基于LuGre模型的飞机制动系统滑模控制

针对飞机防滑刹车控制系统中存在的非线性和不确定性,为了提高飞机防滑刹车系统的制动效率,提出了一种基于LuGre摩擦模型的飞机防滑刹车滑模控制方法.设计非线性观测器对摩擦模型中的未知状态变量进行识别,对系统参数进行自适应估计,采用李雅普诺夫方法验证其渐近稳定性.仿真结果表明:该滑模控制方法具有较强的鲁棒性,制动效率高,改善了传统控制方法的低速段机轮深度打滑现象,刹车效率达90％以上,刹车时间26.5s,制动距离949 m.     

基于深度压缩感知的脑电情感识别

【目的】传统压缩感知中存在观测矩阵对信号适应性和重构算法对字典依赖性的问题，深度压缩感知则利用深度学习的方法解决传统压缩感知中存在的问题。【方法】利用深度信念网络(DBN)能够在不破坏观测矩阵随机性的前提下对信号进行自适应压缩，同时利用栈式自编码器(SAE)可以端到端地训练重构网络来摆脱重构算法对稀疏字典的依赖性，根据信号的稀疏表示中所具有的判别性，提出基于DBN和SAE的压缩感知识别模型(CS-DBN-SAE)。【结果】在DEAP情感脑电数据库上的四分类实验结果表明，CS-DBN-SAE模型的识别率达到83.29%,相比于传统压缩感知识别模型均取得了4.3%以上的提升。