基于增广状态空间法的稳定平台离散模型预测控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性.

高维增广相空间中完整非保守力学系统积分不变量的构造

建立了高维增广相空间中完整非保守力学系统的变分方程,并利用系统的正则方程和变分方程证明,可由第一积分直接构造系统的积分不变量,并举例说明结果的应用.

高维增广相空间中广义完整非保守力学系统的Lie对称定理及其逆定理

依据广义增广相空间中完整非保守力学系统的运动微分方程在无限小变换下的不变性,建立系统的确定方程,给出结构方程和守恒量的形式及有关结论的逆命题。

增广相空间中力学系统的对称性与不变量

本文在增广相空间中研究力学系统的对称性与不变量．基于增广相空间中的Ｈａｍｉｌｔｏｎ作用泛函在无穷小变换群的作用下的不变性，我们给出了力学系统相应的不变量，相应的结论被推广到非保守和非完整力学系统．我们还得到了有关结论的逆命题．文章最后，我们讨论了著名的Ｅｍｄｅｎ方程及Ｈａｍｅｌ－Ａｐｐｅｌｌ问题的不变量．

高维增广相空间中广义力学系统的第一积分和积分不变量

研究高维增广相空间中广义力学系统的第一积分和积分不变量之间的关系,由第 一积分构造了系统的积分不变量。

基于量测驱动新生目标强度估计的PHD滤波算法

针对多目标跟踪中存在的新生目标强度未知的问题,提出一种基于量测驱动新生目标强度估计的PHD(MDTBI-PHD)滤波算法。该算法采用增广状态空间方法,在由真实目标状态与虚拟目标(杂波)状态构成的增广状态空间上实现PHD多目标跟踪。算法通过构造新生目标量测集,采用量测驱动的方式对新生目标强度进行估计,从而避免了对新生目标强度先验知识的依赖,同时,该算法也避免了未知杂波对真实目标强度估计的干扰。仿真结果表明,该算法在新生目标强度未知的情况下,具有对目标数目变化敏感的优势,可降低计算复杂度,明显提高跟踪精度。

一种新的未知杂波环境下的PHD滤波器

针对多目标跟踪中概率假设密度(PHD)滤波器在杂波模型与先验知识不匹配情况下滤波性能急剧下降的缺点,将增广状态空间引入PHD滤波器,提出了一种新的未知杂波环境下的PHD滤波器.该滤波器利用增广状态空间区分目标状态空间与杂波状态空间,通过量测对杂波模型进行估计,不需要杂波先验知识,避免了因杂波强度的先验知识选择不当而造成PHD滤波器跟踪性能下降的问题.仿真结果表明,该算法在未知杂波环境下,具有稳定的跟踪效果;在保证实时性的前提下,其跟踪精度与传统PHD滤波器在杂波模型匹配情况下相当.

信息融合WIENER信号滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了两传感器最优信息融合WIENER信号滤波器,给出了计算局部滤波器误差方差和局部滤波器之间协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比,可提高滤波器的精度．一个仿真例子说明其有效性．

网络控制系统的一种统一的Markov跳变模型

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用.

多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高平滑器的精度。一个三传感器目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性。

奇异拉氏量系统的Poincaré-Cartan不变量

Poincaré-Cartan不变量在经典力学和场论中占有重要地位,文[2。

非结构化环境中基于拓扑约束的地面无人驾驶路径规划算法

针对非结构化环境地面无人驾驶路径规划过程中路径避障以及多车路径冲突的难题,通过同调以及de Rham上同调对环境中障碍物拓扑信息的精确描述,提出一种拓扑约束下基于A*算法且用时更短的路径规划算法.该算法可实现非结构化环境中多无人车全局路径的拓扑分类,从而为多车的协同规划提供一种新的研究思路.此外,结合C-空间动态广义Voronoi图(GVD)的路径拓扑分离特性,提出一种拓扑约束下可用于多无人车全局路径规划的高效算法-–C-空间-GVD-h_(S)增广A*算法.最后,通过Gazebo仿真平台模拟的具有多障碍物以及狭窄区域的非结构化环境,验证所提出方法的有效性以及与现有方法相比的优越性.

一种七自由度冗余机械臂阻抗控制研究

针对机械臂冗余关节阻抗的控制问题,提出了一种扩展的七自由度冗余机械臂阻抗控制方法.首先将操作空间和零空间的解组合构成一种扩展的增广操作空间;通过对增广操作空间进行解耦,分别得到七自由度冗余机械臂操作空间和零空间中所对应的驱动力矩.该方法在确保机械臂稳定运动的同时能实现对冗余关节阻抗的直接控制.然后通过引入避关节极限性能指标函数对零空间中的运动进行了优化,确保各关节运动角度均在合理的范围之内.最后以具有广泛适用性的七自由度冗余机械臂为模型进行了仿真,仿真结果验证该方法在冗余关节阻抗控制方面的可行性和有效性.

基于时变网络资源的多速率控制系统建模与极点配置策略研究

考虑网络控制系统中网络资源的时变特性及多速率控制的优点,提出了一种在时变网络资源环境下基于增广状态空间的多速率控制系统建模方法,并给出了该多速率控制模型的极点配置策略。最后以MATLAB仿真的形式验证了其正确性。