基于改进代价函数的可重构机器人容错优化控制

考虑可重构机器人系统发生执行器突变故障情形,提出一种基于改进代价函数的容错优化控制。利用观测器在线估计技术,设计一种显含故障信息的代价函数。构建评价神经网络获取近似最优反馈控制律,并结合标称控制律构成容错控制律,实现系统的安全优化控制。利用稳定性理论分析了故障观测误差、评价网络权值误差、闭环系统的稳定性。仿真实验表明所提方法的容错性能与跟踪性能较好,能够有效解决可重构机器人系统发生执行器突变故障,保证系统的安全可靠性。

O-Z源逆变器驱动PMSM的改进型FCS-MPC策略

针对O-Z源逆变器驱动永磁同步电机(PMSM)控制系统,在两相旋转坐标系下,提出一种改进型的有限状态控制集模型预测电流控制(FCS-MPC)策略。首先,结合变压器特点和ZSI拓扑结构,设计一种新型O-Z源逆变器(O-ZSI),并利用状态空间平均法建立O-ZSI的动态数学模型;其次,根据O-ZSI侧电容电压闭环以及PMSM系统输出功率前补偿来获得变压器激磁电感电流参考值,其与激磁电感预测电流值构建代价目标函数用来判断是否选取直通(ST)工作状态模式,以实现对O-ZSI直流侧的升压控制;然后,在O-ZSI处于非直通(NST)工作状态模式下,通过PMSM系统的定子电流预测方程来获得O-ZSI交流侧定子电压参考值,并与逆变器的8种开关状态所对应基本定子电压构建含有激磁电感电流项的代价目标函数,选择最佳开关状态来控制PMSM,从而提高PMSM系统的控制性能以及降低在线运算量;最后,仿真结果表明,本文所提控制策略不仅能实现对O-Z源逆变器的升压,而且能使O-ZSI驱动PMSM可靠稳定运行,同时系统具有良好稳态、动态性能。

行列双动态规划的改进自适应立体匹配算法

在各种立体匹配算法中,利用动态规划算法求解可有效地提高立体匹配的速度和精确度,同时具有实时性好、易于实现的优点。利用动态规划算法的优点,提出一种基于行列动态规划的自适应立体匹配算法,采用改进的自适应代价函数和能量最小化模型,对最优化问题进行求解。在求解的过程中,基于行动态规划得到的列方向视差值的变化给予对应数据项不同的奖励值,以减少行动态规划产生的明显条纹,最后使用列动态规划得出最终结果。实验结果表明,该算法能够减少总体的匹配错误率,减少明显的条纹瑕疵,取得较理想的立体匹配效果。