基底神经节的尖峰神经元网络模型及其在机器人中的应用

为提高机器人智能,建立了基底神经节行为选择的尖峰神经元网络模型,并通过仿真实验验证了其选择性能。将该行为选择模型嵌入基于行为的机器人控制体系结构中,并用来控制实际机器人。实验结果证实了在基底神经节行为选择模块的作用下,机器人能够选择执行正确的行为。     

基于模糊反馈的网络控制系统分层调度策略

针对基于工业以太网的网络控制系统中控制回路数据、非实时数据和紧急数据共享有限优先队列和网络带宽的特点,综合考虑了控制回路的控制性能要求和非实时节点的网络服务质量要求,提出了基于模糊反馈的分层调度策略。各控制回路和非实时节点的带宽范围由指定的调度节点定时集中分配。在分配的带宽范围内,控制器节点利用系统误差及其变化动态地设定采样周期和数据优先级,非实时节点利用时延和丢包率动态地调整数据包的长度及优先级。与线性最早时限优先、线性最早时限优先+死区调度策略、线性混合业务调度和线性混合业务调度+死区调度策略的对比仿真实验,验证了该调度策略的有效性。     

MIMO网络控制系统的容错控制

针对被控对象为多输入多输出的网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,将网络控制系统建模为一类具有时变传感器"故障"的系统。此类系统相当于一个有限子系统的切换系统,借助容错控制和切换系统的理论,基于共同的Lyapunov方法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件以及控制器和观测器的协同设计方法。最后的仿真验证了方法的有效性。     

文本分类系统的设计和实现

介绍了文本分类的基本过程及其关键技术,提出了一个文本分类系统的结构模型,并对该模型进行了测试。     

双电机驱动伺服系统齿隙非线性自适应控制

该文以参数未知的双电机驱动伺服系统为研究对象,针对施加偏置力矩后的系统,应用Backstepping方法选择控制Lyapunov函数(CLF),设计了基于状态反馈的自适应控制策略,完全消除了齿隙非线性对系统的影响.理论分析和仿真研究表明,该方案能够保证系统稳定地跟踪参考输入,同时保证整个控制系统渐近稳定.     

绿篱苗木修剪机械手运动学分析及仿真

针对人工对绿篱进行修剪造型时存在的效率低、劳动强度大的缺点,提出了一种能够对绿篱苗木进行几何造型的六自由度绿篱苗木修剪机械手,并通过D-H矩阵理论对修剪机械手的运动学正、逆解进行求解。此外,基于Pro/E与ADAMS的联合仿真技术对机械手进行三维建模及圆球造型的仿真。仿真结果表明刀具运动轨迹与预定的理论轨迹重合,证实了运动学方程的正确性,也说明了机械手进行几何造型修剪的可行性。仿真过程中腰关节、肩关节、肘关节、小臂转动关节、腕部回转关节及腕关节的最大角加速度分别为3.8°/s2、7.2°/s2、2.3°/s2、6.7°/s2、10.4°/s2及3.7°/s2,数值较小,说明机械手运行平稳。通过对修剪机械手建立运动学方程以及仿真分析,可以得到其运动规律及动力参数,为实际样机的研制奠定理论基础。     

基于轨迹跟踪的航天器姿态自适应鲁棒控制

针对存在不确定惯量和空间环境干扰的挠性航天器姿态大角度快速机动控制问题,提出了一种受细胞膜放电模型启发的自适应鲁棒姿态控制器设计方法.首先,为了快速完成姿态机动任务,并尽可能少激发挠性帆板振动,在挠性航天器运动学和动力学分析的基础上,提出了基于预先规划姿态运动轨迹且对不确定惯量具有自适应能力的自适应鲁棒控制器.在此基础上,为了改善机动过程中姿态跳变使系统指向精度和稳定度变差的问题,基于细胞膜放电的动力学模型设计了一种改进型自适应鲁棒控制器.所提出的控制器能够保证闭环系统渐进稳定;当惯量估计误差有界时,对于任意初始跟踪误差,该控制器可以保证姿态跟踪误差一致终值有界.仿真结果表明了所提出的改进型自适应鲁棒控制器的有效性.     

动中通系统中陀螺信号小波滤波算法

在动中通系统中,陀螺检测的载体扰动信号的精度直接关系到整个系统的精度和性能。针对陀螺噪声信号的特点,提出了一种将3σ模平方阈值和平移不变小波变换(translation invariant discrete wavelet transform, TIDWT)相结合的滤波算法,能够有效地抑制陀螺噪声信号和由小波变换产生的失真现象。仿真和实验结果表明,该滤波算法效果优于传统的小波滤波算法。     

多模态充液挠性航天器有限时间控制

针对多模态充液挠性航天器在有限时间内完成姿态大角度机动等问题,提出了一种有限时间控制方法。为减小航天器机动过程中挠性附件振动和液体晃动强度,设计了一种机动性更加灵活的正弦过渡角机动度七段路径规划方法,把期望信号规划为更加连续光滑的路径,避免了阶跃响应引起的剧烈挠性部件振动和液体晃动。利用输入成型器对路径规划后的期望信号进一步调制,有效抑制了残余振动和液体晃动。最后,通过仿真研究验证了所提控制方法的有效性。