基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制

为提高分布式驱动电动智能汽车在自主循迹过程中关键参数的估计精度并降低模型不确定性对控制系统鲁棒性的影响,本文中提出了一种基于观测器的自适应滑模路径跟踪控制策略。首先,针对难以直接精确测量的车辆纵、侧向速度,建立了5输入3输出3状态的状态估计系统,并采用最小模型误差准则以降低估计过程轮胎的非线性特性带来的观测模型误差。接着,基于运动学模型,计算出了路径跟踪期望横摆角速度响应,并采用自适应滑模算法实现主动转向控制。考虑线控转向系统的潜在失效风险,引入径向基神经网络对系统不确定性进行在线估计。同时,设计了直接横摆稳定控制器并采用最优转矩分配策略,进一步提高车辆的稳定性。最后,对车辆状态估计和路径跟踪进行了Carsim/Matlab联合仿真,结果表明:基于最小模型误差准则的观测器能取得较可靠的估计结果,路径跟踪控制器能保证车辆具有较好的跟踪精度和鲁棒性。

一种与市场预期误差最小的信用风险评价模型及实证

利用KMV测算的违约距离,反映市场预期的违约风险.引入R平方构建信息比率测算指标体系的信息含量,解决指标筛选过程中的信息含量测算问题,筛选出的财务指标体系既满足分散化原则,又符合信息含量最大原则.基于与市场预期违约风险一致原则,通过构建与市场预期违约风险误差最小的有约束优化模型确定指标权重,解决没有公开和完备贷款违约数据库时的信用风险评价问题.以中小企业板块上市公司作为样本进行了实证分析,评价结果表明,建立的与市场预期风险误差最小的信用风险评价体系能够准确反映我国中小企业违约风险的现状.

基于MME准则估计卫星姿态的非线性滤波算法

结合矢量观测的特点 ,基于最小模型误差准则给出了一种确定卫星姿态的实时估计算法 ,称为预测滤波算法 .该算法利用矢量观测信息 ,对动力学方程中的力矩模型误差进行预测 ,并利用预测值修正动力学模型 ,从而准确地估计卫星的三轴运动姿态 ,同时能获得角速度估计值 .通过误差观测矢量的建立 ,进一步提出了能够简化准则函数的修正预测滤波算法 .仿真结果证明 ,预测滤波算法及其修正算法克服了扩展卡尔曼滤波器的不足 。

基于MME非线性系统递推辨识算法改进及仿真

该文介绍了最小模型误差估计算法(MME)和在非线性不确定系统辨识中的应用,以及分析了基于此算法的系统的鲁棒性的几个方面。并且,基于最优化理论控制以及两点边值问题,采用不变式嵌入法,给出了模型不确定非线性系统中基于MME在线递推估计算法,并首次提出了在满足协方差约束的前提下,如何最优地选择正定矩阵W的初值,以使非线性不确定系统的辨识结果达到最佳。最后,基于此算法,给出了非线性离散系统的仿真实例,仿真结果说明,最优地选择W的初值,使该方法是模型不确定非线性系统中辨识的有效方法。

局部凸空间中的线性系统(英文)

提出了局部凸空间中一类带有参数的积分方程的优化问题,并将Hardy空间中的一些概念推广到了局部凸空间,例如Hankel算子、最小模型匹配误差、最优解等.

Unknown parameter’s variance-covariance propagation and calculation in generalized nonlinear least squares problem

The unknown parameter’s variance-covariance propagation and calculation in the generalized nonlinear least squares remain to be studied now, which didn’t appear in the internal and external referencing documents. The unknown parameter’s vari- ance-covariance propagation formula, considering the two-power terms, was concluded used to evaluate the accuracy of unknown parameter estimators in the generalized nonlinear least squares problem. It is a new variance-covariance formula and opens up a new way to evaluate the accuracy when processing data which have the multi-source, multi-dimensional, multi-type, multi-time-state, different accuracy and nonlinearity.

飞机上超薄型座位背部曲线的优化

针对怎样设计座椅的靠背曲线才能提高舒适度的问题。我们先引进了脊柱曲率的概念,又通过对脊柱数据的分析得出腰椎弯曲形状接近正常生理状态时人舒适度最高,之后通过建立腰椎曲率模型求出了最舒适坐姿下的腰椎曲率半径。再者我们根据人机工程学选取了4个人体脊柱特征点(H-跨点、Y-腰靠支撑点、J-肩靠支撑点、S-头靠支撑点),建立三次样条插值法模型,通过MATLAB拟合出靠背曲线经验方程;针对靠背曲线优化提高舒适度的问题。我们建立了曲率半径误差最小的优化模型,使设计的曲线在脊椎中的主要受力点腰椎和肩胛骨这两点的曲率半径误差最小,最后采用外点惩罚函数法,通过MATLAB拟合出优化后的靠背曲线经验方程。

基于DSSA的煤矿微震监测台站空间布局优化方法研究

为了合理设计煤矿微震监测台站布局,提高微震系统定位精度,提出一种基于离散型麻雀搜索算法(Discrete Sparrow Search Algorithm,DSSA)的煤矿微震监测台站空间布局优化方法.首先提出了最小定位误差优化模型;其次提出了整数编码,将种群个体与空间台站候选点相互对应,同时引入交换算子和离散Levy飞行改进麻雀搜索算法;最后通过改进后麻雀搜索算法对优化模型进行求解寻找台站布局位置.通过仿真实验从62个候选点中选择20个位置部署台站,实验给出了台站布局情况,在寻优精度方面提高了28.8%、53.4%、43.1%,验证了基于最小定位误差优化模型优于基于D值优化模型.在现场实验中,按照矿区安装计划确定安装数量,根据矿区地表起伏情况以及矿区范围确定台站候选点;然后利用离散型麻雀搜索算法对最小定位误差模型进行求解,给出最终优化布局结果.矿井五处重点监测区域震源最小定位误差降至8.0 m,为煤矿微震台站空间布局提供了一种新方法.