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针对输入受限和控制方向未知的无人帆船航向控制问题,考虑系统模型存在动态不确定和未知外界扰动的情况,本文提出一种基于非仿射航向运动数学模型的最小参数自适应递归滑模动态面控制策略.该策略通过Taylor展开方法将非仿射模型转化为具有线性结构的仿射时变系统,采用最小参数学习(minimal learning parameter,MLP)神经网络逼近无人帆船模型不确定部分,并利用双曲正切函数处理控制输入饱和现象,引入Nussbaum函数处理系统中未知控制方向问题,同时综合考虑帆船艏摇角速度误差和航向误差之间关系设计递归滑模动态面舵角控制律,并设计参数自适应律对神经网络逼近误差与复合干扰总和的界进行估计.选取李雅普诺夫函数证明了所设计控制器能够保证航向闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘12 m无人帆船进行仿真验证,结果表明无人帆船航向控制响应速度快,所设计的控制器能有效地处理模型不确定项和风浪等外界扰动,具有较强的鲁棒性. 相似文献
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时隙ALOHA协议下的网络化控制系统协同设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对网络化控制系统中信道容量有限的问题,本文提出一种基于时隙ALOHA通信协议的控制与通信协同设计方法.将控制系统的采样周期划分为若干等长度的时隙,在每个时隙中,系统的分布式传感器通过时隙ALOHA协议来随机竞争接入网络.由于在不同的采样周期各个传感器的接入状态不同,整个状态反馈控制系统将在若干子系统之间进行切换.据此,本文建立了离散的切换系统模型,并利用分段李雅普诺夫函数方法和平均驻留时间技术得到了能够保证系统指数稳定的充分条件.然后,给出能够保证控制系统稳定所需的信道吞吐率的界限,进而得到了时隙ALOHA协议中的最大重传次数与控制系统衰减率的定量关系.通过上述方法,本文建立了控制-通信协同设计的框架结构,可将控制器的增益矩阵和时隙ALOHA通信协议进行协同设计.最后,通过仿真验证了本文所提出的协同设计方法的有效性. 相似文献
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外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计“商家-客户”配对策略,引入k-means对“商家-客户”进行聚类,同一类内设计“商家-客户”遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性. 相似文献
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对边扫描边跟踪的认知雷达,目标的空间分布特性是实现对雷达信号控制的重要依据之一。本文介绍了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的目标空间分布感知方法,利用该算法,可同时实现多目标高虚警环境下的目标数目和目标空间位置以及运动状态的估计。该算法实际是一种对标准GM-PHD滤波器的改进算法,能在新生目标强度未知的情况下完成对新生目标的检测跟踪。实验表明该算法不仅能在未知新生目标强度的情况下检测并跟踪新生目标,且在新生目标速度较大的情况下,该算法对新生目标的检测性能优于标准GM-PHD滤波器。 相似文献