机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。     

基于广义卡尔曼滤波的飞机防滑刹车变结构控制

飞机防滑刹车控制的关键是控制机轮的滑移率，为了使机轮工作在最佳滑移率，得到最大结合系数，提出了一种基于滑移率控制的防滑刹车变结构控制律。由于飞机滑跑时的真实速度很难测量，为此采用广义卡尔曼滤波器得到飞机刊车系统非线性模型的状态估计，状态估计值作为防滑刹车控制器的输入。计算机仿真结果显示该控制律改善了飞机的防滑刹车性能，具有较强的鲁棒性。     

卫星信道衰减模型研究及试验分析

提出了一种基于时间序列的星-地通信链路衰减模型。模型利用一个目标聚类算法把大量衰减事件归纳为4类，然后通过改进的4状态马尔可夫链产生能够反映季节和气象变化的弹性时间序列，从而较为真实的模拟出链路衰减时的数据报丢失和重传等状态。在该模型基础上对多播文件传输协议进行了试验和分析。     

并联混合动力汽车扭矩协调控制策略仿真研究

对于使用机械式自动变速器(AMT)的并联式混合动力汽车(PHEV),能量管理策略的实现需要对发动机、电机以及离合器和变速箱进行协调控制,为此,建立一个分层控制系统来管理整车的能量分配和实现整车的能量分配策略。能量管理策略的实现层以改善车辆行驶平顺性和减小离合器磨损为目标,协调控制动力和传动系统,实现能量管理层需要的扭矩分配、工作模式切换以及换档等要求。在Matlab/Simulink环境下建立了并联式混合动力汽车动力传动系统的仿真模型,通过仿真进行控制策略的辅助设计并验证了控制策略。当前开发的控制策略已经应用于实车,试验结果表明了控制系统和控制策略的适用性。     

基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

Web服务失效处理的反射中间件技术应用与实现

为提高服务有效性,在Web服务的客户方和服务器方配置反射层,捕捉到导致服务失效的各种状态和参数,有针对性地从服务内部动态调整服务运行状态和配置。依据服务失效类型,给出客户方和服务器方反射层的处理方法和工作过程,并借助于分层混合专家网络(HME)作为服务失效的检测方案,基于极大似然的HME学习策略可以对高维、非线性和强耦合的状态空间进行学习和辨识。通过实验和数据分析,表明了基于HME网络的反射中间件可以高效地对服务失效进行检测和处理。     

电厂湿法烟气脱硫过程优化控制研究

深入研究了具有混杂系统特性的电厂湿法烟气脱硫(WFGD)过程的优化与控制问题;运用混合逻辑动态的建模方法(Mixed Logical Dynamic)建立了WFGD过程的MLD模型,基于MLD模型的预测控制方法把WFGD过程优化问题转化为实时求解混合整数规划(MIQP)问题,实时给出了WFGD过程优化运行的连续决策变量(吸收塔浆液的PH值设定)和离散决策变量(循环浆液泵开启台数)的最优解;用同样方法实现WFGD过程基础回路级中具有非线性动态的PH对象的控制;仿真表明基于MLD模型预测控制方法很好地解决了WFGD过程的优化与控制问题。     

质子交换膜燃料电池混合建模研究

支撑向量机（SVM）理论完备,泛化能力强,很适合对燃料电池建模。但是建立高维SVM模型需要大量的实验数据,为了克服这一困难,使用SVM和压力增量机理模型相结合的方法对质子交换膜燃料电池进行混合建模：SVM模型只考虑电流和温度对电压的影响,而压力增量模型则在此基础上预测阴极压力和阳极压力对电压的影响。混合后的模型能够预测不同电流、温度、阴极压力和阳极压力下的输出电压。结果表明这种方法建立的数学模型误差小于1.6%,能够达到很好的拟合精度。     

聚乙烯醇/聚苯乙烯互穿聚合物网络合成与溶胀性能研究

通过分步悬浮聚合法首先得到聚醋酸乙烯酯(PVAc)/聚苯乙烯(PSt)互穿聚合物网络,然后将该互穿网络醇解,得到亲水性的聚乙烯醇(PVA)与疏水性的聚苯乙烯(PSt)组成的互穿聚合物网络(PVA/PSt IPN).树脂的红外光谱图和羟值测定结果表明:PVA/PSt IPN在合成过程中PVAc与PSt之间并未发生化学反应,而是相互渗透,机械缠结,其羟值随PVA质量增加而增大.PVA/PSt IPN在环己烷中的溶胀率极小而在弱极性的溶剂中溶胀率较高;和一般溶剂相比,PVA/PSt IPN在苯酚中溶胀率最大;PVA/PSt IPN在水中的溶胀率随着PVA质量分数增加而增大,随着PVA的交联度增大而变小.