基于H_∞鲁棒控制的光伏并网逆变器控制策略

提出了基于H∞鲁棒控制的光伏并网逆变器控制策略,可快速跟踪输出参量的动态响应,同时对参数变化与外部干扰有较强的鲁棒性,较好地解决了光伏系统与电网的并网问题。     

机床横梁悬浮系统的反演自适应动态滑模变结构控制研究

在龙门数控加工中心移动横梁磁悬浮系统中,刀具切削工件过程中磁悬浮系统所受到扰动和系统自身参数的时变性对悬浮高度有影响。为了实现悬浮高度的精确控制,设计了控制悬浮高度的反演自适应动态滑模控制器,该控制器可有效削弱系统抖振并保持悬浮高度的稳定性;引入自适应控制策略,大大改进了滑模控制对不确定性系统参数的控制能力。仿真结果表明:该控制器具有很强的抗扰性,并使系统具有较高刚度,实现了稳定悬浮。     

基于归一化和Bessel–Fourier矩的鲁棒水印算法

为了增强水印的抗几何攻击能力,提出了一种基于归一化和Bessel-Fourier矩的鲁棒水印算法。首先对图像进行归一化,使图像的Bessel-Fourier矩具有旋转、缩放和平移(RST)不变性;然后通过使用Bessel-Fourier多项式直接将水印添加到图像的空域强度中,嵌入强度由一个迭代特征修改和验证程序控制,可以避免在水印嵌入和检测过程中引入错误。大量的实验结果表明,本文提出的水印算法对几何攻击以及一般的信号处理具有很好的鲁棒性。     

压缩感知算法在数字图像处理中的研究与应用

随着压缩感知理论研究工作的深入,压缩感知在信号和图像处理领域已引起众多研究者的关注。理论已经证明自然图像本身具有稀疏的表示特性,符合人类所接触的很多信号和图像的处理。近年来,压缩感知理论已被大量应用到信号和图像处理的各个领域[1]。如何构造一个适合不同模态图像的变换字典,并设计相应的快速而有效的稀疏分解算法是本项目中稀疏分解矩阵建立研究的重要内容;提出快速、准确、鲁棒性好的CS重建算法也是本项目研究的主要内容之一。     

模糊自整定PID智能小车转速控制系统的设计

由于智能小车的转速控制要求有较快的响应速度以及良好的动态性能,若采用传统的PID控制难以达到满意的效果,因此将模糊自整定PID控制器应用于智能小车转速控制中,在Madab／Simulink环境下对该系统进行了建模,并将仿真结果与传统的PID控制算法进行了比较,得出模糊自整定PID控制系统具有转速响应快,超调量小等优点,具有很强的动态性能和鲁棒性。     

Panda型保偏光纤偏振轴检测技术

保偏光纤偏振轴的测定是保偏光纤应用中的关键技术。在基于图像处理的Panda型保偏光纤定轴系统中,针对应力圆边缘检测存在伪边缘造成应力圆圆心定位不准的问题,提出了一种基于最小二乘法改进的圆检测方法,通过检测到的圆参量计算阈值并剔除阈值范围外的边缘点,进行迭代拟合,迭代过程中圆参量不发生变化后停止迭代。实验结果表明:该方法可以很好地去除噪声和伪边缘对圆检测造成的干扰,并对真实Panda型保偏光纤端面图像的处理有较好的鲁棒性。     

基于W态的量子确定性密钥分发方案

提出了一种基于W态的量子确定性密钥分发方案,方案采用在量子信道中传输更加稳定的W态作为承载信息的粒子,利用量子相干特性以及一串公开的信息序列S作为密钥分发的关键,在兼顾传输粒子稳定性的前提下能够达到54.54%的密钥分发效率,与使用GHZ态相比,在效率相差无几的情况下保证粒子在传输过程中具有更强的鲁棒性。安全分析表明,此方案能经受窃听者采取的截获——转发（重发）攻击和纠缠攻击两种攻击方式,确保通信安全可靠。同时,该方案在执行过程中不涉及任何幺正操作,简单便捷。     

基于扩张状态观测器的直线倒立摆状态反馈控制研究

针对直线倒立摆的控制问题,利用拉格朗日方法对实际物理模型进行线性化处理建立数学模型,为了提高控制精度,将不确定外扰和未建模动态视为一个综合扰动项,运用扩张状态观测器对系统状态和综合扰动项进行观测,设计了基于扩张状态观测器的直线倒立摆状态反馈稳摆控制器;用能量反馈方法和bang-bang控制器实现倒立摆起摆到稳摆的切换。通过无干扰和有干扰状态直线倒立摆起摆到稳摆过程的实验研究,表明系统能够有效的抑制外界干扰,具有较强的鲁棒性。     

基于逆系统的车用PMSM滑模矢量控制

为满足车用永磁同步电机 (PMSM)在快速响应的同时,在负载扰动以及参数变化下具有较强的鲁棒性,提出一种基于逆系统的PMSM滑模矢量控制。对强耦合、非线性的PMSM系统进行可逆性分析,基于逆系统将PMSM解耦成一阶线性转矩子系统和一阶线性定子转矩电流系统,以提高系统响应速度。利用线性连续函数代替传统滑模控制中的符号函数设计滑模控制器,以减小系统抖振、提高系统的鲁棒性与抗扰动能力。分析控制系统的稳定性与控制性能。结果表明：所提出的控制算法与传统PI控制相比响应迅速,在系统参数与负载变化时的鲁棒性显著提高。     

双资源约束的鲁棒Job Shop调度问题研究

针对机器-工人双资源约束下加工时间具有随机性的Job shop调度问题(Job shop scheduling problems,JSSP),考虑工人熟练程度差异和工人数量不足的约束,采用鲁棒调度的方法建立机器-工人双资源约束的鲁棒Job shop调度模型(Dual-resource constrained robust JSSP,DR-RJSSP).鉴于DR-RJSSP同时考虑工人合理指派和双目标优化,提出机器-工人两阶段指派方法,在主动降低加工时间随机扰动的同时最小化工人约束对调度性能的影响.其次,提出多目标混合分布估计算法求解DR-RJSSP,以得到兼顾调度性能和鲁棒性的Pareto解集.最后,采用8组仿真算例将所提出的兼顾工人熟练程度和负载均衡的指派策略与基于熟练程度的指派策略和随机指派策略进行对比,验证了所提指派策略的Pareto优化性能.此外,通过对制造企业调度案例的仿真分析,验证了基于两阶段指派策略的MO-HEDA求解DR-RJSSP的有效性.