传感信号采集中的误差受控压缩与压缩上限的确定

提出了一种传感信号采集中的误差受控压缩算法.为适应传感信号特征多变的情况,根据各段信号的自相关系数动态调整梯度预测器的系数;通过改进最大步长均匀量化器降低量化噪声;采用Golomb-Rice编码算法对量化后的预测误差序列进行编码.根据数据采集系统前端噪声水平确定压缩误差参数的上限,进而获得压缩比的上限.算法在供水管道泄漏信号采集中的应用表明,压缩比达2.63时,压缩后重构信号漏点定位误差增加量小于0.2 m.

误差受控的多细节层次地形模型的实现

基于视点的细节层次模型对于提高三维GIS中地形模型的漫游速度以及减少地形模型的数据量具有重要的作用。为了提高地形模型的漫游速度,开发与视点相关的细节层次模型的数据结构和算法,推导细节层次模型的误差计算公式,建立误差受控的细节层次模型,同时缝合漫游时细节层次模型中的缝隙现象。试验结果表明,误差受控的细节层次地形模型对于减少三维漫游过程中几何数据的装载量和提高漫游速度具有明显的效果。

误差受控的细节层次地形模型的实现

地形模型在3D GIS中具有重要的作用,其三维可视化的速度直接影响到3D GIS中实时交互操作的效率与实现。基于视点的细节层次模型对于提高3D GIS系统中地形模型的漫游速度以及减少地形模型的数据量具有重要的作用。为了提高地形模型的漫游速度,文章开发了与观察视点相关的细节层次模型的数据结构和算法,推导了细节层次模型的误差计算公式,建立了误差受控的细节层次模型,同时缝合了漫游时细节层次模型中的缝隙现象,并在实际的工程中予以具体应用。实际结果表明:误差受控的细节层次地形模型对于减少三维漫游过程中几何数据的装载量和提高漫游速度具有明显效果。

误差受控的细节层次地形模型的实现

地形模型在3D GIS 中具有重要的作用,其3维可视化的速度直接影响到3D GIS 中实时交互操作的效率与实现。基于视点的细节层次模型对于提高3D GIS 系统中地形模型的漫游速度以及减少地形模型的数据量具有重要的作用。为了提高地形模型的漫游速度,开发了与观察视点相关的细节层次模型的数据结构和算法,推导了细节层次模型的误差计算公式,建立了误差受控的细节层次模型,同时缝合了漫游时细节层次模型中的缝隙,并用实际工程数据予以验证。实验结果表明:误差受控的细节层次地形模型对于减少3维漫游过程中几何数据的装载量和漫游速度的提高具有十分明显的效果。

参数不确定倒立摆系统的EPCH控制与扰动抑制

针对倒立摆(IP)系统中存在的参数不确定和外部扰动问题,设计了一种新的基于状态误差端口受控哈密顿(EPCH)的控制方法。基于开环端口受控哈密顿(PCH)模型,利用互联配置、阻尼注入和能量成形(ES)的方法,构造了IP系统闭环EPCH模型。针对IP系统中存在的参数不确定,采用自适应方法设计了自适应参数控制律。通过状态扩展的坐标变换方法,提出了一种新的PI控制律,抑制系统中出现的外部扰动。所提出的控制律都保持了闭环系统的PCH结构,保证了系统渐近稳定。仿真和实验结果表明,所提出的控制策略与PID控制方法相比,系统的稳态误差更小、抗扰动能力更强、鲁棒性更好。

多关节工业机器人BSMC与EPCH协同优化控制

为了解决多关节工业机器人无法同时具有优越的快速性与准确性的问题,提出了反步滑模控制(BSMC)与误差端口受控哈密顿(EPCH)控制的协同优化控制策略。首先,分别设计了BSMC控制器与EPCH控制器;其次,采用基于机器人关节位置误差的高斯函数作为协同优化控制系数,使系统在BSMC与EPCH之间进行平滑切换,且进一步设计了协同优化控制策略,使多关节工业机器人能够兼具BSMC控制器与EPCH控制器的优点;最后,仿真实验结果表明,所提出的控制策略可以使机器人关节伺服系统同时具有快速的动态响应速度和准确的跟踪精度。

PMSM驱动机器人的FSMC与EPCH协同控制

单独一种控制方法难以使机器人末端快速、准确地跟踪位置变化,针对这一问题,提出了模糊滑模(FSMC)信号控制与误差端口受控哈密顿(EPCH)能量控制的协同控制策略。FSMC解决了系统动态时的快速性问题,EPCH控制解决了系统稳态时的准确性问题。设计了基于误差的协同函数,利用协同函数来实现对机器人关节系统的协同控制,使机器人关节位置伺服系统在有、无负载两种情况下,既能够实现动态位置的快速调节,又能够实现稳态时的高精度跟踪控制。仿真实验表明,采用FSMC与EPCH协同控制的方法,系统实现了动态响应速度快、稳态位置跟踪准确的目标。