扫描光刻系统的分段迭代学习控制策略

结合扫描光刻系统的曝光特点,提出一种分段迭代学习控制方法.该方法继承了非因果迭代学习律充分学习的特点.为改善动态跟踪性能,在加速过程段对前一迭代周期的误差信息进行非因果学习,以保证其沿迭代轴的快速收敛性.为克服非因果迭代学习律盲目学习的缺点,在匀速曝光段不对误差信息进行非因果学习,以保证系统的曝光性能不发生恶化,并改善系统在时间轴的瞬态性能.此外,对该方法的收敛性进行了分析和证明,并结合实例,验证了方法的有效性.     

Inverse Dynamics of Flexible Manipulators with Coulomb Friction or Backlash and Non-Zero Initial Conditions

An algorithm is presented for computing non-causal inverse dynamics for nonlinear noncollocated systems with non-zero initial conditions. A noncollocated system has a controlled degree of freedom not collocated with an actuator. Inverse dynamics is the process of computing actuator inputs to obtain desired responses at the controlled degrees of freedom. The algorithm uses an iterative frequency domain approach in computing the inverse dynamics. The algorithm is demonstrated via computer simulations of a flexible manipulator with Coulomb friction in one case, backlash in another case, and non-zero initial conditions in both cases.     

基于最优状态转移的非因果稳定逆

本文研宄非最小相位系统的精确跟踪问题.理想情况下,非最小相位系统针对参考轨迹的精确跟踪可以通过非因果稳定逆方法实现,但控制输入需从负无穷处开始作用.而在实际情况下应用非因果稳定逆算法时,控制输入通过延拓提前作用的时间是有限的,只能得到近似的跟踪效果.本文提出了一种基于最优状态转移的非因果稳定逆算法,能够在实际情况下实现非最小相位系统对参考轨迹的精确跟踪,放松了稳定逆方法对系统的初始状态和延拓时间的限制,而且在相同跟踪效果的条件下,比近似稳定逆方法的延拓时间更短.对比仿真结果验证了所提方法的性能.     

一种盲反褶积准则在电法测井资料处理中的应用

基于反褶积电法测井资料高分辨率处理方法是一种有效和常用的方法,但由于采用线性近似,不能完全还原电法测井电阻率分布。为了改善电法测井反褶积处理效果,采用基于高阶统计量的盲反褶积算法对经过电法测井处理的信号进行进一步处理,尽可能消除误差信号,实现处理效果的进一步优化。     

分数阶非因果BP神经网络模型

由一阶因果、反因果微分的定义推导出Caputo分数阶因果、反因果微积分,并在此基础上定义Caputo分数阶非因果微积分。将它们分别应用于BP神经网络的反向传播过程中对权值进行处理,产生了Caputo分数阶因果、反因果和非因果BP神经网络模型。为了方便对比,将这些模型分别对波士顿房屋数据集和MNIST数据集进行处理。模拟结果表明：在整数阶因果、反因果和非因果的模型之间,整数阶非因果模型的结果最好;分数阶因果、反因果和非因果模型分别与其相应的整数阶模型进行比较,得出分数阶模型得到的准确率比整数阶的高;在分数阶因果、反因果和非因果的模型之间,非因果的准确性最高。总的来说,Caputo分数阶因果、反因果和非因果微积分都对传统BP神经网络有优化作用,尤其是分数阶非因果微积分的优化效果最好。     

非因果输入的LTI系统全响应求解方法

求解线性时不变系统的全响应是＂信号与系统＂课程教学中一个重要知识点。本文总结了仅已知系统非因果输入、系统初始条件未知情况下,分别从时域、频域和复频域,直接求解线性时不变系统全响应的三类主要方法。我们对这三类方法进行了总结和对比,并以实例说明其正确性。     

一类非因果系统的最优滤波与平滑

研究一类非因果系统的最小方差滤波与平滑.引入前、后向马尔可夫过程的等价性定理, 得到了等价系统实现最优滤波的条件,并给出最优滤波和平滑算法.该算法可应用于一系列 实际问题中.     

一类非最小相位对象的内模预测控制：MIMO情形

针对一类多变量非最小相位受控对象,提出一种基于多道非因果ＦＩＲ型控制器的内模预测控制新算法,建立了控制器系数矢量与多变量受控对象输出的关系,并给出相应的控制器系数矢量估计法与仿真实例。     

基于MapleSim和LabVIEW的航天器姿态控制仿真研究

在针对航天器姿态控制的地面仿真验证中,存在建模复杂、模型保真度不高、不易部署、实时性不好等问题。参照地面气浮台实验,使用MapleSim多领域物理建模工具,建立了包括飞轮、推力器、多体动力学的航天器基座模型。将模型转换为可在LabVIEW环境下运行的C代码,部署于PXI实时仿真平台,建立了实时仿真系统,对姿态控制器进行了仿真验证。该方法采用非因果建模思想,解决了仿真中存在的问题,为系统样机模型的快速建立以及控制器的测试验证提供了新的解决方案。     

顾及边缘信息的多尺度误差扩散半色调算法

目的为了解决传统多尺度误差扩散半色调算法会导致半色调结果图像阶调变暗和边缘模糊的问题,提出一种顾及边缘信息的多尺度误差扩散半色调算法。方法根据当前像素邻域内像素点的处理状态,设计动态非时序误差扩散滤波器;利用图像局部平均灰度与空间变化率提取图像边缘信息,结合图像边缘信息与灰度信息确定半色调处理顺序。结果半色调处理结果视觉效果均匀,阶调信息和边缘结构信息与原图像一致性良好,峰值信噪比、加权信噪比和结构相似度分别提高了0.7～1.2 d B,0.9～1.5 d B,0.11～0.18。结论该算法解决了多尺度误差扩散算法的图像阶调变暗和边缘模糊的问题,有效提高了半色调输出质量。