时延网络控制系统的H∞ 鲁棒预测控制

针对具有输入约束和外部扰动的不确定长时延网络控制系统(NCSs),研究了H_∞鲁棒预测状态反馈控制律的设计问题.基于预测控制的滚动优化原理,导出了闭环NCS渐近稳定且具有鲁棒性能指标上界的充分条件,给出了状态反馈控制律的设计方法.最后,通过仿真研究验证了所提出方法的有效性.     

基于扩张状态观测器的分散模型预测控制

针对复杂关联系统中分散控制方法无法有效解决子系统间的耦合和干扰问题, 提出一种基于扩张状态观测器的分散模型预测控制算法. 首先将复杂关联系统分解为多个状态维数较低、控制变量较少的子系统, 并为每个子系统设计本地预测控制器; 然后, 采用扩张状态观测器对子系统的耦合项以及干扰项进行估计, 进而利用估计值对子系统进行前馈补偿, 从而降低复杂关联系统的计算复杂度, 提高系统的稳定性和抗干扰能力; 最后, 利用液位控制系统验证了所提出算法的有效性.

     

基于广义扩张状态观测器的干扰不匹配离散系统状态反馈控制

针对一类干扰不匹配的线性离散时间系统, 研究基于广义扩张状态观测器的稳定化状态反馈控制器设计问题. 在经典的自抗扰控制器中, 扩张状态观测器主要针对干扰匹配的积分串联型系统. 然而, 在许多实际系统中往往存在干扰不匹配的情况, 例如存在采样抖动的离散时间控制系统. 针对这一问题, 基于一类存在不匹配干扰的离散时间系统, 提出广义扩张状态观测器和相应的稳定化状态反馈控制器设计方法. 最后通过永磁同步电机调速控制仿真实例验证了所设计的观测器和控制器的有效性.

     

塔里木河流域1：10万DLG、DEM数据无缝拼接的实现

本文在塔里木河流域1：10万DLG、DEM数据拼接的生产实践基础上，探讨了基于ARCGIS平台完成跨带数据无缝拼接的方法。     

带宽受限网络化系统的广义H2滤波

研究了一类带宽受限网络化系统的广义H2滤波问题. 滤波器采用量化后的测量信号作为其输入信号, 采用对数量化器, 将滤波误差系统建模成范数有界不确定时滞系统. 利用Lyapunov 稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技术, 得到了滤波误差系统渐近稳定的充分条件以及滤波器的设计方法. 数值示例验证了所给算法的可行性.     

非规则格网DEM数据采集综合取舍方法研究与实践

DEM数据已经被广泛应用在许多领域中,但目前国家出台的技术规范中,仅仅给出了DEM数据成果的精度要求,和规则格网DEM的采集间隔,对非规则格网的DEM数据没有明确其综合取舍的指标;而且国内外讨论的焦点也多在DEM数据成果的精度评价方法和规则格网DEM的综合取舍上,很少关注非规则格网DEM数据采集的综合取舍,致使出现采用非规则格网DEM数据成果或数据冗余或精度不能满足要求的情况,文中就此方面结合生产实际进行了探讨和研究,提出了非规则格网的DEM数据采集综合取舍方法。     

适用于事件触发的分布式随机目标跟踪方法

研究了一类基于RSSI（Received signal strength indication）测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络（Wireless sensor networks,WSNs）的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入了带有随机参数的过程噪声协方差,应用改进平方根容积卡尔曼滤波（Square root cubature Kalman filter,SRCKF）得到局部估计;然后采用无模型CI（Covariance intersection）融合估计方法以降低随机过程噪声协方差带来的不利影响.该方法充分利用有模型和无模型方法的优势,实现系统模型和量测不理想情况下的分布式目标跟踪.基于E-puck机器人的目标跟踪实验表明,事件触发的工作模式可有效地减少能量消耗,带随机参数的滤波方法更适合于随机目标的跟踪.     

多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统设计

针对一类具有执行器、传感器故障的多伺服电机控制系统,设计了相应的多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统.首先,提出了一种新结构的分布式中间估计器,修改了其设计结构,提高了估计方案的可行性.其次,通过在线强化学习估计策略,可以显著提高估计性能,其核心是自适应切换机制与源故障模式定位功能块的集成,并根据估计值设计了协调容...     

电信运营商充值缴费渠道发展策略探讨

在分析各电信运营商现有充值缴费渠道现状的基础上,对比了各种充值缴费方式的优缺点,并通过对消费者意见的调查,提出了电信运营商未来充值缴费渠道发展的策略和方向。     

基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法

提出一种基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法. 现有的动态系统稳定估计器方法可以通过非线性优化来确保学习系统的全局稳定性, 但是存在确定高斯混合分量个数困难以及稳定性和精度无法兼顾的问题. 因此, 根据贝叶斯非参数模型可以自动确定合适分量个数的特性, 采用狄利克雷过程高斯混合模型对演示进行初始拟合. 随后利用参数化二次李雅普诺夫函数重新推导新的稳定性约束, 有效地解决了动态系统稳定估计器方法中稳定性和精度难以兼顾的问题. 最后, 在LASA数据库和Franka-panda机器人上的实验验证了新方法的有效性和优越性.