一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

Beating the VAR: Improving Swedish GDP Forecasts Using Error and Intercept Corrections

This paper examines the forecast accuracy of an unrestricted vector autoregressive (VAR) model for GDP, relative to a comparable vector error correction model (VECM) that recognizes that the data are characterized by co‐integration. In addition, an alternative forecast method, intercept correction, is considered for further comparison. Recursive out‐of‐sample forecasts are generated for both models and forecast techniques. The generated forecasts for each model are objectively evaluated by a selection of evaluation measures and equal accuracy tests. The result shows that the VECM consistently outperforms the VAR models. Further, intercept correction enhances the forecast accuracy when applied to the VECM, whereas there is no such indication when applied to the VAR model. For certain forecast horizons there is a significant difference in forecast ability between the intercept corrected VECM compared to the VAR model. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

非结构网格下两步压力校正算法的潮流模拟

针对非结构网格下的潮流数值计算,采用有限体积法离散基本方程,对流-扩散项离散采用幂率格式,交叉扩散项引入超松弛校正方法,水位校正方程应用Rhie-Chow动量插值思想和SIMPLEC类算法导出.采用两步压力校正法将交叉扩散项单独考虑,以提高模型对高度畸变网格的适应能力.计算结果表明,该处理方法可提高压力欠松弛系数,并能有效改善复杂区域潮流模拟的健壮性.通过对黄浦江感潮河段潮流的模拟,表明该模型的预测结果与实测资料吻合良好,模型对潮流的模拟结果是可靠的.     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

我国货币政策时效性的协整分析

运用1978年至2003年的年度统计数据,对现金、狭义货币和广义货币与各主要经济变量之间因果关系进行Granger因果检验.在此基础上,具体分析相应货币供给量与主要经济变量之间的协整关系,建立误差修正模型.分析结果表明,货币供应量的变化对经济增长GDP的作用力不大,对消费和投资的影响力较小,货币供应量的变化对信贷的变化影响较大;从协整关系来看,信贷与货币供应量几乎同比例变化,两者的均衡误差也较大,货币供给对利率的影响也有较明显的滞后.     

舰载飞机着舰撞击载荷实测技术研究

针对国内飞机起落架载荷测量中普遍存在的静标动测问题,从理论和机理上分析了静标定的应变法实测动态载荷存在问题的原因。同时,考虑到舰载飞机因定点着舰方式遭受严重的动态载荷,重点研究了舰载飞机着舰撞击载荷的静标动测问题。通过动态落震试验模拟飞机着舰过程,根据测力平台的实测载荷分析,获取了应变法实测载荷精度受动态影响的程度,提出一种改进的惯性修正方法,即:通过落震试验数据辨识质量矩阵,通过辨识的质量矩阵和实测加速度修正应变法的实测载荷。试验结果表明,改进的惯性修正方法进一步提高了垂向载荷的测量精度,显著提高了航向和侧向载荷的实测精度。     

非理想身份证图像的字符分割算法研究

对身份证识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究,阐述了倾斜校正、行切割、小波降噪、单字符分割等算法,实验证明,该方法对退化的身份证图像具有很好的字符分割能力.     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。