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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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