Buck型DC DC变换器的滑模预测控制方法

针对Buck型DC DC变换器的滑模控制存在收敛速度慢、产生抖振等问题,设计一种新型的滑模预测控制方法。该方法应用矩阵变换和Schur补引理等技术,将滑模控制律的设计转化为优化问题,避免控制律的切换,从而抑制滑模控制的抖振现象,且由于优化过程能充分利用控制能量,使得输出能够更快收敛。变换器的线性化模型和非线性模型的仿真结果表明,所提出的控制方法不存在抖振问题,且相较于单纯的滑模控制、预测控制和已有的滑模预测控制,提出的滑模预测控制方法调节速度分别提升769%、520%、200%,负载突变后电压超调量分别减少732%、718%、526%,具有更快的调节性能和更强的鲁棒性。     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

基于时频域特征的人员连续动作分段识别

基于惯性传感器的步态识别研究是人工智能应用到实际生活的典型范例,近几年取得满意的成就.针对日常生活中连续动作类型的信号,对其进行精确分割和识别的效果仍略有不足;这些研究局限于传感器信号的时域特征和一些简单的频域特征,且没有对不同动静状态的动作进行分类.将人类常见6种连续行为分为3类动态动作和3类静态动作,并对其进行分割和识别.使用滤波器去除原始信号噪声干扰.通过滑动窗口分割法进行分割,对每一个窗口片段提取常用传统特征和梅尔倒谱系数,以及倒谱系数的一二阶delta导数等频域特征.将6类动作的不同特征进行多种组合,使用分类器识别不同动作,将不同特征组合的识别结果进行比较.该模型在UCI公开数据集随机抽取了5组测试样本,整体分割识别准确率最高达到98.19％.     

基于labview的磁场数据采集和储存系统

研究了一种应用于弱磁探测仪器的可视化磁场数据采集系统．该系统可以采集磁通门或原子磁强计等弱磁探头的磁场信号数据，可以实现数据处理和可视化显示，数据可以任意储存和调取，方便以后的数据处理和分析．     

基于Multisim8数字电路实验的几个使用技巧

用Multisim 8对某些数字电路实验进行仿真时,发现仿真过程与结果存在与实际实验不相一致之处。提出了相应的解决方法,其思想对使用Multisim 8进行仿真实验亦有很好的借鉴作用。     

一种网络监测软件的分析与改进

开源网络监测软件Nagios只能对实时网络监控数据进行分析,难以判断网络监测数据的变化情况,因此无法监测网络内主机和服务的动态变化;Nagios不能直接应用在大规模的网络环境中。为了解决以上问题,在L inux平台下,利用Nagios开源代码提供的接口,采用数据保存及图形生成工具RRD tool为其增加历史统计功能,并对Nagios代码进行扩展,使其可以采用分布式结构进行部署,从而适应大规模的网络环境。最后通过对若干台主机进行监测和统计实验,得到历史统计结果,测试结果表明可以实现对主机和服务的动态监测。     

Chaos Control in Electromechanical Seismograph System with Noise Disturbances

In order to eliminate chaotic oscillation of electromechanical seismograph system,the complex dynamic characteristics of the four-dimensional nonlinear equations of electromechanical seismograph system...     

具有外扰和不确定项的分数阶非线性混沌系统的自适应滑模同步

研究非线性分数阶混沌系统的自适应滑模同步, 同时考虑外扰和不确定项的影响,  给出滑模函数和控制器的构造及自适应规则,  得到分数阶非线性混沌系统自适应滑模同步的充分条件, 将相同阶的相关结论推广到不同阶情形, 并用MATLAB数值仿真检验结论的正确性.     

Adaptive fuzzy sliding mode control for robotic airship with model uncertainty and external disturbance

An adaptive fuzzy sliding mode control (AFSMC) approach is proposed for a robotic airship.First,the mathematical model of an airship is derived in the form of a nonlinear control system.Second,an AFSMC approach is proposed to design the attitude control system of airship,and the global stability of the closed-loop system is proved by using the Lyapunov stability theorem.Finally,simulation results verify the effectiveness and robustness of the proposed control approach in the presence of model uncertainties and external disturbances.     

基于T-S模糊补偿的六轴机械臂的滑模鲁棒控制

通过一种简单的模糊滑模控制以达到机械臂跟踪的最佳运动轨迹.所提方法的核心是通过线性化反馈方法，将机械臂动力学的已知部分去除，然后用经典的滑模控制克服系统的不确定性，之后应用T-S模糊模型，将经典的滑模控制器转化为规则十分简单的模糊滑模控制器.仿真分析表明，在不确定性存在的情况下，所提出的控制律全局渐近稳定.最后，通过六轴机械臂的Matlab/Adams联合仿真，验证了模型的准确性，并且通过与经典滑模控制比较得出了在结构化和非结构化的不确定性存在条件下该控制方案的优越性.