非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

基于Bayes方法的飞机压力加油系统优化设计

针对某型飞机地面压力加油系统存在的常用加油量加油时间过长的问题,提出了一种新的系统优化设计方案。基于该型飞机的常用加油方式为有余油的小加油量加油,并充分考虑到机翼油箱组和机身油箱组的不同特点,提出按机翼油箱组和机身油箱组分别单独进行加油系统优化设计。机翼油箱组按照各油箱同时满油的目标设计,机身油箱组采用Bayes优化方法对节流孔径进行优化设计。系统性能的计算结果验证了该方法的有效性。     

基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。     

一种磁悬浮系统的降阶方法

针对电压控制的磁悬浮系统设计了时间最优控制算法以获得电流最速响应,并推导了控制系统硬件对电流响应速度的约束关系;根据跟踪误差改变控制器参数以精确地跟踪设定电流;根据在线辨识得到的线圈参数计算最终控制电压以维持理想电流。这种算法能够使电压控制取得与电流控制同样的效果,简化了控制系统分析与设计并提高了对线圈参数时变的鲁棒性。磁悬浮小球电流响应实验与悬浮实验验证了算法的有效性,该算法还可扩展到其他电压控制电流的场合。     

相空间重构的一种新方法研究

通过分析非线性动力学系统的特性,讨论了鞍点与混沌产生的关系,并通过仿真证实了吸引子上存在特征点对和特征距离。根据特征距离的2个重要性质提出了一种新的相空间重构方法。结果表明该方法是有效的。在数据量较少以及信号中存在噪声的情况下,该方法有较好的稳健性。     

蚁群算法在全局最优路径寻优中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。针对移动场地的特点对其进行了建模与存储,然后将场地处理成简单的连通图,在此基础上对TSP模型进行了改进以应用到机器人全局最优路径中来,然后利用蚁群算法的基本原理在所建立的模型上进行全局最优路径搜索。为了更好的寻找到全局最优路径,对基本蚁群算法也做了一定的改进。不同的实验结果表明这种方法的确可以准确地找出全局最优路径。     

基于Lax-Wendroff型时间离散的高精度GDO方法

将传统的GDQ方法与Lax-Wendroff型时间离散相结合,构造出一种时空同步离散的高精度守恒型差分方法.数值试验证明该方法能够很好的模拟激波、压缩波、稀疏波和接触间断等流场特性,并具有精度高、计算量小、形式简单、边界条件易于处理等优点.     

一种基于最大保障时间的战时装备维修任务调度

针对目前装备优化保障研究中存在的约束条件过于简单,评价指标过于单一,不能突出我军装备维修任务调度的特点等问题,分析了战时维修任务调度的特点,建立了基于最大保障时间的维修任务静态调度模型,并给出了相应的模型求解方法。利用本方法在满足作战单元最大保障时间前提下,可使得装备维修效益最大。有效地解决了战时维修任务调度问题。     

TDMA体制下的移动自组织网时隙同步方法

在TDMA体制下的移动网状自组织网络中,为了解决网络时隙同步问题,提出了一种不依赖GPS授时的网络时隙互同步算法。各节点通过计算相邻节点的时隙偏差,通过加权计算并调整本节点的时隙位置,使网内各节点的时隙起始都调整到同一位置上,达到时隙的互同步。通过仿真和实验,分析并验证了移动自组织网络时隙互同步的收敛性能和抗干扰性能。     

基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测

针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。