改进动态因果图与模糊推理融合故障诊断方法

在复杂的控制系统发生故障时,运维系统能保证对其进行快速、可靠的故障诊断尤为重要。针对复杂控制系统中控制信号多、信号关联性强、故障状态多、部件故障模式多的情况,提出一种改进动态因果图与模糊推理融合的故障诊断方法,利用改进动态因果图逻辑表达能力强,能因果互推的特点,构建多重（正向、反向、混合）模糊规则,有效克服了模糊逻辑推理中只能由因溯果而不能由果溯因的难题,同时,将动态因果图的动态特性引入到模糊规则的动态更新中,增强了模糊推理的实时性。最后,以某型装甲设备垂直力矩电机控制过程的故障诊断为应用背景,在自行研制的故障诊断平台中嵌入此法进行故障诊断测试,测试结果分析表明,此法能有效提高诊断效率,具有更高的准确性、先进性、适用性。     

移动机器人长期自主环境适应研究进展和展望

真实世界中存在光照、天气、季节及场景结构等复杂环境因素, 这些因素的改变对移动机器人基本行为和任务能力带来巨大挑战.随着机器人与人工智能技术的不断发展, 如何使移动机器人在长期运行中与复杂多变的环境条件相适应是智能机器人领域的研究热点.本文重点从地图构建与动态维护、重定位及场景理解等移动机器人基本行为能力的系统综述入手, 对移动机器人长期自主环境适应的前沿技术与研究方向进行了着重论述与分析.最后对该领域的研究重点和技术发展趋势进行了探讨.     

基于切换原理的非均匀采样系统控制

在非均匀采样系统中,存在着刷新时间间隔不确定、时变的情况,这给系统控制器的设计造成了很大困难.为此,将刷新时间间隔看作时延变量,不同时延大小情况下的系统动态变化用不同子系统模型刻画,从而将时延的变化律转化为不同子模型之间的切换律,将非均匀采样系统描述为一类具有有限个子系统的离散时间切换系统.通过定理形式给出含有不确定刷新时间间隔的反馈闭环系统鲁棒稳定性的充分条件.     

基于新型切换模糊系统的控制方法研究

提出一类新型的切换模糊系统,即以聚类型模糊集合为基础的切换模糊系统.模糊模型的前件采用聚类型模糊集合和隶属度函数的形式.在研究中,首先讨论聚类型模糊集合的切换模糊系统形式和机理;然后,使用多Lyapunov函数给出离散切换模糊系统在满足最小驻留时间切换策略下的指数稳定性条件,并设计出切换律;最后,通过仿真实例验证所提出方法的有效性.     

一类非均匀采样非线性系统的无模型自适应控制

对一类未知的非均匀采样离散时间非线性非仿射系统,基于在受控系统当前工作点处的等价数据模型,利用输入输出数据对伪雅可比矩阵（PJM）的在线估计,设计出相应的无模型自适应控制器.所提出的控制方法具有如下特点：控制器的设计仅需要非均匀采样的输入输出数据,不包含系统模型的任何信息;控制算法计算量小,算法容易实现.最后,通过一个非均匀采样离散时间非线性系统仿真结果验证提出方法的有效性.     

一种基于最优频带的走行部故障检测方法

基于振动信号的走行部故障诊断是目前列车健康监测的重要途径之一,选择准确的解调频带是故障识别的先决条件。由于列车走行部结构复杂、运行环境恶劣,早期故障信号容易被各种干扰信号遮蔽。针对走行部复杂的振动环境,结合故障识别(fault diagnosis,FD)算法在三分法的基础上引入了循环分量占比(ratio of cyclic content, RCC),提出了RCCFD算法。通过对仿真信号、滚动台振动信号、列车轴箱振动信号的对比分析,结果表明：RCC-FD算法能够在强循环脉冲干扰、随机脉冲干扰的工况下提取出以目标故障特征信息为主导的最优频带,同时具有更高的计算效率,更加适用于列车走行部实时故障诊断。     

基于高斯混合模型聚类的非均匀采样系统的多模型切换辨识

从概率统计方法出发,提出一种基于高斯混合模型聚类与递推最小二乘算法的非均匀采样系统的多模型建模方法.首先,采用高斯混合模型作为调度函数,使用最大期望(EM)算法迭代更新估计高斯混合模型中参数,从而通过每个子系统的高斯概率密度函数计算和比较来确定子系统的激活情况; 其次,采用递推最小二乘算法估计局部子系统参数;然后,使用鞅收敛定理对所提出的算法性能进行分析; 最后,通过非均匀采样系统的多模型建模来证明所提出方法的有效性.     

基于内模法的PID控制器自整定算法

为解决传统工业控制中比例-积分-微分(PID)控制器参数整定的问题,提出了一种基于内模法(IMC)以及系统辨识的控制器参数确定算法。该方法首先利用被控过程在开环阶跃信号激励下,输入与暂态输出的对应关系,将被控对象辨识为一阶加滞后(FOPDT)或二阶加时滞(SOPDT)的模型;再利用IMC算法确定控制器的参数。对于在内模法中引入的滤波器参数λ的确定问题,提出通过引入γ和σ两个参数,并与输出误差的平方建立关系来确定λ 的方法。仿真显示,对于输出误差绝对值之和(IAE)这个指标,该种算法与传统基于IMC的PID控制算法相比,在无输入扰动时可提高20%左右,在有输入扰动时可提高10%左右。仿真结果表明:在用单位阶跃信号激励系统时,提出的整定方法在保证了系统鲁棒性的前提下,提高了系统的瞬态响应速度,并有效抑制了系统输出的超调。     

基于动态阈值的核密度估计前景检测算法

为解决煤层气开采(CBM)现场中抽水机往复运动和风吹草动等动态环境对前景检测的干扰及核密度估计(KDE)目标检测法实时性差的问题,提出了一种改进核密度估计前景检测算法。该方法先用背景差分法(BS)融合三帧差算法将图像分割成动态背景区与非动态背景区,对于动态背景区再用核密度算法分割前景。分割前景时提出了一种新的动态阈值求取方法,综合了相邻样本绝对差均值和样本方差来确定窗宽,并用定时更新与实时更新相结合的策略更新第二背景模型,在替换样本时用随机抽取策略代替先进先出(FIFO)方式。仿真结果表明,改进核密度估计算法与核密度估计法和背景差分核密度估计(BS-KDE)法相比,平均每帧图像算法耗时分别降低了94.18%和15.38%,识别的运动目标也更为完整。实验结果表明所提算法在煤层气开采场景中能准确检测到前景,并基本满足标清视频监控实时性要求。     

基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研究,并与基本灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法比较,仿真结果证明了算法的稳定性和收敛性,对路径规划领域有十分重要的研究意义。