基于T-S模型的非线性系统离散时间滑模控制

基于T-S模糊模型,讨论了一类非线性离散时间系统的控制问题。采用T-S模糊模型来描述非线性系统的动态模型,再将非线性系统的全局T-S模糊模型转化为线性不确定系统的模型。这样复杂的非线性系统的稳定问题就转化为线性不确定系统的鲁棒镇定问题。采用离散时间滑模控制方法实现线性不确定系统的鲁棒镇定。利用用线性矩阵不等式技术设计稳定的滑动模面,以降低非匹配不确定对系统的影响。给出了线性矩阵不等式形式的稳定滑动模面存在的充分条件。此外还给出了滑模控制律的设计方法。所给设计方法可保证系统鲁棒镇定,并且在滑动模面附近的抖振可明显减弱。最后,给出了truck-trailer的仿真算例,证明了所给方法的可行性和有效性。     

基于三维CT数据的放射治疗剂量计算

研究和实现了一种基于医学序列CT图像的放射治疗蒙特卡罗剂量计算方法。通过改写蒙特卡罗剂量计算软件DPM(doseplanningmethod),使其具有处理三维CT图像数据的能力,其中CT值的组织物理参数标定采用一种新的神经网络的简化方法,并得到了可视化的剂量计算结果。探索了在实际临床肿瘤放疗计划中用DPM进行精确快速剂量计算的路径。实验结果证明了算法的正确性、有效性,对于提高放射治疗水平和精确放疗的后续研究具有一定的指导意义。     

基于RBF神经网络的汽车ABS滑模控制器的设计

针对汽车防抱死制动系统(ABS)在快速性及鲁棒控制方面的要求,采用基于径向基函数神经网络的方法设计了汽车ABS的滑模控制器.该方法能够削弱常规滑模控制所引起的抖动现象,也能提高单纯的神经网络自适应控制的鲁棒性能.利用MATLAB中的SIMULINK仿真工具,对车辆在干路面条件下的制动情况进行了仿真研究,验证了所设计的控制方案在汽车ABS应用中的可行性和有效性.     

汽车ABS滑模变结构控制方法的研究

"边界层"法被认为是一种常用的有效的汽车ABS滑模变结构控制方法。"边界层"法虽然可以削弱系统的抖振,但是它同时也消除了滑模变结构控制的鲁棒性的优点,针对这一缺点提出了采用改进的指数趋近率的滑模变结构控制方法,该方法具有抖振小及良好的鲁棒性的优点。对采用该指数趋近率的汽车ABS滑模变结构控制系统进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法在汽车ABS的控制中是有效的。