一类神经网络观测器的设计及应用

为了减少小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的母小波与神经元数,在WNN模型修正的基础上提出了一种能够储存小波上一步信息由自反馈神经元组成的自回归小波神经网络(Self Recurrent Wavelet Neural Network,SRWNN);在分析了这种网络的结构形式后,提出了一类非线性系统的神经网络自适应状态观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的正确性;最后,将这种观测器设计方法用于航天器机械手的反演控制,根据SRWNN观测器的估计状态值,应用反演控制理论设计控制器,能够很好地实现系统状态观测,实现无需速度的信号跟踪。     

新型二维函数光子晶体的透射特性

用平面波展开法研究二维函数光子晶体的TE(transverse electric)波和TM(transverse magnetic)波带隙结构,并与二维传统光子晶体的带隙结构进行比较.通过给出不同介质柱介电常数的函数形式考察二维函数光子晶体带隙结构的变化.结果表明,二维函数光子晶体存在绝对带隙和半Dirac点.     

基于帧选择和极大似然估计的自适应光学图像多帧联合去卷积算法

为提高自适应光学(AO)图像的空间分辨率,提出一种基于帧选择和极大似然估计的AO图像多帧联合去卷积算法.该算法基于极大似然估计,根据图像的高斯噪声模型建立多帧AO图像的联合对数似然函数.首先对观测的多帧AO图像进行帧选择,遴选高质量的降质图像;然后结合观测条件和AO系统特性,推导点扩散函数估计模型;最后建立迭代求解公式,得到多帧AO图像联合去卷积方法.实验结果表明,与基于期望值最大化的Richardson-Lucy算法(Richardson-Lucy EM算法)和基于合并惩罚函数的自适应应图像复原算法(CPF-Adaptive算法)相比,该算法的峰值信噪比分别提高9%和5%,Laplace梯度模分别提高11%和8%,且得到了较清晰的目标图像.     

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.     

基于杠杆的位移放大型黏滞阻尼墙试验研究

为了解决传统黏滞阻尼墙需要较大墙面积来提供足够阻尼力的问题,设计了一种基于杠杆的位移放大型黏滞阻尼墙.对传统黏滞阻尼墙和位移放大型黏滞阻尼墙的对比试件进行了滞回试验,检验了位移放大型黏滞阻尼墙的放大效果.将传统黏滞阻尼墙阻尼力公式中引入位移放大倍数,得到了位移放大型黏滞阻尼墙阻尼力公式,计算结果与试验结果吻合较好.对位移放大装置间隙导致的滞回曲线滑移现象进行了模拟,通过理论推导研究了间隙比对耗能降低率的影响程度.     

互联网+背景下应用型高校学生自适应学习平台建设——以工商管理专业为例

随着互联网在现代生活中的广泛应用,网络环境下的自适应学习已成为各高校学生学习的重要方式。结合互联网+背景下的学生自适应学习平台优势及存在的问题进行分析,以工商管理专业为例,从基于互联网+的学生自适应学习教学模式、学习模式和考评模式等方面提出学习平台的建设设计,并提出完善应用型高校学生自适应学习平台的建设的建议,从而有效提高应用型高校学生的自适应学习效率。     

改进的图像增强直方图统计方法

为了在不增加图像增强算法复杂度, 便于硬件实现的同时得到更加清晰自然的图像, 提出了一种新的直方图统计方法。给出了改进的直方图统计和分布调整算法, 将亮度控制与直方图分区域均衡相结合, 对直方图整体分布进行修正, 以改进亮度饱和问题; 采用固定的直方图分割点分区域均衡直方图, 通过均衡后的直方图映射出增强后的图像。实验结果表明, 该方法在计算量增加较少的情况下图像具有较好的增强效果, 既避免了图像亮度出现过饱和的现象, 又突出了图像细节, 视觉效果明显优于传统方法。     

基于反步法的双电机同步联动伺服系统自适应鲁棒控制

针对具有未知传动齿隙的伺服系统,采用双电机同步联动消除齿隙,分别施加偏置力矩,在系统参数未知、存在未建模动态及外界扰动的情况下,设计了基于反步法的自适应鲁棒控制器。该控制器包括基于模型参数在线估计的自适应补偿、稳定反馈和鲁棒控制三部分。通过逐步选择控制系统Lyapunov函数,使得系统闭环控制系统信号有界,且跟踪误差在任意期望的精度内。理论证明和仿真分析验证了算法的有效性。     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

自适应高斯模型与多基地雷达机动目标跟踪

为改善多基地雷达系统对高机动目标的跟踪性能,提出了基于自适应高斯模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)的机动目标跟踪算法.将目标加速度的概率密度特性描述为一具有均值和方差的高斯分布,建立了系统的离散状态方程和非线性观测方程进行EKF滤波,并在每个采样周期实现对输入控制信号及过程噪声协方差的更新,使加速度符合目标的实际变化情况.Monte Carlo仿真结果显示,对目标的变加速轨迹,该算法在位置和加速度上的均方根误差均比Singer模型小,且误差曲线平滑,表明了该算法能对机动目标实现准确跟踪.