基于双阶跃信号输入的Volterra模型辨识

Volterra模型作为非线性领域的一种非线性模型,由于其对工业过程可以以任意精度逼近,使得该模型有很广泛的应用研究意义。在将该模型运用到实际控制系统中之前,模型的高精度辨识显得尤为重要。在以往针对Volterra模型的辨识算法中,基本上主要是采用通用辨识算法识别模型参数,比如最小二乘法及各种改进的最小二乘法。这些通用的辨识算法在辨识Volterra模型时,不能充分考虑其非线性特点,同样不能在辨识过程中充分利用该特点。本文在充分考虑Volterra模型非线性的前提下,提出了一种基于双阶跃信号输入的Volterra模型辨识算法,该算法辨识原理简单,计算量较小,论文最后将该辨识算法应用到典型非线性CSTR系统的的辨识中,辨识结果证明了算法的有效性。     

基于M估计的非线性鲁棒检测卡尔曼滤波算法

针对传统鲁棒非线性滤波在观测噪声为非高斯强干扰噪声情况下,滤波性能下降的问题,提出一种利用卡方检测法预判断的非线性鲁棒检测滤波算法。该算法通过卡方检测设置门限,剔除突变野值,利用M估计修正量测更新。仿真实验对比了几种典型非线性滤波方法在不同观测噪声环境下的性能。所提算法在非高斯强干扰噪声情况下,比传统鲁棒滤波算法估计精度平均提高了25.5%;估计方差平均减少了18.3%。实验结果表明:所提算法可以抑制观测量非高斯强干扰噪声的影响,提高滤波精度及稳定性。     

一种基于压缩感知的邻域优化算法

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中.对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小.提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建“收—放”模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定.通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性.     

一类非线性输出反馈系统的自适应输出调节问题

本文讨论一类非线性系统的全局鲁棒输出调节问题.假定被控非线性系统的系统输入方向未知,且产生参考或扰动信号的外部系统含未知参数,这为控制律的设计带来了挑战.文章使用自适应控制方法和内模原理,解决了一类相对阶为1的非线性输出反馈系统的输出调节问题,并将结果应用于处理Lorenz系统的渐近跟踪问题.     

关于自适应非线性镇定的某些结果

不确定非线性系统的反馈控制一直是控制科学的中心问题之一,迄今已经取得很大进展。然而,目前现有大部分工作所研究的反馈控制规律,或是连续时间形式的,或是采样反馈形式但需要采样频率充分快,或是离散时间反馈形式,但需要被控离散时间系统的非线性函数增长速度不超过线性。要消除或减弱这些约束条件,一般来讲是相当困难的。这就促使我们探究反馈机制的最大能力和根本局限。尽管近年来在这个方向有许多重要进展,但仍有许多非平凡的重要问题有待研究。例如,在反馈通道中有时滞情形,或者系统状态是高维的情形。在本文中,我们将探索两类比较特殊的离散时间不确定非线性动力系统的控制问题,给出关于全局自适应反馈镇定的某些初步结果。     

分布式非线性控制的回路小增益方法

近年来,分布式控制在控制及相关学科引起了广泛的兴趣.复杂的包含不确定性的非线性动力学在控制系统中普遍存在,而针对这种系统的分布式控制研究尚处于起步阶段.其中一个关键问题就是由分布式控制系统中信息交换约束与复杂非线性动力学的并存所导致的.近期相关研究表明,基于回路小增益定理的控制设计方法能够较有效地解决这类问题.本文重点回顾分布式控制回路小增益方法的近期主要结果,给出了一种分布式非线性控制器的系统化设计方法,并在此基础上指出若干未来研究方向.     

Optimal periodic forcing of nonlinear chemical processes for performance improvements

Unsteady-state periodic operations can improve the optimal steady-state performance of nonlinear chemical processes. To examine if the optimal periodic operation is proper and to obtain the optimal forcing functions subject to various control and state constraints it is suggested in this paper to convert the problems into a form which is suitable for constrained nonlinear programming. The adopted numerical optimization method is based on employing the control parametrization technique and is thus capable of dealing with the problem of multiple input forcings and obtaining optimal forcing functions and/or parameters while subject to general constraints. Besides, it provides information about to what extent the process performance can be improved by adopting the optimal periodic control.     

六维腕力传感器非线性正解耦方法设计

多维力传感器利用其多个转换单元完成测量加载于其结构上未知负载的作用效果,解耦是其设计的重要组成部分。针对传统静态线性解耦方法的不足,试图将传统线性解耦方程扩展为多项式结构,受其多元高次方式通解形式的启发,构造了一种多项式非线性静态正解耦方程,该方法无需传统线性解耦方法中的曲线拟合、逆解,不依赖以系统是线性为前提,且方程可以扩展成任意结构的多项式。实验结果表明:该方法能降低输出耦合误差。     

磁悬浮系统的控制方法研究

对于电磁吸浮型磁浮列车,悬浮控制是其关键部分,由于该系统的非线性和不稳定性,需要通过主动控制使其稳定悬浮。建立了磁悬浮列车悬浮系统模型,针对模型的非线性问题,采用精确反馈线性化将悬浮系统的非线性模型线性化,然后用闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器。用MATLAB的Simulink对具有扰动的非线性模型进行仿真,仿真结果表明控制效果没有静差和超调,调节时间快。     

一种复合各向异性扩散的图像去噪算法

本文提出一种复合各向异性扩散滤波算法,将降斑各向异性扩散(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)模型中对边缘敏感的瞬态系数(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)算子运用到了非线性相干扩散(Nonlinear coherent diffusion,NCD)相干模型中,并基于统计学提出ICOV算子的相关系数矩阵对图像的相关度进行度量,系数矩阵的值是每个ICOV算子与其所在行与列的相关度,此相关度的值在边缘附近会取到极大值,这个对图像的边缘检测有很好的度量,根据每个像素与其周围像素的相关度对边缘附近的扩散的强度进行修改,对图像进行更为之有效、更准确的非线性去噪与边缘加强.实验结果表明,与其他各向异性算法相比,本算法可获得更好的性能指标,具有更好的去噪效果和保留边缘功能.