一类自适应预测控制方法及在电液比例控制中的应用

为电液比例系统提供了一个输入输出增量式线性时变模型，采用加权限定记忆回归法来估计模型参数，在此基础上进而提出了一种自适应预测控制方法，并给出了最优控制律，仿真结果表明了该线性时变模型和参数估计算法的可行性，表明该自适应预测控制方法具有优良的控制品质。     

改进的平方根容积模糊自适应卡尔曼滤波SLAM算法

针对移动机器人SLAM算法存在系统噪声对定位精度影响严重,特征点的增加导致轨迹偏移等现象。文章将迭代思想与时变渐消因子引入平方根容积卡尔曼滤波中,通过动态调节新息均值和协方差的方式,建立模糊自适应模型调整噪声权值,改善系统中存在的运动噪声和观测噪声。该算法相对于以往算法只能解决单一问题而言,具有更好的兼容性与鲁棒性。通过实验仿真结果可以看出,该算法相对于以往算法在X方向、Y方向和位姿偏移角的误差分别减小了21.59%、36.45%、32.97%。将此算法应用于实际中,具有良好的地图重建效果。     

基于神经网络的电液位置伺服系统自适应滑模控制

针对电液位置伺服系统(阀控对称缸)模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点,提出了基于RBF神经网络和基于Lu Gre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是:(1)利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系,将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶,减少了模型参数;(2)采用Lu Gre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性,通过该模型设计摩擦补偿,提高了控制精度;(3)设计自适应滑模控制器,增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明:所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。     

基于混合滤波算法的力传感器信号噪声处理

为了解决六维力传感器输出信号不可避免地会被随机噪声干扰而造成准确性不佳的问题，从力传感器的简化模型出发，设计了一种基于自适应卡尔曼滤波和滑动平均值滤波的混合滤波算法。采用改进的卡尔曼滤波算法，引入渐消因子来加大当前观测量的权重，减小初始偏差带来的影响，同时将新息方差引入卡尔曼增益中来动态调整预测模型，降低过程噪声和测量噪声的干扰。最后进行滑动平均值滤波处理，得到最终的滤波数据。实验比较结果表明，混合滤波算法性能更好，有效地滤除了干扰信号，提高了传感器输出信号的稳定性和平滑性。     

基于小波变换的超声信号自适应消噪方法研究

超声检测中，特定的缺陷回波信号一般都有一定的相关性，因而可利用自适应噪声抵消来增强缺陷回波信号。针对最小均方（LMS）算法自适应噪声抵消的缺点，提出了基于小波变换的自适应噪声抵消方法，通过Matlab软件将该算法应用于超声缺陷信号的仿真处理。结果表明，该算法大大提高了缺陷回波信号的信噪比，且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率。     

超声检测中的噪声处理

就超声检测遇到的噪声问题提出了数字超声系统，对不同噪声采用不同的处理方法。主要介绍信号平均技术和自适应滤波技术，并给出算法。     

基于小波变换的双阈值水下焊缝图像边缘检测研究

水下焊缝图像受到水下环境、弧光、飞溅、泥沙浑浊等噪声影响,生成的焊缝图像模糊不清质量较差,采用传统的边缘检测算法提取水下焊缝边缘,结果无法满足要求。为解决此问题,利用Canny算法,提出基于多尺度小波变换的自适应双阈值边缘检测算法。该算法结合多尺度小波变换,以三次B样条为小波函数,采用双线性插值进行非极大值抑制,根据OTSU法生成自适应双阈值抑制噪声和去除伪边缘。实验结果表明：相比传统的Canny算法,此改进算法对水下焊缝图像边缘检测效果更佳,边缘检测更精确、丰富完整,且有效抑制噪声,验证了此算法的有效性。     

一种具有自适应特性的风电机组齿轮箱振动信号预处理算法的研究

采用自适应窄带干扰消除和改进软阈值去噪算法,实现对风电机组振动信号的滤波处理,凸显表征故障特征的源振动信号。风电机组的振动信号由设备正常运转产生的周期性信号、故障源振动信号及噪声信号相互混合而产生。自适应窄带干扰消除算法可合理消除振动信号中的周期性成分,改进软阈值去噪技术可有效剔除背景噪声,结合两种技术特点提出一种具有自适应特性的信号预处理算法,凸显表征故障源振动特性的信号模型。试验结果表明:添加自适应特性能有效提高信号预处理算法的鲁棒性和泛化能力。     

基于人工神经网络和遗传算法的平面铣削加工参数自适应优化

机械加工最优自适应控制的关键在于自适应加工模型的建立和实时优化策略的制定。本文提出用人工神经网络方法建立加工过程模型 ,用遗传算法实现在线优化。基于以上算法 ,构造了平面铣削加工参数自适应优化系统 ,可使加工系统在不违反加工约束的前提下 ,总是获得最大材料去除率。     

基于MATLAB的高速重载斜齿轮时变摩擦力计算研究

为探究高速重载下斜齿轮时变摩擦力的求解计算与变化规律,基于最小弹性势能原理与动势能转化关系,提出一种时变载荷计算模型,并对时变接触线长度、摩擦因数等摩擦力参数模型进行计算与分析.运用切片法对时变摩擦力公式进行推导,并将计算结果与现有算法的结果进行对比分析.运用MATLAB软件对同一周期内高速重载工况下最大时变摩擦力的变...     

自适应控制在并联机床上的应用

本文在分析了并联机床运动性和动力学基础上，运用具有比例微分前馈环节的模型参考自适应系统设计方法，实现了对并联机床的动态控制。仿真结果表明，该控制方法具有滤波作用，能够很好的抵抗外界噪声，动态特性良好。     

基于人工神经网络和遗传算法的平面铣削加工参数自适？…

机械加工最优自适应控制的关键在于自适应加工模型的建立和实时优化策略的制定。本文提出用人神经网络方法建立加工过程模型，用遗传算法实现在线优化。基于以上算法，构造了平面铣削加工参数自适应优化系在不违反加工约束的前提下，总是获得最大材料去除率。     

一种具有自适应特性的风电机组齿轮箱振动信号预处理算法的研究

采用自适应窄带干扰消除和改进软阈值去噪算法,实现对风电机组振动信号的滤波处理,凸显表征故障特征的源振动信号。风电机组的振动信号由设备正常运转产生的周期性信号、故障源振动信号及噪声信号相互混合而产生。自适应窄带干扰消除算法可合理消除振动信号中的周期性成分,改进软阈值去噪技术可有效剔除背景噪声,结合两种技术特点提出一种具有自适应特性的信号预处理算法,凸显表征故障源振动特性的信号模型。试验结果表明：添加自适应特性能有效提高信号预处理算法的鲁棒性和泛化能力。     

基于混沌万有引力算法的制动缸自适应鲁棒控制

针对实际工况中轮对踏面径向形变挤压机车制动缸活塞及闸瓦产生的时变扰动，设计超螺旋观测器，对其实际值进行估计并对估计误差自适应模糊逼近，以削弱时变扰动。构造基于微分控制律的自适应鲁棒控制器，将其应用于制动缸闸瓦位置控制系统；采用引入混沌变异因子的万有引力算法对控制器参数进行寻优。理论分析及仿真结果表明：系统闭环各状态变量输出有界，滑模面导数收敛于0而滑模面常值收敛；控制输入平滑有界无抖振。     

基于Haar小波的双直线电机自适应滑模控制北大核心

针对双直线电机伺服系统的同步控制精度易受耦合干扰、负载扰动和模型不确定性等因素影响,提出了一种基于Haar小波逼近的自适应滑模同步控制方法。采用滑模位置控制器克服扰动对伺服系统的影响,提高抗干扰性能;为削弱滑模控制引起的系统抖振,采用Haar小波基函数逼近系统动态模型中的时变非线性函数,进一步提高系统鲁棒性;同时采用自适应算法在线整定逼近函数的权值,并基于Lyapunov稳定理论证明了控制系统的渐进收敛性。实验结果表明,基于Haar小波的自适应滑模控制与滑模控制相比,不仅提高了系统的跟踪精度和同步精度,还增强了系统的鲁棒性。     

管道漏磁检测系统中自适应滤波器设计

利用MATLAB仿真工具比较了自适应滤波器的常用自适应算法LMS算法和RLS算法，论述了基于变步长、正则LMS算法自适应滤波器原理，并针对漏磁检测的缺陷信号和噪声特点，设计了一种适于漏磁信号除噪的自适应滤波器。通过MATLAB程序仿真，试验结果表明该滤波器具有较快的收敛特性和较小的失调量，可满足漏磁检测系统除噪要求。     

射线图像的对比度增强方法

根据射线图像的特点,介绍进行射线图像对比度增强的常用算法,包括线性和非线性的灰度拉伸、直方图均衡和修正等全局对比度增强方法,以及自适应局部增强方法.此外,针对射线图像的散射噪声,提出用同态滤波的方法实现对比度增强.试验证明,采用不同技术增强后的射线图像细节明显,层次分明,可获得更多的图像识别信息.     

基于AR模型的齿轮故障诊断

为了诊断出强噪声干扰下的齿轮故障，提出时域同步平均技术与AR模型相结合的齿轮故障诊断方法。用TSA技术提取强噪声干扰下的齿轮特征信号，用FPE准则确定AR模型的阶次，利用AR模型参数算法确定齿轮正常状态下参数向量及参数容差范围，然后在模型阶次不变的情况下分析齿轮故障信号的AR模型参数，对比建立的参数容差范围，从而诊断齿轮故障。将该方法对实际试验信号进行分析，对提取到的8组正常齿轮特征信号数据建立AR模型，优化AR模型的最佳阶次为5阶，由AR模型参数算法得到了正常齿轮的AR模型参数向量及参数容差范围，再用同样阶数为5阶的AR模型分析了故障状态下的几组模型参数，对比建立的正常AR模型参数容差范围，从而诊断出齿轮故障。     

自适应中值滤波在焊缝视觉跟踪中的应用

焊缝图像的滤波去噪是焊缝图像处理的第一步,也是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.针对传统中值滤波存在的问题,分析了影响中值滤波效果的因素,引入并编程实现了焊缝图像的自适应中值滤波算法.与传统的滤波去噪效果相比,自适应中值滤波算法可以更为有效地去除焊缝图像中的噪声.特别是对于大噪声的焊缝图像,去噪效果远远好于传统的中值滤波...     

基于RISE的多移动机器人渐近轨迹跟踪控制

针对目前多移动机器人轨迹跟踪控制精度不高的问题,基于RISE(robust integral of signum of error)方法提出了一种渐进轨迹跟踪控制算法。首先,建立了差速机器人的动力学模型,并进行系统解耦及反馈线性化,得到一般的二阶系统模型;其次,对多机器人系统,基于RISE方法提出了对二阶可导且有界的时变信号的跟踪算法,实现领导者输入未知的情况下对时变信号的渐进轨迹跟踪。且该算法基于分布式结构,机器人无需知道全局状态信息。另外,应用李雅普诺夫稳定性理论、代数图论的方法证明了算法的稳定性,并给出系统稳定必要条件。在文章最后,给出了仿真实例和实验数据,证明了算法有效性。