关于系统时滞、阶数和系数的在线辨识

针对时滞,阶数和系数皆未知的离散时间线性随机控制系统(ARMAX模型),提出一种对时滞,阶数和系数同时进行递推估计的算法.在一定的条件下该算法能保证时滞,阶数和系数的估计都具有强一致性,而且系数估计具有较快的收敛速度.     

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

针对单输入多输出(SIMO)模型提出一种基于非零延迟均衡器的自适应最小均方误差(MMSE)盲均衡算法,该方法通过均衡器系数、不同延迟下的截短协方差矩阵及信号子空间三者之间的关系将零延迟均衡器推广到非零延迟均衡器。该方法不同于传统的零延迟均衡算法,可利用信道的多阶参数进行盲均衡使其减小信道一阶参数对均衡效果的影响,且对信道阶数过估计具有鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好地适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,利用快速次子空间追踪算法(FDPM)通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明在信道一阶参数能量较小或信道阶数过估计的条件下,即使信噪比较低,算法仍具有良好的均方误差(MSE)性能,此外自适应算法能够在几百个样本值内使信号快速达到收敛。     

时变信道追踪结构自适应DFE-RLS均衡器

提出了一种抽头阶数可追踪时变信道变化的自适应调整最小二乘回归-判决反馈均衡器(DFE-RLS)设计方法.这种均衡器采用分数阶权值能量估计算法对前向滤波器(FFF)、后向滤波器(FBF)的阶数和最小二乘回归(RLS)算法中的逆相关矩阵阶数进行调整,通过设置合适的参数对时变信道的最佳阶数进行有效跟踪.它不仅实现简单,并且能够在不影响输出误码率的情况下有效减小计算复杂度和功耗.由于具有时变信道环境自适应能力,因此这种结构自适应均衡器对手持式全天候软件无线电短波通信设备的研究和设计具有重要的理论价值.     

基于变步长最小均方误差自适应滤波器的变压器机器鱼避障时延仿真

为了解决变压器机器鱼避障过程中时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于变步长LMS（最小均方误差）自适应滤波器的时延估计方法。不同于传统的互相关时延估计算法,变步长LMS自适应滤波器算法不需要信号和噪声的统计先验知识,具有更好的适用性。算法根据最小均方误差准则和最速下降法对滤波器的输出和权系数向量进行自适应调节,迭代过程中采用变步长代替传统的固定步长提高了收敛速度,然后对权系数向量进行Sinc函数插值获得时延估计结果。仿真分析了不同信噪比条件的时延估计性能,并且与传统互相关算法进行了比较,结果表明所提算法相对于传统互相关算法具有更好的抗噪性和更明显的时延估计峰值。     

弥散非线性信道自适应均衡器

提出一种基于非线性差分方程模型的弥散非线性信道自适应均衡器。在弥散非线性信道上传送高速数据信号时，根据正文估计原理和快速正交算法，利用接收信号序列和训练序列可以迅速估计出该差分方程的基向量和权系数。所提出的自适应非线性均衡器的结构使其具有较好的自适应功能．模拟结果表明，采用这种自适应均衡器可使高速音带数据传输系统的误码性能改善３个数量级。     

基于滤波器阶数估计的卷积盲分离算法

为解决时域卷积盲分离中存在的初值选取以及方阵局限问题,提出了一种基于滤波器阶数估计的非正交联合块对角化算法.该算法通过对观测信号自相关矩阵的相邻特征值比值设阈值,实现了滤波器阶数的估计和对角块个数以及维数的自适应选取;引入预白化对非方阵的等效混合矩阵进行降维处理,消除了非正交联合块对角化算法中等效混合矩阵必须为方阵的局限性.仿真结果表明:提出的滤波器阶数估计方法准确率高,有效解决了非正交联合块对角化算法在卷积混合盲分离中的初值选取问题,并且分离效果要优于经典非正交联合块对角化算法和多目标优化非正交联合块对角化算法.     

关于模型选阶的一个新方法

本文提出了直接利用候选模型的估计方差的变化一曲线曲率，来选择真模型的阶数，这一方法异于传统的利用距离准则导出估计真模型阶数的准则的做法，文中还对这一新方法进行了模拟研究，发现当真模型的系数比较显著时，这个新准则具有很高的准确率。     

自适应反演控制在一类非线性系统中的应用

针对一类不确定性上界未知的非线性系统,提出一种自适应反演控制方法.建立了一类带有外界扰动的不确定非线性系统的数学模型.将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,采用反演思想,并用自适应更新律对非线性系统不确定性上界进行估计,设计了自适应反演控制器并证明了李亚普诺夫稳定性.采用所设计的控制律使非线性系统的输出能跟踪期望的轨迹,具有一定的鲁棒性.用数值仿真验证了所设计控制器的良好跟踪性能.     

基于信道模型过估计的最小噪声子空间盲辨识

研究基于信道模型过估计的盲系统辨识问题.采用最小噪声子空间方法,提出了一种通信信道盲辨识算法.与现有算法比较,提出的算法减少了辨识过程的计算量,提高了辨识精度,并对信道阶数过估计具有鲁棒性.仿真结果表明,在信道阶数过估计时,提出的算法仍能给出较好的参数辨识效果.     

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。     

基于预设性能的非线性系统反演自适应控制

为使非线性系统的输出变量具有期望的动态品质和稳态误差,本文基于预设性能函数的性质,对存在参数摄动的非线性系统,设计了一种预设性能的反演自适应控制算法。本文首先给出预设性能函数,使非线性系统的输出变量受预设性能函数所约束,接着通过数学变换,将受约束的输出变量转换为另一个无约束变量,再基于新变量,采用反演控制算法,设计了一种反演自适应控制器,并理论证明了该算法能保证闭环系统的稳定性。数值仿真结果显示,本文算法能保证闭环系统的输出变量具有良好的动态品质和给定的稳态误差。     

Discrete Time Optimal Adaptive Control for Linear Stochastic Systems

The least-squares (LS) algorithm has been used for system modeling for a long time. Without any excitation conditions, only the convergence rate of the common LS algorithm can be obtained. This paper analyzed the weighted least-squares (WLS) algorithm and described the good properties of the WLS algorithm. The WLS algorithm was then used for adaptive control of linear stochastic systems to show that the linear closed-loop system was globally stable and that the system identification was consistent. Compared to the past optimal adaptive controller, this controller does not impose restricted conditions on the coefficients of the system, such as knowing the first coefficient before the controller. Without any persistent excitation conditions, the analysis shows that, with the regulation of the adaptive control, the closed-loop system was globally stable and the adaptive controller converged to the one-step-ahead optimal controller in some sense.     

非线性关联大系统分散自适应滑模控制研究

基于滑模控制原理,针对具有强关联作用并且各子系统内亦有不确定性干扰的非线性大系统的控制进行了研究,提出了一种分散自适应控制策略,根据神经网络逼近理论,用前向神经网络逼近控制增益函数,给出了逼近误差的自适应律,较好地解决了控制增益函数的确定问题,这样在控制算法中,只需要知道系统中各非线性函数的上界即可,最后用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,而且跟踪误差收敛到零的一个领域。     

角度域和时延域联合稀疏信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统在双选信道下信道估计问题,以及挖掘信道在时延域和角度域的联合稀疏特性,提出了一种新的基于压缩感知的联合稀疏信道估计方案.首先,基于基扩展模型,将信道估计建模为结构化压缩感知问题,随后基于压缩感知模型,提出了两种新的贪婪算法,有效地恢复了时变信道参数.其中两步同时正交匹配追踪(TS-SOMP)算法先在时延域中找到所有非零抽头位置,然后估计非零角度域系数.两环同时正交匹配追踪(TLSOMP)算法包括内外两个循环,在外部循环中找到一个非零抽头位置后,即可直接在内部循环求解非零角度域系数.最后,给出了归一化均方误差(NMSE)的仿真曲线,验证了本算法的有效性.     

有界扰动滞环非线性系统的自适应控制

对存在有界扰动下的滞环非线性系统，建立了适合于最小相位和非最小相位情况的自适应控制算法，证明了闭环系统的稳定性，同时给出了控制误差上界。仿真实验表明了这种算法的有效性。     

异步电动机自适应矢量控制系统的一种仿真方法

针对异步电动机矢量控制系统在电动机参数变化时性能下降的问题。提出了一种拥有转子磁链自适应观测器的矢量控制方案，设计出转子磁链自适应观测器，构成转速与磁链闭环的矢量控制系统，利用SIMULINK仿真工具建立了仿真模型，并对系统进行了仿真研究，分析结果表明，这种转子磁链自适应观测器的设计方法是有效的。     

最小方差自校正控制—具有恒定的闭环极点

提出一种具有恒定闭环极点的最小方差自校正控制器,该控制器将最小方差策略和极点配置策略结合起来,既保证了良好的伺服跟踪能力和抗干扰能力,又增强了控制器的鲁棒性。本文采用递推估计算法在线调整加权多项式来配置闭环极点,因而在不显著增加在线计算量的条件下有效地改善了控制器的性能。     

Adaptive hybrid force/position control for an industrial robot: theory and experiments

This paper proposes a feasible force/position control method for industrial robots utilized for such tasks as grinding, polishing, deburring, and so on. Specifically, an adaptive force/position control strategy is designed in this paper which regulates the contact force between a robot and a workpiece to reach any given set-point exponentially fast, and enables the robot to follow a chosen trajectory simultaneously without requiring prior knowledge of the system parameters. The stability of the closed-loop system is analyzed by Lyapunov techniques. To test the validity of the force/position control method, some simulation results are first collected for the closed-loop system. Furthermore, some experiments are implemented on a 5DOF (degree of freedom) industrial robot for the constructed adaptive force controller. Both simulation and experiment results demonstrate the superior performance of the designed adaptive force/position control strategy.     

Adaptive terminal sliding mode control for high-order nonlinear dynamic systems

An adaptive terminal sliding mode control (SMC) technique is proposed to deal with the tracking problem for a class of high-order nonlinear dynamic systems. It is shown that a function augmented sliding hyperplane can be used to develop a new terminal sliding mode for high-order nonlinear systems. A terminal SMC controller based on Lyapunov theory is designed to force the state variables of the closed-loop system to reach and remain on the terminal sliding mode, so that the output tracking error then converges to zero in finite time which can be set arbitrarily. An adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown parameters of the upper bounds of system uncertainties. The estimates are then used as controller parameters so that the effects of uncertain dynamics can be eliminated. It is also shown that the stability of the closed-loop system can be guaranteed with the proposed control strategy. The simulation of a numerical example is provided to show the effectiveness of the new method.