6-DOF并联机器人分散变结构控制研究

针对6-DOF并联机器人的非线性和强耦合特性，首先将机器人模型化为正则型，然后对每个子系统设计了变结构控制器，即构成分散变结构控制系统。该控制器实现了对系统的镇定和解耦。仿真结果证明了控制器的有效性。     

程控状态变量RC有源滤波器的优化综合技术

介绍了基于Butterworth传递函数的二阶状态变量RC有源滤波器的优化综合技术,进而给出了一种由单片机参与的能自动跟踪输入信号频率、选择合适滤波器截止频率的程控滤波系统实例.其特点是实现电路简洁,网络参数易确定,调试方便,截止频率解析式明确,且有较好的精度,其电路和设计方法在数据采集和工程测试等领域有较好的应用参考价值.     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

SMAP/INID/1系统的瞬时队长分布

研究了一个有如下特征的排队系统:该系统的到达间隔及服务时间均为相互独立的随机变量,但不一定同分布.特别地,到达间隔分布与系统的瞬时输入量有关.这个系统是GI/G/1系统的拓广.该系统的瞬时队长过程一般不是一个马尔可夫过程,难于直接求取它的分布.利用补充变量技术,可以得到一个多维马尔可夫过程,使得上述系统的瞬时队长过程构成多维过程的一个分量过程,这样,便可借助马尔可夫过程理论及马氏骨架过程理论,得到一组柯尔莫哥洛夫向后方程及向后方程组,导出排队系统的瞬时队长分布的积分表示.在各到达间隔与服务时间均具密度函数的条件下,该积分表示的被积项能够递归地求取.此结论类似于A.S.Alfa等处理GI/G/1系统时所得结论.     

二阶系统模糊变结构控制器设计及稳定性分析

采用滑模变结构控制时不可避免会产生抖振问题,尤其是对于那些变参数及具有不可测量持续扰动的系统,通过常规方法难以克服抖振对系统控制性能带来的不利影响。为此将模糊控制与滑模变结构控制相结合,设计了一种模糊变结控制器,既保持了变结构控制的鲁棒性及快速性,又能较好地消除抖振现象,并利用描述函数法分析了该控制系统的稳定性。最后通过一个具体的导弹变系数二阶控制系统的应用实例验证了该控制器的性能。     

基于OFDM系统的空时频分组编码方案

提出了一种空时频分组编码方案,其设计思路是:接收端通过子信道的相关特性确定不相关子载波组,并反馈给发射端;发射端基于反馈信息,利用星座旋转预编码矩阵和空时分组编码技术构建空时频分组编码。该方案只反馈子信道的相关性而无需反馈整个信道信息,可应用于任意数量的发射/接收天线,能获得极高的分集增益和带宽效率,且只有较低的解码复杂度。在瑞利衰落环境下的仿真结果证实了此方案的鲁棒性。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

一种改进的连续变量全局优化模拟退火算法

在连续变量的全局优化问题求解中,提出了一种改进的模拟退火算法.该算法提出了一种自适应的函数变换方法,解决了模拟退火算法中较难处理的初始温度问题,使初始温度与具体应用问题无关;结合成功-失败法和变尺度方法,提出了有效偏移量的概念,改进了解的产生方式;提出了一种以相对精度为基础的结束准则,较好地解决了计算效率和计算精度的平衡,提高了算法的效率和通用性.数值测试算例验证了本文的改进模拟退火算法的可行性和高效性.     

反舰导弹的模糊变结构控制设计

为了削弱变结构控制中的颤振现象，采用了模糊变结构控制方法，并将该方法应用于反舰导弹的过载控制系统的设计中。首先，利用变结构控制方法设计了导弹的控制律。由于变结构控制中的切换控制项会引起颤振现象，因此采用模糊控制器对其进行调整，从而构建了一种模糊变结构控制器。然后，举例进行仿真，仿真中分别采用了传统变结构控制方法和模糊变结构控制方法设计过载控制系统。仿真结果的对比显示了模糊变结构控制方法的优越性。     

一类非线性离散时间系统的变结构控制

针对一类非线性离散时间系统，提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ，利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新，克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制，既保留了传统趋近律设计方法的所有优点，又有效的改善了系统的动态品质，消除了系统抖振，使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。