模型参考自适应IIR递归滤波器辨识新算法

针对自适应IIR滤波器算法容易陷入局部极小点的缺陷,提出了一种新的自适应递归滤波辨识算法.该算法采用模型参考自适应系统设计了辨识参数自适应律,基于Lyapunov理论保证了自适应递归算法的稳定性,而且辨识参数收敛.仿真结果表明了该算法的可行性和滤波器结构的正确性.     

考虑铰间间隙和重力影响的空间机械臂轨迹跟踪控制

以在轨服务高精度操控任务为背景,研究了铰间间隙和重力对空间机械臂末端轨迹跟踪精度的耦合影响,并设计了间隙补偿控制器.通过分析不同重力环境下含铰间间隙机构的运动特性,基于铰间间隙的Kelvin-Voigt线性弹簧阻尼假设,建立了地面装调及空间服役两种不同工况下的近似间隙等效模型.以二自由度空间机械臂为例,利用牛顿欧拉法推导了重力及重力释放条件下的含间隙机械臂动力学模型,并分离出了间隙补偿项.最后,通过轨迹跟踪控制仿真研究,给出了含间隙机械臂在不同重力环境下的动力学行为差异,同时验证了间隙补偿控制器的有效性.     

模糊系统万能逼近理论研究综述

模糊系统通用逼近理论是模糊理论研究的一个重要方向．目前，对模糊系统通用逼近性的研究已经取得了很大的进展．对模糊系统的通用逼近性、模糊系统作为通用逼近器的充分条件和必要条件以及模糊系统的逼近精度等方面的研究进行了较为详尽的综述，分析了各种分析方法的主要成果及其特点（包括优点和局限性），并指出了今后模糊系统通用逼近理论研究中有待解决的许多问题．     

一种约束输入输出的隐式广义预测控制新算法

基于CARIMA模型提出了一种约束输入输出的隐式广义预测控制算法.针对广义预测控制问题,在整个预测时域和控制时域,对输入幅值,输入增量和输出幅值施加了约束,引入了输入输出柔化系数,从而简化了目标函数,减小了计算量,该算法不必求解逆矩阵;并采用了隐式广义预测自校正控制算法,利用并列预测控制器间的特点,直接辨识输出预测器中的参数,从而避免了在线求解Diophantine方程.该算法占用内存小,计算速度快,仿真结果表明该算法具有良好的控制性能.     

5种新混沌弱信号检测系统设计

为了进一步改进混沌弱信号检测系统的性能,设计了5种新的高灵敏度复合混沌弱信号检测系统,并选择其中一种与目前广泛使用的Duffing混沌弱信号检测系统进行了对比分析,结果显示新复合混沌系统可以克服Duffing混沌弱信号检测系统出现的3个难题:被检测信号消失后混沌状态无法快速自动回复、大周期状态不稳定以及混沌状态和大周期状态难以区分。通过使用Jacobian矩阵和特征方程的分析,显示了新复合混沌系统比Duffing混沌系统更为有效。与传统弱信号检测方法相比,新复合混沌系统电路简单、具有更低的信噪比和检测信号门限。理论分析和实验显示了新复合混沌系统的特性。     

空间非合作目标航天器太阳帆板识别方法研究

面向非合作航天器相对位姿测量需求,提出一种无需先验信息和人工干预的航天器太阳帆板检测算法。在分析太阳帆板视觉特征基础上,设计了三级分类器级联的目标检测算法。针对角度未知长矩形目标识别方法独立性和稳健性不强的问题,设计了旋转图片检测目标的方法;针对传统特征提取方法效率低的问题,提出了颜色分布积分图和基于积分图的特征提取方法。最后通过实验验证了在不同背景下太阳帆板检测任务中,提出算法的实用性和鲁棒性。     

考虑重要输入变量选择的非线性系统模糊辨识

针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类(FCM)和高斯(Gaussian)型隶属函数确定模糊模...     

基于YOLOv3-spp的汽车轮毂表面缺陷检测算法研究与分析

针对传统人工检测方法效率低且准确率不高等问题，提出一种基于YOLOv3-spp网络的自动缺陷检测方法。首先通过图像切片提取缺陷区域，然后将提取的缺陷图片经过数据增强后组成数据集并以此训练YOLOv3-spp网络，接着对比分析了不同深度学习网络及数据集筛选方法对轮毂表面缺陷的检测效果。实验结果表明：在工业现场采集的数据集上，训练好的YOLOv3-spp神经网络可以准确地定位，并识别出点状、线性、油泥油漆、针孔4类缺陷，其平均准确率分别为84.5%、93.4%、95.4%和89.5%,检测速度达到35 ms/幅，满足检测的实时性要求，且检测准确率优于Faster R-CNN和SSD两种常用神经网络。     

基于超混沌的三层量子图像加密算法研究

具有高效运算能力的量子计算机的提出使得基于经典计算机的图像加密算法安全性大大降低,如何将图像转移到量子计算机表示并进行加密传输是一个难点。针对这一问题,设计了基于NEQR模型的3层量子图像加密算法。首先,利用希尔伯特(Hilbert)矩阵实现量子块级置乱;然后,利用超Lorenz混沌系统生成的随机序列,打乱量子像素中的位顺序,实现位级置乱;最后,利用量子随机图像对原始量子图像进行CNOT操作并进行位本身CNOT操作,实现位级扩散,得到最后的加密图像。实验结果表明,加密图像的相关系数较低,加密算法的密钥空间大,加密图像的像素改变率、归一化平均变化强度和熵值接近理论值,具有良好的安全性和可行性。