逼近误差有界的相容性高阶网格生成

文中提出了一种构造逼近误差有界的高质量相容性高阶网格的方法。给定两个定向的、拓扑同构的三角形网格和一组稀疏的对应点,此方法包含两个步骤:(1)生成满足误差有界的相容性高阶网格;(2)在确保逼近误差总是有界的前提下,降低网格的几何复杂度,并在该过程中通过优化控制顶点来降低相容性网格之间的扭曲以及与原始网格之间的几何近似误差。第一步先生成满足误差有界的相容性线性网格,然后升阶为高阶网格。第二步通过迭代地执行基于边长的重新网格化和增加相容性目标边长场,有效地降低了网格几何复杂度。从切空间的角度,推导出了3DBézier三角形之间映射的雅可比矩阵,从而可以有效地优化扭曲能量。通过对扭曲能量和几何近似误差能量的优化,有效地降低了相容性网格之间的扭曲以及相容性网格与原始网格之间的几何近似误差。通过大量实验,证明了此方法对于构造误差有界的高质量相容性高阶网格的有效性和实用性。

误差有界下的音频驻波液位估计算法

该文提出了一种在误差有界下的音频驻波液位估计算法。首先根据音频驻波的测距原理构造关于驻波波长的非线性状态方程和线性观测方程,其中将麦克风的观测误差和扬声器的状态误差建模为有界区间噪声的形式;再根据建立的系统模型和确定的误差界限,利用基于区间置信结构的状态估计算法估计出音频驻波的波长;最后根据波长的估计值换算出液位的高度。从实验结果可以看出,与直接从驻波观测值换算出液位的方法相比,加入滤波算法后,可以有效提高液位估计的精度。

约束不确定系统的误差有界无偏跟踪

为使精密制造设备中定位机构实现在容许的误差带内对时变轨迹的精准无偏跟踪,针对约束不确定系统提出一种基于鲁棒控制不变(RCI)集的误差有界且无偏模型预测控制(EOMPC)方法.首先,为了消除由扰动引起的稳态误差,构建包含可测输出、估计状态和估计扰动的增广系统作为EOMPC的预测模型以提高预测精度;其次,基于增广系统和轨迹模型,使用可以在有限步内终止的迭代方法求解RCI集,并将其作为最优控制问题(OCP)中的状态约束以实现误差有界的跟踪;然后,为保障OCP的实时性,给出一种可在线执行的数值优化方案;最后,在磁悬浮定位系统上验证了所提出方法的有效性.

未知有界误差下新的回归方法

本文研究在未知有界误差（ＵＢＢＥ：ＵｎｋｎｏｗｎＢｕｔＢｏｕｎｄｅｄＥｒｒｏｒ）假定下考虑模型应用域的回归问题，提出了最佳预测参数的概念，给出了确定最佳预测参数的基本准则和方法。实际案例研究结果显示，同不考虑模型应用域的回归方法相比，新方法能够提高模型的预测精度。

基于有界误差分布假设的常压塔稳态过程数据校正方法

可靠的过程数据是实施操作优化等的关键.现有的稳态数据校正方法都是假设测量误差服从零均值和已知方差的正态分布,而实际的测量误差都是有界的.在假设测量误差服从有界正态分布前提下,提出一种新的数据协调和过失误差检测同步算法,并在一个工业常压塔上的应用表明了该算法的有效性.

关于有限自动机弱译码误差传播有界的一些结果

本文主要讨论了一类特殊的延迟τ步可逆的可逆有限自动机。这一类有限自动机具有特殊的性质即:它的任意一个延迟τ1步弱逆都对它误差传播有界,且误差传播长度≤τ1。

范数有界信道误差的鲁棒干扰对齐算法

针对传统干扰对齐算法需要理想的信道状态信息,且对信道误差敏感的问题,基于范数有界信道误差模型,提出了三种最坏情况逼近的鲁棒干扰对齐算法.首先,为减少干扰和信号泄漏,提出了最小化最大泄漏功率的鲁棒算法;其次,为增大子空间内的干扰和信号,提出了最大化最小子空间投影的鲁棒算法;最后,将前两种方法结合,提出了联合优化的鲁棒算法.仿真结果表明,在信道误差范数有界时,三种算法性能均优于传统的干扰对齐算法,验证了所提算法具有较好的鲁棒性.

范数有界信道误差的权值可调鲁棒干扰对齐算法

针对传统干扰对齐算法需要理想的信道状态信息,且对信道误差敏感的问题,本文基于范数有界信道误差模型,提出了一种权值可调的鲁棒干扰对齐算法。该算法同时考虑干扰和期望信号在相应子空间投影的功率,采用极大极小值方法,最大化二者的最小加权和,而且将权值设计为SNR的指数函数,可随SNR变化自动可调,有效克服不同SNR下噪声的影响。仿真结果表明,在信道误差范数有界时,所提算法具有较好的鲁棒性,并且在中低信噪比区域,权值可调算法较固定权值算法具有更好的鲁棒性。

事件触发异步融合算法及在光电传感网的应用

关于异步多传感器信息融合问题,已有状态估计方法可精确获知目标状态信息,但存在各异步传感器与融合中心间通信量过大的问题。作者提出了一种基于事件触发机制的多传感器异步估计框架,减少各传感器与融合中心间不必要的信息交互,推导了所提出框架下的目标状态估计算法,给出了保证所提算法估计误差有界的条件。最后通过某异步光电探测网络中的应用,仿真验证了所提机制及算法的有效性及工程应用的可行性。

基于输出反馈的集群系统双边编队控制

集群系统是由局部之间有信息交互的多个智能体所组成的特定系统。实际应用中智能体部分状态检测较为困难,且智能体间可以是互相合作也可以是互相竞争的关系。文中在有符号网络拓扑结构下设计了一种基于输出反馈的分布式集群系统双边对抗编队控制协议,此策略以相邻智能体间的输出状态作为反馈信息,无需依赖通信拓扑结构的全局信息。考虑到真实系统会受到外部扰动影响,基于李雅普诺夫稳定性理论给出了控制协议能够保证系统误差最终一致有界的充分条件,并对协议进行鲁棒性分析,给出了误差最终一致收敛的残差集。根据设计的控制协议及编队条件进行模拟仿真,验证了协议的有效性,并得到了不同初始范围下系统达到稳定的时间对比。

分布式异构集群系统PI编队跟踪控制

同构集群系统因其组成个体的单一性而存在功能上的局限性。异构集群系统的个体组成具有多样性,因此可以扩展同构集群系统的功能。针对异构集群系统的编队跟踪控制问题,文中基于领导者-跟随者模型,在有向通信拓扑结构下设计了一种分布式PI编队跟踪控制协议。设计了期望的时变编队队形,跟随者在跟踪领导者的同时可保持期望的编队队形,使系统中的所有智能体均能够达到期望位置。考虑到真实系统会受到外部未知有界扰动和一些不确定因素的影响,因此基于李雅普诺夫稳定性理论给出了保证系统跟踪误差一致有界的充分条件,并进行了鲁棒性分析。根据设计的控制协议及控制条件进行了仿真验证,结果表明所设计的PI编队跟踪控制策略能够有效解决异构集群系统的编队跟踪控制问题。