时滞滤波器应用到柔性机械臂末端残留振动的控制系统中,实验结果表明,残留振动最小的混合时滞滤波器与最优时滞滤波器的控制效果基本相同,从而得到了一种用比较简单的设计方法得到性能较好的时滞滤波器的有效途径。     

基于H∞滤波器的离散时滞系统鲁棒故障检测方法

针对一类具有不确定性的离散时滞系统，基于H∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题。利用H∞控制理论得到了系统的故障检测滤波器设计方法。证明了故障检测残差对不确定性具有H∞范数界的鲁棒性，给出了滤波器参数设计方法。仿真示例验证了该方法的有效性．     

基于神经网络的自适应噪声抵消器的研究

在系统阐述了自适应滤波器和自适应噪声抵消器基本原理的基础上,利用神经网络的特点,设计了基于四层神经网络的自适应噪声抵消系统,克服了传统自适应滤波器需要两路输入信号统计相关的特点。理论分析和计算机仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声消除能力和鲁棒性。     

时滞不稳定系统的串级内模控制

对于工业控制过程中的时滞不稳定过程,提出串级内模控制设计方法.为避免开环不稳定极点对系统的稳定鲁棒性和抑制扰动能力的影响,对控制器进行了稳定鲁棒性以及抑制扰动能力的分别设计,首先利用反馈方法整定内环的不稳定系统,然后设计前馈-反馈控制来抑制被控过程的扰动;最后使用内模控制方法对时滞被控过程进行串级外环控制,以达到对给定值的跟踪.仿真结果表明所提出的控制方法能很好地解决稳定鲁棒性和抑制扰动的均衡,且对于控制系统中过程变化引起的模型失配,可通过调整内模控制器的滤波器时间常数λ来提高控制系统的鲁棒性.     

基于滤波器的中立跳变系统参数估计和故障检测

研究了一类含时滞和不确定性的中立跳变系统的参数估计和故障检测问题,通过重构系统,获取了包括未知输入、模型不确定性和时滞的误差动态特性.故障检测滤波器和鲁棒故障检测滤波器的存在条件都以线性矩阵不等式的形式给出.所设计的受限于模态的故障检测滤波器使得系统随机稳定,具有很好的抗扰性能和故障检测能力.仿真示例说明了设计方法的有效性.     

串级不稳定时滞过程的改进内模控制方法

针对串级不稳定时滞过程提出了一种改进的内模控制方法。该方法副回路采用内模控制结构,快速消除副回路干扰对系统的影响;主回路采用基于内模的二自由度控制结构,避免了系统设定值跟随特性和干扰抑制特性折中问题,通过设计PID控制器串联一个超前滞后补偿器来加强干扰抑制特性,利用设定值滤波器来改善系统的设定值跟随特性。仿真结果表明,该方法可使系统同时具有较好的动态响应、干扰抑制特性以及鲁棒性。     

关联时滞系统的分散H_∞滤波

考虑一类关联时滞系统,以子系统的输出作为滤波器的输入,分别为每个子系统设计了一个线性滤波器.基于Lyapunov泛函方法,首先得到了滤波器存在的时滞无关的充分条件.为便于滤波器的设计,通过解耦算法将原充分条件转化为一个易于求解的线性矩阵不等式(LMI).进一步,为使滤波器具有良好的H∞性能,将滤波器的设计问题转化为具有LMI约束的凸优化求解问题.数值实例表明了所提滤波器设计方案的可行性.     

不确定变时滞系统的非脆弱保性能H∞控制

针对一类不确定变时滞系统,研究了其非脆弱保性能H∞控制问题.利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法,分别对控制器增益具有加法式摄动和乘法式摄动2种情形进行了讨论,得到了系统存在非脆弱保性能H∞控制律设计的充分条件,并且基于此条件给出了控制器的设计方法.仿真结果表明,控制器对变时滞和不确定参数具有鲁棒性,且对扰动具有很好的抑制能力.     

带分布时滞奇异系统的H∞故障检测

研究了带分布时滞奇异系统的故障检测问题，设计观测器形式的故障检测滤波器作为残差产生器，将故障检测滤波器设计归结为H∞滤波。利用Lyapunov-Krasovskii方法，给出奇异时滞系统H∞故障检测滤波器存在的充分条件。应用线性矩阵不等式技术，得到问题的解。     

基于离散正交变换消失矩构造多带完全重构滤波器

研究了离散正交变换与多带消失矩完全重构滤波器的关系，证明了离散正交变换本质上为一种特殊的、具有一阶消失矩的多带完全重构滤波器．在此基础上，提出了一种多带完全重构滤波器的有效方法，数值试验验证了算法的正确性．     

一种二维离散子波变换的滤波器结构

子波变换具有良好的时间（空间）频率局部化性能，在图象子带编码中，二维离散子波变换是一种接近理想的子带分析／综合子系统。本文提出一种利用一维离散子波变换实现二维有限长离散子波变换的方法，同时给出了二维离散子波正变换（ＤＷＴ）和反变换（ＩＤＷＴ）的滤波器实现结构。     

容积粒子滤波算法及其应用

针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3.     

过程噪声和量测噪声多步相关的卡尔曼型滤波

本文详细讨论了在随机离散时间动态系统 中过程噪声~$w_k$~和量测噪声~$v_k$~两步相关情况下的最优状态估计， 给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波. 然后把它推广到过程噪声~$w_k$~和量测噪声~$v_k$~多步相关的情况， 给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表达式.     

非平稳信号处理中的LMS自适应滤波器研究

分析了时域及变换域LMS自适应滤波器的设计,提出了一种基于分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法,并推导了基于离散分数阶Fourier变换的计算方法.     

具有指定协方差的连续系统采样估计

该文在充分考虑系统内采样特性的基础上提出了采样估计协方差的定义,以便精确地描述采样估计性能。     

离散化采样控制系统的故障估计

针对一类具有采样周期一定的线性时不变采样控制系统,先给出系统范数的定义,然后利用自定义的系统范数对系统同时进行范数不变变形离散化和阶跃不变变形离散化,得到系统的离散形式模型.考虑H_/H∞,H2/H∞和H∞/H∞故障检测问题,给出离散系统的最优滤波器的形式;基于该离散系统的最优滤波器的设计思想和设计方法,给出系统的故障估计观测器设计方法和设计形式,构造Lyapunov函数得到误差方程渐近稳定的必要条件,通过Matlab LMI工具箱得到故障估计自适应权重矩阵Γ和参数θ.最后通过数值算例证明了该方法的有效性.     

离散理想滤波器组合系统及其应用

作者考察变换域滤波器组合系统之一,离散理想滤波器组合及其在信号处理中的应用,变换域滤波组合是子带分及小波与合成的新发展,迭代匹配的想滤波器的组合（IM－IFB）结构简单,应用方便,有快速算法,可实现理想频带分割,在信号处理与图像压缩中有广泛的应用前景。     

离散事件控制系统规则化描述方法的研究

离散事件控制系统(DECS)是离散事件系统(DES)在控制领域的一个应用类别,具有并发性、多值性、时序性和需求易变等特点。文章分析了现有的各类逻辑层DES建模方法在DECS建模和分析方面存在的缺陷,在此基础上,运用专家系统中的规则表达方法和递阶DECS简约技术,从逻辑层角度,建立了一套规范、简洁、贴近自然语言和易于理解的DECS规则化描述方法。     

基于二次型规划考虑网络丢包的鲁棒状态估计

提出一种可以体现网络丢包的离散时间线性时不变状态空间模型,并将鲁棒状态估计的问题转化为向量优化问题.为了能够快速有效地对该问题进行求解,通过标量化方法将向量优化问题转化为普通的标量二次型规划问题,然后将状态估计问题转化为对标准l1正则化最小平方问题的求解.结合Kalman滤波的更新过程,提出了能够适用于具有数据包丢失情况下的鲁棒状态估计算法,通过仿真实验验证了算法的有效性.