时滞依赖不确定线性系统的鲁棒H∞控制

针对一类不确定性不满足匹配条件的具有时滞依赖不确定线性系统,研究了鲁棒H∞控制器的设计问题。基于线性矩阵不等式方法,通过构造合适的Lyapunov函数,给出了鲁棒H∞状态反馈控制器存在的充分条件,并通过求解相应的线性矩阵不等式完成了控制器的设计。仿真结果表明,所设计的控制器对所有容许的不确定性不仅使闭环系统渐近稳定,又能保证闭环系统满足一定的H∞性能指标,具有较好的抑制扰动的效果。     

电机驱动机械人手臂的鲁棒自适应控制

针对电机驱动机械手的工作环境复杂负载变动大难控制的问题,提出一种机械手的鲁棒自适应控制方法。通过代数运算将机器人手臂模型变换为线性误差系统加未知干扰的形式．设计误差系统的积分滤波器,通过合理地选择滤波器参数,可使滤波器输出渐近收敛到零。同时由滤波器可得到理想电流和干扰的更新估计。以理想电流为目标设计电机的控制律.基于Lyapunov稳定理论分析了该方法的稳定性,给出了稳定性充分条件。实例仿真结果表明该方法有效。     

基于LQS的基本矩阵计算方法

基本矩阵作为分析两视图对极几何的有力工具,在视觉领域中占用重要的地位.分析了传统鲁棒方法在基本矩阵的求解问题中存在的不足,引入了稳健回归分析中的LQS方法,并结合Bucket分割技术,提出一种鲁棒估计基本矩阵的新方法,克服了RANSAC方法和LMedS方法的缺陷.模拟数据和真实图像实验结果表明,本文方法具有更高的鲁棒性和精确度.     

基于T-S模型的输出反馈滑模控制及应用

为了使系统满足品质要求并对不确定因素具有较强的鲁棒性,采用滑模控制方法。建立被控对象T-S模糊模型。针对系统状态不完全可测特点,采用迭代线性矩阵不等式方法,利用输出信息构造滑模面。根据系统品质要求,采用参数鲁棒设计方法,配置所需极点,确定相应在参数空间的映射关系。应用平行分布补偿算法,根据映射产生的参数样本训练T-S模糊控制器,实现等效控制律。在此基础上应用高增益方法设计切换控制律,保证系统对满足匹配条件的不确定因素具有较理想的自适应性。最后,直升机模型的仿真结果表明,方法具有很好的控制效果。     

省钱！自制无线Wii感应棒

Wii是什么玩意应该没有人不知道吧？如果你真的不知道,那谠去弄一个Wii回来玩玩,保证你玩上一个月后,身体倍儿棒,吃嘛嘛香！不过为什么“老任”把Wii的手柄都弄成无线的了,就不能把这个小小的感应棒做成无线的？既然“老任”不能满足我们的要求,那么我们就不能自己来做一个无线的感应棒中？     

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

该文采用鲁棒区间法挖掘电-热综合能源系统协调运行的潜力,以缓解风电功率的不确定性对电力系统的运行稳定性的影响,并构建风力发电与氢储能系统相结合的风-氢混合系统,考虑氢储能系统的热平衡需求,以充分发挥氢储能系统的储能效率,平抑风电的波动性。首先,介绍了考虑氢储能系统接入的电-热综合能源系统结构,并构建其数学模型;然后,以区间形式考虑风电的不确定性,构建含风电的鲁棒区间优化调度模型,使系统在所有风电出力允许区间内,均满足允许约束条件;再次,建立一种含风-氢混合系统的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型,采用对偶理论将原模型转化为单层模型进行求解,最坏情况下的风电不平衡功率由可调机组根据时变参与因子进行调整;最后,以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统和辽宁省北部太和综合能源系统为例对所提模型进行分析,验证了模型的有效性。     

基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案

视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热点。但现有的压缩域方案大多利用压缩域中的QDCT系数个体来嵌入水印,使得算法的鲁棒性不高。为了增加压缩域算法的鲁棒性,文中提出了一种基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案。首先,利用非零系数个数选出视频中兼具纹理和高空间复杂度的块作为水印块,将两块水印块组成块对;然后,分别计算出块对中所有系数的总和,根据系数总和的大小以及水印信息,通过全局均分策略修改后序块内所有非零系数的幅值,来满足方案设置的块对系数和规则,以实现水印的嵌入。实验结果表明,在保证含水印视频具有较高视觉质量的前提下,该方案抵抗重压缩攻击和噪声攻击的鲁棒性均优于现有压缩域的鲁棒视频水印方案,分别提高了8%,9%。     

基于标签噪声鲁棒学习的疾病风险预测

疾病风险预测能够筛查易患人群, 并在早期进行预防干预措施以降低疾病的发生率及死亡率. 随着机器学习技术的快速发展, 基于机器学习的疾病风险预测得到了广泛应用. 然而, 机器学习十分依赖于高质量的标注信息, 医疗数据中存在的标签噪声会给构建高性能的疾病风险预测算法带来严峻挑战. 针对这一问题, 本文提出了一种基于深度神经网络和动态截断损失函数的噪声鲁棒学习方法用于疾病风险预测. 该方法引入动态截断损失函数, 融合了传统交叉熵函数的隐式加权特性和均方差损失函数的标签噪声鲁棒性; 通过构造训练损失下界, 并引入样本动态加权机制减小可疑样本的梯度, 限制可能的带噪样本在训练过程中的权重, 进一步增强模型的鲁棒性. 以脑卒中筛查数据集为例进行实验, 结果表明本文算法在各个标签噪声比例下均能取得良好的预测性能, 可降低疾病风险预测中标签噪声的负面影响, 实现了带有标签噪声数据的鲁棒学习.     

灯泵高能固体激光器优化技术研究

传统闪光灯泵浦的固体激光器在实现一定重频的大能量、高功率激光输出方面有着无可比拟的优势.现以实现灯泵固体激光器高能优质输出为目的,针对制约灯泵固体激光器大能量输出的重要因素——热效应、泵浦效率以及激光放大等进行了理论分析与实验研究.研究表明,激光晶体表面加刻螺纹后,晶体的平均温度下降,使得晶体的谱线宽度变小,激光器的增益系数增大、阈值下降,且热透镜效应减小;采用双掺Nd∶Ce∶YAG晶体能够提高晶体对泵浦能量的利用率,降低阈值泵浦能量,实验结果与理论分析相一致.最后,设计了一种新型多棒环形放大结构,实验表明这是一种实现高能激光放大的有效方法.     

爆炸焊接3Cr13Mo/42CrMo复合棒工艺研究

通过优化爆炸焊接工艺和采用顶柱以及复管加长的方式得到了无缩径和未结合区的爆炸焊接3Cr13Mo/42CrMo复合棒,试验表明,淬火热处理可将复合棒复层硬度提高35%,达到HRC54,同时还能进一步增加复合棒的界面结合强度。