基于几何-语义联合约束的动态环境视觉SLAM算法

传统视觉同步定位和地图构建（Simultaneous localization and mapping, SLAM）算法建立在静态环境假设的基础之上,当场景中出现动态物体时,会影响系统稳定性,造成位姿估计精度下降。现有方法大多基于概率统计和几何约束来减轻少量动态物体对视觉SLAM系统的影响,但是当场景中动态物体较多时,这些方法失效。针对这一问题,本文提出了一种将动态视觉SLAM算法与多目标跟踪算法相结合的方法。首先采用实例语义分割网络,结合几何约束,在有效地分离静态特征点和动态特征点的同时,进一步实现多目标跟踪,改善跟踪结果,并能够获得运动物体的轨迹和速度矢量信息,从而能够更好地为机器人自主导航提供决策信息。在KITTI数据集上的实验表明,该算法在动态场景中相较ORB-SLAM2算法精度提高了28%。     

基于自适应扰动和改进趋近律的永磁同步电机滑模调速系统

针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于自适应扰动和新型趋近律的滑模速度控制方法。在趋近律内引入系统状态变量,同时改进趋近律内的数学关系,从而提高系统趋近速度的自适应调节能力,达到提升系统综合性能的目的;利用李雅普诺夫稳定性判据进行反推,对负载转矩进行了自适应估计,使得文中控制策略满足李雅普诺夫稳定判据的同时,降低了外部负载对电机转速的影响。最后,在Simulink环境下将文中控制策略与传统滑模控制策略进行对比。仿真结果表明：采用文中控制方法的系统响应更快、抑制系统抖振的能力更强,此方法能够有效地提高系统的综合性能,实现更稳定的转速控制。     

无限时间长时延网络控制系统的随机最优控制

考虑二次性能指标下线性网络控制系统的随机最优控制问题,建立了控制器为事件驱动时长时延线性网络控制系统的数学模型,证明了在无限时间情况下离散随机黎卡提代数方程解的存在性,设计出无限时间情况下线性网络控制系统的随机最优控制器,得到相应的最优性能指标的表达形式,并证明了相应的随机最优控制器可使网络控制系统均方指数稳定.最后以网络控制下的倒立摆为对象进行仿真研究,仿真结果表明该方法的正确性和有效性.     

一种组合型中点SPWM采样方法的研究

提出一种组合型中点不对称规则采样法,只需在三角载波的波峰(或波谷)进行采样,利用数学中线性组合的原理构造出波谷(或波峰)的“采样点”,再根据二分法的原理求得SPWM波开关点的时刻值。详细阐述了该方法的基本理论,并得出产生SPWM波开关点的运算方程。理论分析与仿真研究表明,与传统的规则采样法相比,该方法的SPWM算法更简单,采样点更少,开关点时刻值的误差和负载电流THD更小,且输出的基波幅值更大。所以,该方法对传统的规则采样法进行了优化,更加逼近了自然采样法的调制效果,易于在DSP上实现,并且运算速度快,具有良好的工程应用价值。     

空调系统温度的DRNN神经模糊PID控制器设计

在空调系统温度的控制领域,具有自主学习和自适应优势的神经网络控制成为了未来发展的方向。提出了一种DRNN神经模糊PID控制器,利用DRNN网络的优点,使系统具有更优的动、静态性能。建立了DRNN神经模糊PID控制器的模型,并对PID控制、RBF神经模糊PID控制和DRNN神经模糊PID控制3种不同控制策略的控制效果进行了仿真对比分析。仿真结果表明,采用DRNN神经模糊PID控制器的系统具有响应时间更短和超调量更小等优点。     

基于自抗扰控制的交联电缆悬垂控制系统

交联悬垂控制系统是一个非线性、时变、强耦合多干扰的复杂控制系统,为提高悬垂控制系统的抗干扰能力和鲁棒性。提出一种基于自抗扰的悬垂控制策略。文中分别针对下牵引交流异步电机的速度环、电流环以及磁链还进行自抗扰控制器的设计,通过所设计的自抗扰控制器有效地提高了系统的悬垂控制精度。考虑到悬垂控制系统是一个非线性时延系统,时延的存在一定程度上降低了系统的控制性能。本文将史密斯预估技术引入到自抗扰控制器的设计中,设计了一种基于史密斯预估器的输出预估自抗扰控制器,有效地降低了时延的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰性能。文中最后给出了仿真分析,仿真结果验证了所设计的复合控制器的有效性。     

基于JFET的高精度可程控放大电路设计

微弱信号常常伴随大量的噪声且驱动能力较弱,给精确测量带来很大难度。基于结型场效应管的程控放大器以压控放大电路为核心,通过单片机C8051F020控制12位D/A输出,改变工作在可变电阻区的结型场效应管的栅极电压以改变反馈电阻,从而实现放大倍数精确调节,使整个系统操作起来更加简单、方便。系统实现对信号1到1000倍放大并可程控,通过液晶显示输入、输出值和放大倍数。测试结果显示系统能够对最小1mv的输入信号进行预定放大且具有较高的精度;以JFET为核心的压控电阻工作速度快、可靠性好、控制灵敏度高,无机械触点使其噪声较低;系统12位A/D、D/A均集成在单片机内部,缩减了复杂的外围电路,可靠性高;系统还具有输入电阻大、共模抑制比高等特点。因此在数据采集系统、自动增益控制、动态范围扩展、远程仪表测试等微弱信号测量方面使用尤为适宜。     

基于谐波消去原理的新型PWM发生器

介绍了一种基于谐波消去原理的新型PWM发生器,该系统具有全数字控制、电路简单、不占用微机资源等优点。     

网络控制系统的能控性和能观性

给出了网络控制系统的定义，并基于线性时不变系统的被控对象，建立了传感器为时钟驱动，控制器和作动器为事件驱动时长时滞网络控制系统的数学模型，对网络控制系统的均值能控、均方能控、均值能观及均方能观作了定义，得到了网络控制系统能控的充分或必要条件及能观的充要条件．     

基于多智能体强化学习的滑模控制器参数整定

针对永磁同步电机系统中滑模控制器参数多且范围大难以整定,从而导致永磁同步电机控制效果不佳的问题,提出利用多智能体强化学习对滑模控制器参数进行整定的方法。该方法通过多个智能体共享奖赏的方式对控制器每个参数进行独立寻优,有效避免了不同参数选取范围差别较大而导致智能算法多参数同步寻优时产生的维度灾难问题。通过 Python 与MATLAB联合仿真,并与采用遗传算法整定参数的控制器进行比较,结果表明：多智能体的多臂老虎机算法较遗传算法整定的速度滑模控制器在超调量、响应速度、抗干扰能力和鲁棒性方面具有明显的优势,验证了该方法能够有效地解决滑模控制器参数难以整定的问题。