函数拟合法力数字传感器的非线性和温度补偿

针对力数字传感器存在的分散性、非线性和温度特性问题,通过软件进行补偿.分析了力数字传感器的非线性特性,采用三次样条插值获得被测重力和输出频率的函数关系,将测量得到的输出频率通过三次样条插值计算得到被测重力.对于力数字传感器的温度特性,建立了分段三次插值函数,利用反函数得到不同温度下输出频率与被测重力的函数关系.将温度和频率量作为自变量,通过分段三次插值函数计算得到被测重力.函数拟合法实现力数字传感器的非线性和温度补偿使所需数据量减少.实测表明:该方法的测量精度高,非线性和温度补偿后的最大引用误差为0. 5%,满足实际工程的需要.     

混沌卷积混合信号的预测重构盲反卷积方法

介绍了混沌序列的特性，然后利用混沌的类随机特性和盲信号处理技术，提出了一种针对混沌卷积混合信号的预测重构盲反卷积方法．该方法充分利用了混沌的物理特性，通过对混沌卷积混合信号使用基于直接预测误差分析所构成的混沌滤波器和基于相空间重构动力学系统方程的人工智能补偿技术去进行盲反卷积，从而实现对单输入单输出混沌卷积信号的源信号和传输函数的盲反卷积处理．仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。     

基于限幅模糊PID算法的果酒温度控制系统

针对果酒发酵温度控制系统的大惯性和纯滞后等特点,在传统模糊PID温度控制系统中引入反正切函数和Smith预估温度补偿器,以实现对果酒温度的精准控制.通过使用反正切函数作为量化因子以对误差和误差变化率进行限幅、模糊算法对PID控制器参数实现自整定和Smith预估实现补偿非线性延时,以减少系统的超调量、稳态误差和调节时间....     

冥函数变换在短时交通流组合预测中的应用

实际交通流是一个明显含有噪声的非线性时间序列。针对这一特点提出对此时间序列进行冥函数变换,变换之后的噪声会比原始信号的压缩程度更大,从而降低白噪声对预测结果的不利影响;利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对自回归求和滑动平均（ARIMA）模型的预测结果进行循环补偿;通过冥函数反变换对输出结果进行相应的信号还原。实验预测结果表明,经过冥函数变换后的组合预测模型具有较高的预测精度。     

基于相位增量法的合成孔径雷达多普勒中心频率估计

合成孔径雷达(SAR)系统中,多普勒中心频率的精度直接影响着成像的质量。针对合成孔径雷达多普勒中心频率估计问题,提出了基于相位增量的估计方法,并在MATLAB仿真软件环境下进行数据仿真。该算法利用合成孔径雷达回波在方位向上线性调频信号的相频曲线的分布特性,运用反正切定律非线性估计回波相位信息,并利用函数拟合的方法对频率中心进行了有效的估计。该算法降低了运算复杂度,对噪声的干扰具有鲁棒性,并且与已有的符号估计算法具有相当的估计性能。该算法的估计结果可以用于补偿载机运动误差引入的相位误差,从而实现高分辨率成像。     

基于双曲正切函数的二阶时变参数扩张状态观测器

当传统扩张状态观测器(ESO)的状态初值与系统的状态初值相差较大时,普遍存在微分峰值现象.为了消除这种现象,本文给出了用双曲正切非线性函数构造ESO的一般形式,并且用Lyapunov函数证明了二阶ESO的误差系统为渐近稳定.然后又利用双曲正切函数自身的饱和特性,设计出一种时变ESO,可以实现微分峰值的有效抑制.最后,把这种ESO的仿真结果与经典ESO的仿真结果进行对比,表明这里提出的ESO能够有效抑制微分峰值现象,并可以获得系统状态变量和非线性扰动的精确估计.     

基于预测函数模型的APF补偿电流控制研究

为了有效地改善电网电流中因接入非线性负载所引入的谐波分量和削弱控制系统的延时特点,提出了一种基于预测函数模型的有源电力滤波器(APF)补偿电流控制方法,由当前时刻采样数据和最近历史时刻的数据进行构建预测函数模型,实现了有源滤波器谐波补偿电流的预测控制.仿真结果表明:该控制方法不仅对负载电流有精确的预测能力,且对系统电流中谐波电流具有较好的抑制效果和补偿精度.     

输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制

本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.     

基于Backstepping设计的不确定非线性系统的预测控制

本文的目的是针对一类带有不确定性的单输入单输出的仿射非线性系统,设计一种非线性预测控制器.用反步设计思想获得具有待定参数的控制器表达式,然后用预测控制在线优化获得控制器的参数.用这种方法设计的控制器更易使闭环系统稳定,且闭环系统具有良好的动态特性.连续发酵过程的仿真结果也验证了控制器是有效的.     

面向物理不可克隆函数的可靠性与随机性增强技术

传统的基于环形振荡器物理不可克隆函数(RO-PUF)因温度、电压、器件老化等影响,存在着物理不可克隆函数(PUF)输出不稳定的可靠性问题以及振荡器频率不随机分布的安全性问题.针对PUF可靠性问题,提出一种类斜率频率补偿方案.该方案通过测量出温度与振荡器频率的线性关系,再选择与不稳定输入输出响应对(CRP)中相同线性关系的其他振荡器相互补偿,使得不稳定CRP输出可靠响应.针对PUF的安全性问题,提出一种基于平均值绝对差的方案.该方案首先测量出每块芯片上振荡器的平均频率,其次再多次过滤相应振荡器的平均值得到随机的剩余频率,最终PUF的输出响应能够服从随机分布.分析与实验结果表明,该方案能有效提高RO-PUF安全性与可靠性.