直升机鲁棒保性能控制律设计

考虑直升机在飞行包线内模型参数的变化及不确定性影响,设计了鲁棒保性能控制律;根据直升机一个标称状态点构造出了参数不确定性矩阵,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式方法给出了控制器存在的充分条件及参数化设计方法,进行直升机三轴姿态稳定保性能控制律的设计;仿真结果表明,所设计的控制器满足三轴姿态稳定要求且具有很好的鲁棒性。     

基于干扰观测器的终端滑模控制研究

针对一类非线性不确定系统,提出一种带干扰观测器的终端滑模控制TSMC方案.在不考虑外部干扰的影响下,设计了终端滑模控制,保证系统状态在有限时间内收敛到零;当存在干扰时,构造了非线性干扰观测器系统,以在线逼近未知外部干扰,消除其影响.考虑输人通道的不确定性,采用自适应方法在线逼近不确定的上界,并采用Lyapunov方法严格证明了自适应闭环系统的稳定性.对一级倒立摆系统进行仿真,仿真结果表明了所设计控制方案的有效性.     

VTS特征补偿算法在语音识别中的实用性研究

在语音识别实际应用中,由于噪声的多样性,会造成训练和测试的失配,导致系统性能下降.特征补偿作为鲁棒性语音识别的一种重要方法,通过对训练和测试环境之间差异的研究,在特征空间中修正语音特征,使得修正后的测试语音特征能够更加接近训练语音特征.本文介绍一种实用的基于环境模型矢量泰勒级数(VTS)近似的特征补偿算法.首先验证传统的VTS离线算法在实际车载环境下的有效性;其次由于离线算法本身运算量很大,为了使其实用化,本文对算法进行改进,使其在提高效率的同时又能够保证与离线时相当的性能.通过实验结果验证,本文提出的实用化VTS算法在识别性能上相当接近离线时最好的性能.     

Time-varying sliding mode control for a class of uncertain MIMO nonlinear system subject to control input constraint

To solve the regulator problem of a class of uncertain MIMO nonlinear systems subject to control input constraint, three types of time-varying sliding mode control laws are proposed. The sliding surfaces pass the initial value of the system at the initial time, and are shifted/rotated towards the predetermined ones. The controller parameters are optimized by genetic algorithm (GA). Lyapunov method is adopted to prove the stability and robustness to the parameter uncertainties and external disturbance. By me...     

引入不确定性理论的P2P信誉模型研究

P2P系统匿名、动态的特点使得它成为各种自私和恶意行为的温床。为了解决因P2P的高度动态特性而引起的节点欺骗问题,基于概率模型和模糊数学的基本思想,构建一个P2P安全信任模型——BGTR,实验证明,通过建立BGTR模型,P2P网络可以获得更高的安全性,能够较好地解决冒名、协同作弊以及“搭车行为”等问题     

线性自抗扰控制系统的鲁棒稳定性

针对线性自抗扰控制系统,研究了模型参数不确定情况下的鲁棒稳定性问题.首先给出对象为非自治模型时该系统的H∞判据.然后针对线性误差模型的状态矩阵只在某一行存在不确定参数的情况,基于奇异值理论,得到H∞判据的一种新的等价描述,把H∞范数约束转化为对奈奎斯特图的约束.之后为了降低新判据在实际应用中的保守性,对不确定性矩阵的分解方式进行优化.在此基础之上提出了一种新的方法,用于计算时变参数不确定性的最大边界,为线性自抗扰控制器设计提供理论依据.数值实例表明该方法不仅保守性小,而且计算简单.     

一种不确定RFID数据流清洗策略

原始RFID数据流含有大量噪声且具有不确定性,必须在使用之前对其进行数据清洗,而清洗策略是清洗质量的保证。提出一种适合不确定RFID数据流的清洗策略。该清洗策略引入了最大熵原理,对待清洗的RFID元组的特征属性进行权重选择,并根据清洗节点的时间消耗以及误差进行清洗成本分析,决策出最佳的清洗方法。仿真实验结果表明,该清洗策略提高了不确定RFID数据流的清洗效率与精度。     

基于联系数的位置不确定性数据UCNK-Means聚类算法

摘要位置不确定性数据的聚类是一个新的不确定性数据聚类问题。其聚类方法主要包括获取对象的概率密度函数,通过积分计算对象间的期望距离来进行聚类分析和以区间数表示对象,通过区间数的系列运算来进行聚类分析这两大类。前者存在概率密度函数获取困难、计算复杂、实用性不强的缺陷;后者在区间数转化为实数过程中,忽略了区间数变化范围对聚类效果的影响,其聚类质量不佳。鉴于此,提出一种基于联系数的不确定对象聚类新算法UCNK-Means。该算法用联系数巧妙地表示不确定性对象,并专门定义了对象间的联系距离,运用联系数态势值比较联系距离大小,克服了现有算法的不足。仿真实验表明,UCNK-Means具有聚类精度高、计算复杂度低、实用性强的特点。     

基于Cosserat连续体理论的疲劳寿命概率可靠性分析

基于Cosserat连续体理论建立考虑应变梯度效应的粉末高温合金弹塑性模型.该模型考虑微尺度长度效应,并能消除缺陷局部化问题求解时的网格依赖性.基于参变量变分原理提出一种高效的求解方法,该方法将原非线性问题转化为互补问题求解,可大大提高求解效率和收敛性.针对一种假想涡轮盘模型,将Cosserat尺度参数和Basquin斜率作为随机变量,分别采用蒙特卡洛法与二阶矩法进行疲劳寿命概率可靠度计算.结果表明二阶矩法在保证精度的情况下具有较高的效率.     

不确定性数据挖掘在IDS中的应用

简要介绍了入侵检测系统,研究了IDS中入侵检测模型和不确定性数据挖掘方法及过程,对不确定性数据挖掘算法进行了分析评价,并使用KDD CUP 1999数据集在Matlab中进行了实证分析处理及测试。