无人直升机局部H∞最优LPV 速度控制器设计

针对无人直升机的大范围鲁棒控制问题, 提出局部H_∞最优线性变参数(liner parameter varying, LPV)速度(local H_∞optimal LPV velocity, LHOV)控制方法。首先将无人直升机系统简化成含有干扰的LPV 系统，接着针对各个固定飞行模式独立设计H_∞静态输出反馈（H_∞static output feedback, HSOF）控制器，然后采用插补控制技术，针对每一种飞行模式下的线性系统设计一个只含有不可控部分和不可观部分的插补控制器，进而将所有模式下的控制器融合成一个LHOV控制器，从而既保证模式之间鲁棒转换，又使得系统进入任意一个模式后能达到H_∞性能最优。最后，仿真结果表明，采用此方法设计的控制器能够获得大范围良好的稳定性和鲁棒性。     

无人直升机鲁棒积分滤波反步法飞行控制设计

现有的无人直升机模型具有阶数高、精确建模困难、外部干扰大等缺点,因此,设计常规反步控制器面临着计算量大、抗干扰能力不足、轨迹跟踪效果差等问题.为此,文中提出了一种基于鲁棒积分滤波反步法的无人直升机飞行控制方法.该方法采用滤波器对虚拟控制量进行求导,以解决反步控制器的微分爆炸问题;通过引入积分项和不连续的鲁棒项来提高闭环系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪静态误差.理论分析和仿真结果表明,该方法是有效、可行的.     

基于神经网络的ATM网络ABR业务流量控制

提出了异步转移模式ATM网络可用位速率ABR业务一种基于神经网络的流量控制方法。采用基于径向基神经网络的流量控制算法可以实现在线学习,自适应根据流量大小的变化和网络的拥塞状况调整神经网络的模型参数。仿真结果表明与传统的静态反馈方法相比,文中所用的算法可有效地提高信道的利用率和降低信元丢失率。     

基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.     

具有输入时滞不确定切换系统的鲁棒稳定性分析与控制

本文研究了一类输入中同时存在常时滞和时变时滞不确定切换系统的鲁棒稳定性及控制问题,依据还原法思想,Lyapunov稳定性理论并结合LMI,设计了切换系统的状态反馈控制器及相应的切换策略,并给出了系统在控制器作用下稳定的充分条件,仿真算例证明了本文方法的有效性. 最后证明系统在某些情况下使用还原法所设计的控制器与传统的无记忆控制器相比能够镇定更多的系统。     

U型钢吊挂运输装置的设计与应用

煤矿井下在无法实现轨道运输且没有其他运输工具的情况下,U型钢的运输只有依靠工人肩扛手抬,劳动强度极大且效率很低。为减轻工人劳动强度,提高运输效率,我们设计了U型钢吊挂运输装置。现场使用情况表明明:该装置操作方便、结构简单,易于安装和使用,有较为广阔的推广使用价值。     

无人直升机的自适应动态面轨迹跟踪控制

针对无人直升机模型阶数较高、负载变化大等问题,提出了一种基于自适应动态面的控制方法.该方法用一阶线性滤波器来估计虚拟控制信号的导数,显著简化了控制器的设计过程.此外,通过对无人机重量的自适应在线估计,保证了闭环系统在有负载变化下的稳定性,并基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了轨迹跟踪误差半全局一致最终有界.最后,通过仿真实验进一步证实了该方法的有效性和可行性.     

基于强化学习的视频车辆跟踪

基于视频的车辆跟踪在交通监控领域有着重要的实用价值,强化学习是一种无监督的学习方法,具有搜索效率高的特性,将强化学习理论应用于视频车辆的跟踪,充分发挥了其搜索效率高的特性,实验结果表明基于强化学习的视频车辆跟踪,其跟踪情况稳定,跟踪准确率比较高,可以获得很好的跟踪效果。     

无纺布成品表面污渍机器视觉检测系统的设计

无纺布成品表面污渍机器视觉检测系统在保证可靠性、易用性的同时,还要有较低的成本、较高的检测速度和精度.根据此需求,文中设计了一种嵌入式机器视觉检测系统,该系统集成了人机界面,能避免因依赖计算机而造成的易用性问题.文中介绍了该系统的硬件结构,设计了基于动态阈值的污渍判断方法,以保证图像运算的实时性与检测的精度,降低误判率,提高检测的可靠性.实际应用表明,该系统在线速度为300m/min的无纺布成品生产中,能够检测出1mm2的污渍.