基于神经网络的模型跟随控制方法

提出了一种用于数学模型未知多变量系统的模型跟随神经元控制方案,该方案利用神经网络逼近非线性映射的能力及学习能力实现系统对参考模型的,以达到优化控制的目的.同时,提出了一个模型优化学习控制算法,利用该算法获取作为神经元控制器训练样本的最优模型跟随控制律数值解.将模型跟随神经元控制方法用于一个造纸机网前箱的多变量过程,获得了良好仿真研究结果.     

基于移动无线传感网的电缆通道应急监测系统

为实现电缆通道通信网络缺失、故障或受攻击等应急情况下的环境信息监测需求,研发了一种基于WiFi和超宽带（ultra-wide band,UWB）通信的低成本移动无线传感网络监测系统。该系统包括监测上位机和由球形机器人移动节点组成的无线监测网络。移动节点以STM32系列单片机为主控芯片,集成摄像头模块和温湿度模块实现现场信息采集,集成WiFi通信模块采用无线自组网按需平面距离向量路由协议（ad hoc on-demand distance vector routing, AODV）构建无线传感网络实现信息传输,集成3个UWB通信模块实现移动节点的测距和队列跟随。实验结果表明,该系统能够实现电缆通道环境的稳定实时监测,移动传感队列跟随误差不超过20 cm,监测视频平均传输延时不超过150 ms。     

一种改进的电压跟随PFC Cuk AC／DC变换器

提出了一种改进的电压跟随PFC Cuk AC/DC变换器,其输入电感工作在不连续导电模式（DCM）,从而实现功率因数校正（PFC）功能。在本电路中,采用由两个储能电容组成的开关电容网,从而使电容的电压应力减小,并且提高了变换器的功率因数校正能力,其输出电感工作在连续导电模式（CCM）,从而降低了器件的应力,同时减小了开关损耗和输出电流波纹。论述了输入电感工作在DCM模式的Cuk变换器的功率因数校正能力及所提出的电路的工作原理;推导出了其输入与输出电感工作的临界条件,MATLAB仿真与实验结果证实了理论分析的正确性。     

车辆虚拟跟随避撞中驾驶人制动时刻模型

为探索跟随避撞中驾驶人制动时刻的影响因素,应用汽车驾驶模拟器对多名被试驾驶人进行虚拟交通情景下制动行为测试。利用采集的驾驶人在不同交通情景中制动时刻数据,分析了驾驶人制动时刻与其影响因素之间关系,提出了基于驾驶人采取全制动时刻的危险判断指标,分别建立了多元线性回归、BP神经网络驾驶人制动时刻模型,并对两者的预测性能进行对比。结果表明:驾驶人的年龄、性别和两车运动状态是影响驾驶人制动时刻的重要因素;建立的BP神经网络模型预测精度高于回归模型,可用于揭示驾驶人在跟随避撞中危险判断机理,为驾驶辅助系统开发提供了一个具有体现人的个体差异能力的车辆安全行驶状态判断指标,将对改善驾驶辅助系统性能具有重要意义。     

地形跟随系统中的自校正阵风减缓控制

本文对隐式多维极点配置广义最小方差自校正控制在地形跟随系统中的应用进行了研究。所采用的算法结构，可以满足飞机跟踪精度的要求，克服了选取加权因子的困难。并且，选取独立于加权因子的参数来实现在线调整加权因子，使闭环极点能够迅速地处于期望的位置上。仿真结果表明，系统的动态性能符合要求，跟踪误差也在允许的范围之内。     

硬件在环试验台整车状态跟随控制系统设计

为了实现用试验台模拟实车运动信号,在分析整车运动状态模拟装置工作原理的基础上,以汽车运动信号及其变化率为控制参数,设计了主环有限状态机控制器和伺服环电机控制系统,并安装在已搭建的硬件在环试验台上。在该硬件在环试验台上进行了典型工况台架试验,将安装于该试验台上的传感器采集的实际信号与目标信号进行了对比,结果表明了所设计的控制系统跟随控制效果的有效性。     

M310压水堆的改进--不调硼负荷跟随研究

对大亚湾核电站和岭澳核电站的M310压水堆进行了不调硼负荷跟随研究.使用西屋公司APA堆芯核设计软件.从分析负荷跟随运行时的反应性变化入手,根据不调硼负荷跟随的需要重新设计控制棒价值和控制棒分组,在不改变M310压水堆现有控制棒数量和位置的前提下,实现不调硼负荷跟随.通过人为引入燃耗倾斜,并改进过渡过程,使M310压水堆不仅在实施不调硼负荷跟随时轴向偏移能够满足G模式的梯形图,同时还具备良好的实时反应能力.将这种不调硼负荷跟随加G模式梯形图的运行模式称为BTP运行模式(BTP为"不调硼"的汉语拼音缩写).从原理上证明在M310压水堆上BTP运行模式是可行的.     

自动跟随行李箱的设计

设计一个可以实现自动跟随的行李箱的控制器系统,该控制系统通过测距传感器感知主人的方位与距离实现智能跟随的功能。硬件电路主要采用飞思卡尔S12XS128芯片,超声波测距模块,电机驱动模块,无线串口信号传输模块;软件部分由下位机控制程序和上位机传感器调试程序构成。     

多机器人混合编队控制

提出了一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法.采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中.改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度的队形变换的问题.在AmigoBot机器人平台上的实验证明表明该方法具备一定的可行性.     

微机型继电保护测试装置的设计

提出了微机型继电保护测试装置的设计方案.该方案利用系统固化的标准波形表以及混合波形生成算法,有效地解决了相位调节与任意波形表的生成问题,实现了各种复杂故障信号的模拟;以双CPU、双端口RAM为主,DA级联控制为辅,实现了输出波形频率、幅值的步进可调以及波形的动态跟随,有效地提高了装置的测量精度与速度;基于USB通信技术解决了通信与数据传输问题.