A New Robust Adaptive Control of Uncertain Nonlinear Systems and Pendulum Application

A new robust adaptive control of uncertain nonlinear systems is proposed in this paper. The proposed method combines sliding mode control with the immersion and invariance (I&I) adaptive scheme, and it has more available degrees of freedom than using the backstepping scheme. Via the proposed method, a class of nonlinear systems with mismatched parametric perturbations can be rendered asymptotically stable and the performance of the system can also be improved. Finally, the proposed method is applied to a simple pendulum with motor dynamics, and simulation results show the effectiveness and performance of the proposed method.     

基于时滞分割法的区间变时滞不确定系统鲁棒稳定新判据

针对一类存在泛数有界不确性的区间变时滞线性系统, 利用Lyapunov-Krasovskii (L-K) 泛函方法并结合线性矩阵不等式(LMI) 技术建立一种新的保守性更低的鲁棒稳定性判据. 首先基于时滞分割方法将时滞区间均分成N 等分, 针对不同的子区间构造合适的L-K 泛函; 然后在各自的分割区间采用保守性较小的积分不等式处理泛函沿时间的导数, 基于凸组合技术建立了LMI 形式的时滞相关稳定性新判据; 最后通过数值实例验证了结论的有效性.

     

一种合成聚焦的便携式B型超声成像方法

传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量较大,致使其在便携式B型超声设备中应用受限。针对该问题,提出一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法(SFCS)。该方法通过对接收到的射频回波信号进行随机采样得到欠采样的测量信号,将测量信号经过合成聚焦波束形成处理获得欠采样的射频信号线,基于压缩感知的信号重构算法,由欠采样的射频信号线高质量地恢复信号后供后续成像处理使用。仿真实验结果表明,SFCS可有效地解决合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题,从而在保证较高成像质量的前提下满足便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求,具有工程应用价值。     

面向图像局部重建的梯度分析

在基于场方向导数的图像局部区域重建过程中,梯度计算对图像边缘的重建效果有很大影响。分析选择单向计算梯度分量的必要性,提出梯度计算的就近原则,对参与梯度分量单向计算的相邻点设置优先级,将缺损点与已知点之间的边缘特征反映在已知点的梯度中,进而影响重建过程,从而实现对图像中边缘特征的重建。实验结果表明,采用该梯度计算模式能有效改善对图像边缘特征的重建效果。     

一种道路车辆监控视频中的关键帧提取方法

针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题,在运动对象检测的基础上,提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子,结合Ada Boost训练分类器,实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列,选择满足监控分析需求(车牌清晰度高,能判断车型)的若干帧作为正样本,其他不满足监控分析需求的作为负样本,提取样本图像的面积特征和积分通道特征,利用Ada Boost方法训练得到一个分类器,使用Ada Boost分类器对测试样本进行分类,根据打分规则提取关键帧。实验结果表明,该方法能提取运动车辆从进入到离开监控区域的序列图像帧中最清晰的图像,实现道路车辆监控视频分析数据的有效压缩。     

基于视觉原理的曲线重构算法研究

曲线和曲面的重构是逆向工程中的重要问题,特别是按照计算机图形学中点线面的发展规律,曲线重构更是其中很重要的一步,为后面的曲面重构奠定了研究基础。论文研究和实现了一种曲线重构算法,该算法将人类的视觉具有的接近性和连续性融入到了曲线重构算法中。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成

为了更好地模拟素描的笔画和突显肖像素描中五官的部分,提出基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成方法.首先进行人脸分割,由人脸特征点确定GrabCut算法中每个特征的初始trimap,然后根据分割结果使用线积分卷积算法绘制肖像素描.文中使用了基于分割结果的多分辨率白噪声和方向场,并提出了基于分割结果的自适应性边界提取算法.实验结果表明,该算法改善了肖像素描的生成效果.     

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。     

On adaptive sliding mode control without switching gain overestimation

This paper presents some further results on adaptive sliding mode control (ASMC) for a class of nonlinear systems with bounded uncertain parameters. Given a large initial tracking error, current ASMC design generally produces an unnecessarily large switching gain, consequently leading to a serious chattering problem or a large‐amplitude control jump for the continuous counterpart. To solve such an overadaptation problem, the switching gain adaptation mechanism is first analyzed in this paper, and the adaptation induced by the initial tracking error is suggested to be removed. Then, by exploiting the global sliding mode feature of time‐varying sliding mode control and integral sliding mode control, we present two effective methodologies for ASMC design. The proposed ASMC algorithms ensure that there is no overestimation of the switching gain and the system response is not slowed down when a small switching gain is generated. The validity of the proposed methods is verified by both theoretical analysis and simulation results. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.