基于卡尔曼滤波的倒立摆控制系统噪声抑制

在二级倒立摆稳摆控制中,摆杆的角度信号受到测量噪音污染,通过差分获取角速度时,该噪音被放大,导致稳摆控制器的输出产生较大的随机波动,同时电机作为执行器,也混入了较大的过程噪音.这两种噪音使系统出现较强抖动,既不利于摆杆稳定,也缩短了电机寿命.对此,将稳态卡尔曼滤波器与渐消记忆法结合起来,找到了确定稳态卡尔曼滤波器增益矩阵的有效方法,既克服了模型误差,又满足实时性要求,减小了电机抖动,取得了较好的效果.     

二级倒立摆DU2UD的非线性控制研究

二级倒立摆的两根摆杆有4个平衡点：Down Down、Down Up、Up Down、Up Up。针对旋转二级倒立摆从Down Up平衡态转换到Up Down平衡态的大范围非线性欠驱动控制问题(DU2UD),应用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,将DU2UD控制任务分解为初始扰动、摆起控制、姿态整定、稳摆控制4个子任务,并设计出各自关联图式、运动图式(控制器),构成多控制器与多控制模态的仿人智能控制器结构,并进行了实时控制实验,验证了所述方法的有效性。     

绚烂之后归于平淡

中国当代陶艺在经历了一番模仿嫁接之后，大家已经清醒地认识到如何借鉴和吸收国外的新工艺，现材料，新技法，使之转化为中国本土化倾向艺术风格的作品。当然从传统“母体”中探寻本土的“根”，不是对传统母体的直线性的继承。而是一种发展中的求舍．传承中的扬弃，是在民族传统中融入现代意识的再创造。     

基于优化趋近律的DC/DC变换器终端滑模控制

针对趋近律滑模控制下的Buck变换器存在输出电压精度不足、抖振大的现象,提出一种基于修正滑动函数优化改进型趋近律的控制方法。滑动函数的优化策略能够使趋近律具备积分器的作用,迫使被控系统在有限时间内收敛,从而达到系统输出无静差的控制效果,且改进型趋近律可以保证系统在收敛至滑模面附近后进行高效切换,从而达到降低抖振的目的。为了验证算法的有效性,分别设计出优化指数趋近律的滑模控制器以及优化改进趋近律的滑模控制器,在Matlab/Simulink环境下进行了仿真实验,并在Buck变换器样机上进行了算法验证。实验结果表明,基于修正滑动函数的趋近律优化方式可以消除变换器的电压输出静差,其中优化改进趋近律的控制器实现了直流变换器输出电压的高精度控制。     

远宏作品欣赏

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基于NARXNN变工况下锂离子电池SOC间接估计

探讨了基于外部输入循环神经网络(NARX)在变工况下间接估计锂离子电池荷电状态的方法。先搭建电池等效电路模型,设计NARX神经网络随电池状态切换准确预测极化电压响应的训练工况,然后设计两种不同输入类型NARX神经网络,在DST和UN/ECE (Elementary Urban Cycle)两种测试工况下,进行了极化电压和SOC估计,并将估计数据与前馈神经网络直接估计数据进行比较。数据表明NARX神经网络在变工况下间接估计电池SOC有较高精度。     

双功能燃气热水器模糊控制系统设计

双功能燃气热水器集洗浴和采暖功能于一体,是一种新颖的智能家电。本文采用高性能AVR单片机MEGA16L结合模糊控制技术,设计了家用双功能燃气热水器模糊控制系统,完成了系统硬件和软件设计,实时运行实验表明该控制器能有效控制出水温度,并具有一定的参数鲁棒性,该控制系统已投入使用,用户反馈良好。     

用于视频修复的连贯语义时空注意力网络

现有的视频修复方法通常会产生纹理模糊、结构扭曲的内容以及伪影,而将基于图像的修复模型直接应用于视频修复会导致时间上的不一致.从时间角度出发,提出了一种新的用于视频修复的连贯语义时空注意力(Coherent Semantic Spatial-Temporal Attention,CSSTA)网络,通过注意力层,使得模型关注于目标帧被遮挡而相邻帧可见的信息,以获取可见的内容来填充目标帧的孔区域(hole region).CSSTA层不仅可以对孔特征之间的语义相关性进行建模,还能对远距离信息和孔区域之间的远程关联进行建模.为合成语义连贯的孔区域,提出了一种新的损失函数特征损失(Feature Loss)以取代VGG Loss.模型建立在一个双阶段粗到精的编码器-解码器结构上,用于从相邻帧中收集和提炼信息.在YouTube-VOS和DAVIS数据集上的实验结果表明,所提方法几乎实时运行,并且在修复结果、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)3个方面均优于3种代表性视频修复方法.     

双摆机器人摆杆平衡态任意转换运动控制的实现

双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up, up-down, up-up)的平衡状态, 4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作. 本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论, 设计具有基于特征辨识多控制模态结构的控制器; 采用``类等效'的系统建模方法和改进型遗传算法, 实现双摆机器人模型的精确辨识和其多模态控制器多参数的整定与优化, 并解决了多控制模态之间的平滑切换, 以及从仿真研究到实时控制成功的快速过渡等关键问题. 以(Down-up)向(Up-down)状态的转换为例, 说明了如何实现四个平衡状态之间的任意相互转换的运动控制, 并介绍了仿人智能控制器设计的详细过程. 仿真与实时控制的实例证明了设计理论与方法的有效性.     

模糊九点控制器及其在倒立摆系统中的应用

为了实现倒立摆的稳摆控制,分析了倒立摆系统的物理行为特性,并据此设计了小车九点控制器和摆杆九点控制器,同时,依据控制优先级顺序,重点提出了模糊协调器,以协调两个控制器的行为。该控制方案不依赖数学模型,其设计原理充分体现了人对系统物理特性的认识过程,是一种表达人类控制经验的新型方案。实时控制实验表明,该方案切实有效,简单实用。