存在输入时滞的不确定系统的滑模控制

考虑存在输入时滞情况下不确定系统的滑模控制问题,其中被控系统存在状态不确定和控制输入不确定性.通过设计一种新的积分型滑模切换面,不仅可以保证系统状态轨迹从初始状态开始就位于指定的切换面上,而且能够适应系统参数的摄动.给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件.仿真实验结果验证了本文算法的有效性.     

微弧线性菲涅尔太阳能集热器的设计

分析了微弧线性菲涅尔太阳能集热器镜场安装布置原则,提出了一种微弧线性菲涅尔反射式太阳能集热器设计方法。设计了一套带有光电式太阳单轴跟踪器的集热器,装置中微弧形反射镜能实时跟踪太阳,使反射光线反射到固定安装的吸热器上。并利用Trace Pro光学软件建立了光学模型,通过仿真处于不同角度光照下的镜场布置和光学性能,验证了镜场设计方法的正确性。     

不确定离散时间系统的滑模可靠控制

存在状态时滞的不确定离散时间系统的的滑模可靠控制问题,其中,被控系统执行器可能发生部分故障.通过构造一种拟积分型切换面,可以保证系统状态轨迹从开始时刻就位于切换面上.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术给出了滑模动态系统渐近稳定的充分条件.而且,所设计的滑模控制律可以保证在执行器故障影响下的滑动模态仍然是可达的.数值仿真验证了本文设计方法的有效性.     

DDE技术在污水处理控制系统中的应用

为了进一步实现污水处理控制系统的信息化、智能化,完成现场数据的有效传输和设备之间的无缝连接,构建了基于PLC和组态软件的污水处理控制系统架构,利用动态数据交换(DDE)技术实现现场PLC与VB的数据通信,保证现场数据的实时传输。结合倒置A2/O(Anaerobic-Anoxic-Oxic,即厌氧-缺氧-好氧)污水处理工艺流程,设计污水处理自控系统和监控系统,实现对现场设备的控制和生产过程的实时监视。实际结果表明系统运行稳定,具有良好的控制效果。     

基于功率键合图方法的液压锤动态仿真

对功率键合图方法进行了改进，用模块化方法画功率键合图，建立液压氮爆式液压破碎锤的数学模型，并用可视化开发工具Delphi5.0编制了仿真程序，并将仿真结果用曲线与动画表示出来。     

一种非线性降维算法在组合预测模型中的应用*

针对视频序列维数高、帧间相关性大、运动轨迹复杂的特点,本文将LLE非线性降维算法用于视频处理,并重点研究了如何利用该算法对目标跟踪过程中的模板进行预测更新。由于单步预测方法在运动目标发生部分或全部遮挡时无法保证跟踪的准确性,因此,本文进一步将时间序列模型与BP网络相结合实现跟踪目标的多步预测,从而可以弥补时间序列模型在单步预测方面的不足。实验证明,本文算法能保证在运动目标跟踪过程中的准确性和鲁棒性。     

不确定输入时滞系统的滑模输出反馈控制

研究了在状态不可测,并且状态参数和控制输入矩阵同时存在不确定性的情况下,不确定输入时滞系统的滑模控制问题.为了有效克服不确定性和时滞对系统稳定性的影响,在状态估计空间选择了一种积分型的切换函数,设计了一种基于状态观测器的滑模控制器,并证明了所设计切换面的可达性.通过李亚普诺夫理论,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件.数值仿真验证了算法的有效性.     

二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法

给出了二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法.此算法比变分贝叶斯推断算法能更逼近对数边缘似然,得到更精确的模型参数后验期望值.如果两个算法得到的分类错误一致,则该算法的迭代次数较变分法明显减少.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.     

自适应比例–积分H2滑模观测器设计

传统的龙伯格观测器的观测精度极易受到未知外部扰动的影响.为了解决这个问题,本文设计了一种基于径向基神经网络的自适应比例–积分H₂滑模观测器,实现了参数不确定性和外部扰动下非线性系统的鲁棒确切估计.首先,利用径向基神经网络自适应逼近系统模型的复杂非线性项;其次,设计基于误差的线性滑模面,将比例–积分滑模项注入观测器中,使得滑模动态在有限时间内收敛于滑模面,实现对外部扰动和系统模型非线性的完全补偿;最后,基于H₂次优控制和区域极点配置,提出观测器参数自整定方法.通过对单连杆机器人的仿真结果表明,该方法能够保证非线性系统具有较好的鲁棒性和自适应性.     

不确定机械手的自适应神经滑模控制

针对不确定机械手的跟踪控制 ,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制器。该控制方案利用一个 Radial basis function神经网络逼近系统非线性不确定性 ,然后 ,通过一个滑模控制项消除网络逼近误差和外部干扰的影响 ,从而能保证闭环系统的稳定性和系统跟踪误差的渐近收敛