A SYNTHESIS METHOD FOR TWO-ORDER UNCERTAIN SYSTEMS: AUTO-STABLE REGIONAPPROACH

1.IntroductionInrecentyears,thesynthesisproblemforuncertainsystemshasbeendeeplystudied.ManymethodssuchasLyapunov,thevariablestructurecontrol,theadaptivecontrolandtherobustcontrolmethodshavebeenproposed[IMS].Sincetheadaptivecontrolandtherobustcontrolmethod…     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

标准两步法的收敛性与鲁棒性分析

本文针对线性二次型稳态优化控制问题,详细地讨论了标准两步的收敛性、收敛速度、次优程度和鲁棒性。本文还讨论了带有随机量测噪声的情形,提出了一种改善鲁棒性的简单方法。     

导弹编队飞行控制方法研究

为实现多导弹协同作战时的编队飞行,基于滑模变结构、自适应及非线性动态逆控制理论研究了导弹编队飞行控制方法. 在领弹的速度、加速度以及从弹的速度未知的前提下,将领弹与从弹的相对速度以及领弹的加速度视为可估计的有界不确定量,基于滑模变结构控制理论提出一种仅需弹间相对位置和相对速度信息的鲁棒编队控制律. 采用边界层法消除了系统的抖颤现象,并根据编队稳态误差的要求分析了边界层厚度的设置方法. 运用奇异摄动理论将导弹非线性动力学系统划分为3个快慢变化不同的子系统,考虑系统所受的外部干扰并将其视作有界不确定量引入慢变子系统中,基于自适应变结构控制和非线性动态逆控制理论,设计了具有鲁棒性的导弹编队自动驾驶仪. 仿真结果表明,导弹编队自动驾驶仪能够准确跟踪编队控制指令,实现多导弹的编队飞行.      

Implementation of an efficient segregated algorithm-IDEAL on 3D collocated grid system

The segregated algorithm-IDEAL (inner doubly-iterative efficient algorithm for linked-equations) is an efficient and stable algorithm. In this algorithm, there exist inner doubly-iterative processes for pressure equation, which almost completely overcome two approximations in SIMPLE algorithm. Thus the coupling between velocity and pressure is fully guaranteed, greatly enhancing the convergence rate and stability of iteration process. In this paper, implementation of the IDEAL algorithm on a 3D collocated grid system is conducted. The interface velocity is calculated by the modified momentum interpolation method (MMIM), by which the converged result is independent of the under-relaxation factor. Finally, five three-dimensional incompressible fluid flow and heat transfer problems are provided to compare the convergence rate and robustness between the IDEAL and three other most widely-used algorithms (SIMPLER, SIMPLEC and PISO). By the comparison it can be concluded that the IDEAL algorithm is more robust and efficient than the three other algorithms. Supported by the Key Project of National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50636050), Fundamental Projects of Research and Development in China (973) (Grant Nos. 2006CB601203 and 2007CB206902)     

实现操作人员控制策略的模糊神经网络方法

通过一个仿真实例的研究。阐述了实现操作人员控制策略的模糊糊神经网络方法，并讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性问题，仿真结果证实了该实现了方法的有效性。     

恒压网络静液传动系统的神经网络滑模控制

根据恒压网络条件下的静液传动系统的特点,建立用于转速控制的二自由度动力学模型.针对恒压网络静液传动系统的参数摄动和不确定性,选择液压泵/马达的角速度和角加速度为控制变量,设计一种神经网络自适应滑模控制器,采用径向基函数神经网络(RBFN)取代滑模切换控制部分,利用其在线学习功能,对系统的不确定因素进行自适应补偿,应用李亚普诺夫稳定性理论推导网络权值的在线自适应率,保证闭环控制系统的稳定性.在模拟试验台上进行了阶跃信号和斜坡信号的转速控制响应分析,并与常规PID控制以及基于神经网络的PID(NNPID)控制进行对比.试验结果表明:所设计的控制器具有良好的控制效果,能使系统具有良好的跟踪性和强的鲁棒性,有效地消除高频抖振现象.     

基于RBF神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类含模型不确定性的非线性系统,提出了具有强鲁棒性和高灵敏度的在线故障检测与诊断方法.其中,系统只有输入、输出可检测,故障是关于输入和状态的非线性函数.非线性在线估计器用于估计系统不确定部分,同时监视系统是否发生故障,估计故障的大小.仿真结果表明,故障诊断算法稳定.     

一种基于门限方案的静态软件水印算法

针对静态水印容易遭受攻击导致提取失败的问题,提出了一种基于门限方案的静态软件水印,利用随机数将水印信息分割,在密钥的控制下还原水印信息,增加攻击者的攻击难度,提高水印的鲁棒性.     

交流变频矢量控制系统的自适应逆控制

针对一般矢量控制系统存在的动、静态转矩电流与磁场电流的耦合问题,在分析磁场定向偏差对系统性能影响的基础上,首次引入自适应逆控制策略的控制方案,并分析了方案的控制特点. 理论分析及仿真实验表明,该控制策略可以有效地解决一般矢量控制系统存在的转矩与磁场耦合对系统性能造成的影响,提高系统动、静态性能.