“电机学”理论教学与实践

分析了电机学课程中存在的问题,针对教学过程中存在的若干问题———电机概念抽象、规律复杂、部分理工科学生学习电机的理论理解下降、以及与电气工程专业课程缺乏联系等,使用三个案例分析了直流电机起动方式,阐述了基本理论的内在联系。学生将会深刻理解matlab以及电力电子技术等课程和电机学等后续课程的关联性。实践表明,取得了良好的教学效果。     

非线性不确定系统的鲁棒自适应Backstepping控制

针对一类有界扰动不确定非线性系统,讨论了鲁棒自适应ε输出跟踪问题．利用Backstepping方法和鲁棒控制技术,对存在未知参数和动态不确定性的非线性系统设计了一种自适应输出反馈控制器．基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅保证闭环系统状态全局一致有界,而且使系统的跟踪误差收敛到一个很小的邻域内．仿真结果表明了所设计方法的有效性．     

目标对载机准确定位的数据融合方法的分析

主要研究在机载光电跟踪系统中，红外传感器和传统的雷达传感器测量信息的融合c基于Kalman滤波的数据融合理论，建立目标对载机准确定位的物理模型和极坐标下的数学模型，研究观测值加权融合算法、观测状态向量合并和状态估值融合反馈3种算法，并进行了协方差分析比较，通过仿真实验表明：观测值加权融合算法的性能更优于其它两种算法。     

非线性混沌系统的鲁棒自适应控制

研完了不确定非线性Chua's混沌系统的跟踪控制问题.通过坐标变换将Chua's系统转换为严格反馈控制系统的一种通用形式,然后利用Backstepping方法和鲁棒控制技术,设计了参数自适应控制律,对存在的不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.仿真结果表明了所设计方法的有效性.     

基于组合式信号源的非线性系统辨识

针对非线性系统中噪声的干扰，研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法，利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离，推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模块和非线性模块的参数，有效抑制系统输出噪声的干扰。仿真结果表明：与最小二乘算法、多项式模型以及多信息方法相比，提出的方法具有参数估计收敛速度快，辨识精度高，建模误差小等优势，验证了所提学习算法的有效性。