鲁棒自适应输出跟踪控制在船舶操纵中的应用

针对带有未知控制增益、常参数不确定性以及外部扰动的船舶运动非线性模型，将自适应逆推技术与Nussbaum增益方法相结合，提出一种新的非线性自适应鲁棒控制策略，实现了船舶运动航向渐近跟踪控制。在所得控制器作用下的系统性能不仅能够通过设计参数而得到保证，且可克服控制器奇异值问题。设计过程及数字仿真结果均表明，所设计的自适应非线性跟踪控制器对不确定性具有良好的适应性及鲁棒性。     

活性炭负载杂多酸催化合成环己酮缩乙二醇

研究了用活性炭负载杂多酸催化合成环己酮缩乙二醇的反应。考察了杂多酸的种类、负载量、酮醇比、催化剂用量、反应时间、带水剂种类和用量对反应的影响。并且对其他催化剂的催化活性进行了比较研究。结果表明：活性炭负载磷钨酸是合成缩酮的良好催化剂。在优化条件下，缩酮产率达88.2%，催化剂可重复使用。     

基于非线性滤波的移动机器人位姿估计

研究了基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的移动机器人位姿估计。由于扩展卡尔曼滤波必须假定噪声服从高斯分布,若用于复杂非线性系统,其估计精度不甚理想。粒子滤波对噪声类型没有限制,正在成为非线性系统状态估计的有效近似方法。在不同噪声条件下,对基于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波的移动机器人位姿估计问题进行了比较研究。仿真结果表明:粒子滤波能明显地改善移动机器人位姿估计的鲁棒性和精度。     

基于情感认知的学习与决策算法在移动机器人行为协调中的应用

基于情感和认知的学习与决策模型是一个新的强化学习算法,该模型将来自情感的内在奖励和来自认知的外部奖励作为学习和决策的动机.将该模型引入到基于行为的机器人控制体系中,构造了一个新的移动机器人导航控制系统.通过基于在线的情感认知学习,形成合理的行为协调机制,从而使机器人实现自主导航任务.仿真实验结果表明:将情感系统引入到机器人系统中能提高学习速度,所提出的控制策略能有效地改善机器人在未知的环境中自主导航的能力.     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

石油焦吸附水中苯酚的特征和热力学研究

石油焦等温吸附水中苯酚 ,浓度较大时符合Langmuir等温式 ,浓度较小时符合Fre undlich等温式 .在 9～ 32℃之间 ,吸附热 ΔH ≈ 4 82 kJ·mol- 1,吸附熵 ΔS ≈ 52J·K- 1·mol- 1,吸附Gibbs自由能ΔG =- 9 89～ - 11 0 9kJ·mol- 1.     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

活化煤吸附水中酚的特征方程

本文研究了活化煤吸附溶于水中之苯酚的规律．并得到了等温吸附经验方程Γ＝Ｋｃ~ｎ（单位：ｍｇ·ｇ~（－３））及经验常数ｎ＝０．６６，Ｋ＝２１６．３，饱和吸附量Γ_∞＝１．１９×１０~３ｍｇ．ｇ~（－１），这对研究活化煤处理含酚废水有很重要的意义。     

动态环境下基于GNG网络的拓扑地图创建

动态障碍物的存在导致产生不一致的环境地图,为此设计了一种新的拓扑地图创建方法。该方法首先通过概率方法过滤运动障碍物的干扰信息,获得环境可行区域信息,再将可行区域信息作为GNG算法的输入空间,通过学习与不断增加新的拓扑节点,创建一致的环境拓扑地图。该方法具有自学习、自适应等特点。通过仿真与物理实验验证了其可行性与有效性。