基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

一个新混沌系统不稳定平衡点的镇定

用线性反馈控制和自适应控制方法研究了一个新的混沌系统不稳定平衡点的镇定问题.当系统参数已知时,借助系统在平衡点附近的线性化模型,利用状态线性反馈控制器可以镇定系统所有的平衡点;当参数未知时,利用自适应控制策略,可以把系统镇定到期望的不稳定平衡点.利用Lyapunov函数和LaSalle不变原理对结论给予了严格证明,并用数值仿真说明了这种方法的有效性.     

一类复杂系统的分布式模型参考自适应控制

针对一类子系统相关联的复杂多输入多输出系统，提出了一种在多输入子系统中采用基于Lyapunov函数的模型参考自适应控制(MRAC)的方法．其中各个子系统建模为线性多输入系统，并假设各子系统的参数均为未知，各子系统之间存在相互影响．通过理论推导和计算机仿真证明了该控制方法的可行性和有效性。     

有未知延迟的下三角系统的输出反馈控制

主要研究状态和输入都有未知时变延迟的下三角系统的输出反馈控制.关于延迟仅规定它是有界的,但它的边界和时变率是未知的.针对要研究的系统,首先提出一个新的自适应输出反馈控制器;然后,为了处理有未知时变的状态,给出了一个新的变换和技术;最后,说明在所给的输出反馈控制器下所研究的系统是全局可控的.仿真结果说明了控制器的有效性.     

基于AFO 的感应电机无速度传感器控制

针对传统的基于模型参考自适应理论MRAS(Model Reference Adaptive System)的感应电机无速度传感器控制系统存在的参考模型不准确的缺点, 提出了一种以电机本身为参考模型, Luenberger 全阶状态观测器为可调模型的自适应无速度传感器AFO(Adaptive Full-Order Observer)控制策略。整个系统包含产生电机所需转子 磁链的全阶观测器和一个使用自适应率估计转速的转速估算机构。以李雅普诺夫稳定性理论为基础, 使用电机的估算定子电流误差和观测出的转子磁链推导出转速自适应率。以观测器极点配置的方法, 设计了一种快速收敛的反馈矩阵, 保证了在大范围内电机的稳定运行。针对转速估计在低速再生制动时的不稳定现象, 利用劳斯稳定判据, 设计了一种新的反馈矩阵保证转速估算的全局稳定性。通过Matlab/ Simulink 仿真验证了结论的有效性。     

改进PSO 算法在振荡式注汽速度优化中的应用

针对蒸汽驱恒定式注汽速度驱油效果差的现状,提出了一种基于改进PSO( Particle Swarm Optimization) 算法的蒸汽驱振荡式注汽速度优化方法。该方法建立了蒸汽驱注汽速度数学模型,采用改进粒子群优化算法对此模型进行求解并优化振荡式注汽速度,最后得到蒸汽驱振荡式注汽速度最优方案。改进粒子群优化算法引入混沌优化算子产生初始解,依据各粒子适应值的距离,完成对各个粒子的自适应变异,同时引入极值扰动算子对个体历史最优值和全局最优值实施随机扰动,加快了收敛速度,提高了种群的可进化能力。实验结果表明: 所建立模型准确,优化算法有效。通过此方法可指导蒸汽驱注采方案合理编制,指导蒸汽驱高效运行。     

自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计

无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

一种改进的适用于数字助听器的基于非线性频率压缩的多通道响度补偿方法

为了改进数字助听器中的响度补偿, 并提高高频部分的语音可懂度, 提出一种基于非线性频率压缩的多通道响度补偿的综合方法。首先, 为了避免语音的频率畸变, 基于语音可懂度进行频谱的多通道划分。然后, 采用一种非线性的频率压缩方法, 将高频部分的声音压缩至患者能听到的低频部分。所提出的非线性频率压缩方法是基于不同频段对语音理解度的贡献占比来改变频率压缩比。最后, 为了实现自适应的响度补偿同时防止传统宽动态范围压缩的固定压缩比降低语音质量, 采用一种随时间可变压缩比的自适应宽动态范围压缩方法。实验结果表明, 相对于传统的宽动态范围压缩和频率压缩方法, 该方法可以改善20%的语音鉴别准确率。     

一类带线性项非局部问题解的存在性与非存在性

研究了一类非局部问题,利用山路引理和变分方法,获得该类问题的一个正解和一个负解,充实了非局部问题解的存在性理论,补充了已有的研究内容.同时,利用变分法获得了该问题非平凡解不存在的结果.