基于拟单边Lipschitz条件的非线性系统自适应观测器设计

用拟单边Lipschitz条件代替通常的Lipschitz条件研究了一类非线性系统自适应观测器的设计方法.所得到的判据较已有文献的结果减少了保守性,并给出了仿真算例验证了所给方法的有效性.     

三级错位变异搭接法在ST4000型更换G×3500型钢丝绳芯胶带硫化对接方式中的应用

采取三级错位变异搭接法,对于ST4000型更换G×3500型钢丝绳芯胶带硫化对接方式的应用,科学地解决了ST4000型和ST2000型胶带因其厚度、强度以及钢丝绳间距不一致的难题,硫化后接头的质量和强度都得到保证,为矿井安全地更换皮带提供保障。     

广义实型密度加权平均中间算子及应用

针对普遍存在的向量、矩阵等多维的数据形式,将面向点值的密度加权平均中间(DWA)算子拓展为广义实型密度加权平均中间(GR-DWA)算子.给出了通用的数据元素聚类过程,该过程能够对点、向量、矩阵等3种类型的数据进行有效分组.研究了一种兼顾"规模"与"功能"信息的密度加权向量设置方法,并给出了3种参数确定思路,以支持主观、客观或主客观结合等多种决策方式.定义广义实型密度算术平均(GR-DWAAA)算子,并探讨了GR-DWA算子在多属性群决策中的多种运用途径.最后,给出了GR-DWAAA算子处理多属性群决策问题的一个应用算例,算例的结果验证了算子的有效性.     

基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法

在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性.     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

冲击噪声背景下宽频段信号三维参数的估计

提出了一种基于协变异矩阵的宽频段信号频率和二维到达角联合估计的算法。在冲击噪声环境下,该算法能精确地估计宽频段信号的三维参数,无需多维谱峰搜索和参数配对过程。另外,利用L型阵列的分维特点和ESPRIT算法进一步处理,成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段信号的三维参数估计。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

一种在未知噪声下的快速波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

基于非线性输入控制实现受扰混沌系统同步

针对一类受扰混沌系统的同步控制,采用具有扇区非线性输入的自适应滑膜变结构控制器,设计了相应的控制律和自适应律。在该控制器的作用下,实现了驱动系统和响应系统的同步控制,且不受扇区非线性输入、参数失配及外部干扰的影响,具有有很强的鲁棒性。所设计的控制策略简单,易于实现,而且没有强加在系统上的限制条件,因此应用范围较广。理论分析和数值仿真证明了该方法的有效性。