计算机实时控制直流输电系统的静态稳定性研究

在高压直流系统(HVDC)中计算机作实时控制时,采样周期往往不同,本文采用将采样周期为T_2的离散状态变量X(kT_2)归一划到采样周期为T_1的离散时间序列上的处理方法,建立了系统的离散状态方程。根据这种模型,编制了仿真和静态稳定性计算程序,并以葛洲坝—上海高压直流系统作为算例,研究了该系统中各采样周期及调节器参数对静态稳定性的影响。     

多次采样m序列法辨识LTI脉冲响应计算方法

研究一个时钟周期内多次采样条件下m序列法辨识线性时不变系统脉冲响应的计算方法,推导出脉冲响应序列与m序列周期、幅度及采样率之间的关系表达式。将双极性m序列信号的自相关特性进行均匀抽样,写成全周期内的统一表达式,代入维纳-何甫方程,再利用循环右移矩阵将脉冲响应用输入、输出采样序列表达出来。在matlab平台上对算法进行仿真实验,结果证明这种算法是正确的。     

具有通信约束的网络化控制系统ＬＱＧ控制器设计

针对一类具有噪声影响的通信受限多输入、多输出网络控制系统,利用非均匀采样方式将其 建模为一类集控制与调度为一体的网络化控制模型,根据卡尔曼滤波器思想设计了最优状态估计 器和最优保性能输出反馈控制器并在此基础上给出系统渐近稳定的充分条件．通过仿真验证了所 提算法的可行性．该设计方法特别适用于通信受限情况下,系统存在多种信号类型时,可方便的根 据不同信号特征设置系统的采样周期和调度周期,从而克服原离散周期性时变系统的控制器受通 信序列周期性约束问题,避免多个控制器周期性切换,增加控制系统设计的自由度,提高系统动态 重构能力和整体性能．     

基于联合概率数据融合的多目标车辆安全跟随

为了实现密集杂波环境下多目标车辆安全跟随，提出多源传感器数据融合的多目标车辆跟踪算法与纵向避撞预警策略.针对多源传感器观测序列因采样周期、采样起始时刻、通信时延差异等引起的时间异步，以及空间上存在不同维度、不同坐标系的问题，给出时间配准与空间融合的软同步方法.采用基于改进的联合概率数据关联(JPDA)的单一传感器多目标状态估计算法对目标轨迹进行滤波估计，能够在保证有效关联的同时，在一定程度上降低计算复杂度.基于多源传感器联合概率数据融合(MSJPDA)序贯滤波算法对目标的运动状态进行序贯更新，将最后一级的输出作为融合中心的最终状态估计，再根据威胁估计模型对追尾危险的发展态势进行评估与分级.实车试验与仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.     

改进的双速率同步采样法及其傅里叶变换

针对现有的双速率同步采样序列离散傅里叶变换(DFT)的算法是一个经验公式和计算量大的缺陷,提出了一种改进的双速率同步采样法.改进的采样法采用传统的采样间隔补偿方法以平抑对周期信号采样所产生的周期误差,将所有的采样点按时间顺序划分成点数相同的前后两组,对两段中对应点的采样间隔分别给以相同的补偿,将双速率采样问题归结成均匀采样问题,并利用均匀采样的基本理论,导出改进的双速率采样序列DFT的算法.分析结果表明,与传统补偿方法相比,改进的采样法不仅能有效地抑制采样的周期误差,而且DFT算法的乘法计算量减少了一半.适用于周期信号的电参数测量与频谱分析.     

基于多测量向量模式的周期非均匀采样研究

为了实现稀疏信号的有效采样与完整重构,结合多测量向量模式,提出了一种针对稀疏信号的周期非均匀采样与重构方法。根据周期非均匀采样需要多个采样通道的特点,利用联合子空间理论将采样与重构转换为矩阵向量运算。利用多测量向量确定非零行向量的位置参数并分析了多测量向量模式在周期非均匀采样系统中的完整重构条件并通过插值器实现信号完整重构,使其能在数字系统中应用。最后,分别从可完整重构概率和系统整体验证两个方面证明了该方法能够实现稀疏信号的采样与重构。     

一类多刚性限幅振动系统的动态稳定性分析

建立了一类含有多刚性限幅约束的两自由度受迫振动系统的力学模型。结合系统周期和冲击Poincaré映射,在双参数系内识别出周期冲击运动的模式多样性及其发生域。伴随不连续的擦切分岔,在相邻单周期冲击运动分布域的临界线上存在一系列奇异点、迟滞和舌形转迁域。根据动力学参数的采样范围,分析了极端质量分布工况下振动系统的动态响应。仿真结果表明：在低频区域的单周期冲击运动序列随频率递减,经连续的擦切分岔、滑移分岔等非光滑分岔行为,存在向非完全颤振冲击、完全颤振冲击转迁的形成规律。冲击瞬时的能量损失过大会导致粘滞现象,从而改变振动系统的原结构,降低系统自由度。由于多处刚性约束完全颤振冲击的同时作用,系统在极端参数控制域内会呈现短暂的停滞状态。     

模拟式条干仪的数字化改造

介绍了将模拟式条干仪改造成数字式干仪的具体途径，提出了利用ＤＯＳ操作系统的时间，通过软件变成适合于不同采样周期时间的系统的方法。     

变采样周期网络控制系统的最优保性能控制

针对短时延网络控制系统,提出了将时变采样周期分成为定常采样周期和网络诱导时延的和.建立了系统离散模型,将采样周期的不确定性转换成系统参数的不确定性.研究设计了最优保性能状态反馈控制器,基于线性矩阵不等式的可行解给出了控制器参数.仿真证明了该方法的有效性,比较于其他的设计方式,该方法的计算量小.     

含导频的OFDM信号的周期平稳特性分析

基于无线移动衰落信道下的正交频分复用系统传输模型和信号周期平稳特性理论,研究了含有导频的正交频分复用系统接收序列的周期平稳特性,并计算接收序列的周期自相关函数,为基于周期平稳特性的信号处理算法提供理论支持．理论分析和仿真结果显示,在无线衰落信道环境下,当对接收信号进行单倍于系统样点速率采样时,可以获得具有周期平稳特性的接收序列,其循环周期为此时的正交频分复用符号长度．     

4天线连续相位调制信道参数估计算法

针对准静态瑞利衰落信道提出了一种适用于4天线连续相位调制（CPM）的信道参数估计算法.算法通过改进空时编码算法的辅助矩阵,实现了相位归零的CPM训练序列设计,适用于OSTC-CPM、OSTBC-CPM等4天线CPM系统.提出了采用部分采样点估计和部分矩形（α-REC）成形函数相结合的方法.仿真结果表明,在获得相同性能条件下,“0”采样点估计方法能够有效抵抗1/2采样周期的定时误差;全采样点估计方法可以减少训练序列长度;部分采样点估计和α-REC成形函数结合方法,既可以减少训练序列长度,又可以有效抵抗2倍采样周期的定时误差.在训练序列长度为16编码块、8倍采样率条件下,与理想信道状态信息（CSI）相比,OSTC-CPM、OSTBC-CPM系统的误比特性能差距均小于0.3 dB     

多传感器时间对准方法的研究

分析了多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点，在此基础上提出了利用曲线拟合的方法进行时间对准的算法，该方法可以将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上，以便进行特征提取与数据融合。与现有算法相比较，该算法计算简单，速度快，提高了融合效率。     

关于计算机控制系统中采样周期的选择

对连续时间系统采样得到离散时间系统构成计算机控制系统时,系统的某些性质与采样周期有着密切的关系。本文从满足控制系统多种品质的要求出发,讨论了采样周期的选择,这对计算机控制系统的设计具有指导意义。     

采样周期干扰对离散线性系统的影响

针对实际控制系统中普通存在的采样周期干扰问题，详细讨论了该现象对系统参数以及系统状态的影响，得到了采样周期干扰为白噪声时，对离散线性系统状态的影响。本文结合这一结论给出了相应的系统的滤波理论基础，并提供了系统滤波器的结构。     

具有丢包的异采样率双环网络控制系统

研究了一类存在数据包丢失的异采样率双环网络控制系统。该系统由内控制环和外控制环组成,内、外控制环的采样周期不同,且由于网络的存在,传输过程会出现数据包丢失问题。采用提升技术将内环扩展成多采样周期模型来解决内环和外环统一建模的问题,利用马尔可夫链来描述数据包丢失情况,并建立综合系统模型。基于李雅普诺夫方法,给出了网络控制系统随机稳定的充分条件,提出控制器的设计方法,并通过数值算例验证了方法的有效性。     

机电系统交流采样的误差分析

机电系统在对周期电气信号的采样测量中 ,电网频率的变化、信号周期的不同步均会导致测量误差 ,典型算法梯形法中也存在截断误差。作者对目前电量采样中常出现的采样误差进行了分析 ,其结果对机电测量系统的软、硬件设计具有指导参考价值     

融合ADMM相关滤波器与序列重要性重采样的时间序列预测

针对序列重要性采样方法中粒子权值计算中存在系统误差的问题,提出一种新的时间序列预测方法,首先由交替方向乘子优化计算相关滤波器,再通过对偶优化变量的计算进而获取目标响应图,然后结合响应图与当前状态量的观测共同引导粒子集的准确定位.对比时间序列预测的序列重要性采样、序列重要性重采样和所提ACSIR方法的实验数据,所提方法有效地降低目标状态估计过程带来的误差.横向对比目前主流的时间序列预测方法,在VOT图像数据集上测试的结果也充分表明:所提方法显著提高了对运动目标的预测成功率.对于城市道路上的交通视频流管理和分析领域,借助所提方法可以有效地对路面车辆进行预测与通行轨迹跟踪,进而为城市交通系统分析与交通需求预测提供关键数据支持.     

具有包丢失和时延的网络控制系统的随机稳定性

考虑了具有包丢失和网络诱导时延的网络控制系统的随机稳定性。首先通过引入等价时延的概念来描述数据包丢失的数目、网络诱导时延与采样周期大小之间的关系。然后将网络控制系统建模为离散时间跳变系统,其等价时延由Markov链控制。最后用线性矩阵不等式和随机稳定理论给出所得系统随机稳定的充分条件和动态的状态反馈控制器。数值算例验证了该方法的有效性和优越性。     

不确定采样周期输出反馈网络控制系统的稳定性

为研究基于模型的输出反馈网络控制系统在传输时延情况下的稳定性,以得到固定时延系统采样周期的最大波动范围,在系统中,采用状态观测器及内设模型估计采样时刻之间被控对象的状态,并充分利用系统结构和在采样点状态更新的信息。针对不存在丢包和存在丢包的情况,通过由采样周期、被控对象与模型参数构造的稳定性判别矩阵给出了使网络控制系统渐近稳定的充分条件。通过仿真示例验证了充分条件的正确性。     

辨识与控制分离的广义预测控制算法

提出了一种自适应广义预测控制策略。其中，对象参数辨识及预测模型参数计算等以较大的采样周期进行，滚动优化控制以较小的采样周期进行。将辨识与控制运算分别放在２个不同的中断服务程序中，使辨识与控制分离，通过不同采样周期的模型变换建立志辨识与控制的联系，可大大缩短控制运算时间，提高控制的实时性。