基于跟踪误差约束的机器鱼抗扰动路径跟踪控制

为了解决机器鱼在扰动下跟踪效率低的问题,本工作提出了一种抗扰动和自适应的误差约束控制方案。首先,通过设计虚拟控制输入,并利用积分环节更新了自适应视线制导律,消除了侧滑导致的运动位置偏离,增强了机器人的抗干扰能力。其次,通过构造机器鱼的偏航和浪涌自适应控制器,使神经网络函数拟合模型的不确定项和水流扰动,并用逼近值补偿系统的控制输入。这提升了机体的环境适应性。最后,利用障碍Lyapunov理论,机器鱼跟踪位置和角度的一致最终有界性被证明。通过模拟和实验,与经典制导方案相比,所提方案提高了机器鱼的跟踪效率和稳态性能,使机器鱼的位置误差收敛速率平均提升了14.57%。

弹群分布式一致误差约束自适应最优协同拦截方法

为解决机动目标干扰下协同制导系统模型部分未知以及一致误差约束限制导致协同一致性差的问题,建立前馈补偿+反馈优化的复合协同制导架构,提出分布式自适应最优协同拦截制导方法。在前馈补偿部分,设计障碍Lyapunov函数非线性映射机制,补偿误差约束影响。设计权值自适应的神经网络观测器,实现对目标未知机动干扰的在线估计;在反馈优化部分,采用自适应动态规划技术设计虚拟控制量和实际控制量,将每一步中控制量设计转化为非线性耦合哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程的求解问题。构建分布式自适应评价网络,设计残余误差驱动的评价网络权值自适应更新律,实现对HJB方程中最优代价函数的在线迭代求解。基于Lyapunov稳定性理论证明了非线性协同制导闭环系统的稳定性,确保了协同一致性误差的收敛性。数值仿真结果表明:新方法能够在保证拦截制导精度的同时将协同一致性误差降低至0.01 s。

遗传算法用于曲线的误差约束多边形近似

提出了一种求解曲线的误差约束多边形近似问题的遗传算法.其主要思想是:1)采用变长染色体编码机制,以减少存储空间和计算时间的消耗;2)针对问题的特点,提出了一种新的杂交算子——基因消去杂交,以尽可能地消去染色体上的冗余基因,从而提高算法的寻优能力;3)采用染色体修复策略处理遗传操作产生的不可行解,该策略通过迭代地向染色体追加有价值的候选基因来实现染色体的修复,并提出一种对染色体的候选基因进行评估的机制.通过实验评估并与其他遗传算法进行比较,结果表明,提出的算法性能更优越.

最大误差约束下最小二乘准则FIR滤波器设计

考虑了一类加权最小二乘复系数FIR滤波器的设计问题,要求滤波器通带及止带内频点的频率响应与期望响应误差小于给定的最大误差门限。结合半正定优化理论,经过数学推导,将该设计问题转换为半正定优化问题,然后借助内点方法给出最优滤波器系数。另外,该方法能够检测出给定约束条件的优化问题是否存在可行解,从而可以使设计者能够以自适应的方式调整约束条件。仿真结果表明设计算法是十分有效的,并具有很好的稳健性。

一种基于人体测量学数据误差约束的四肢皮肤变形方法

利用Barr以及NFFD算法实现虚拟人的四肢皮肤变形,提出了人体测量学数据的误差分析模型,并在此基础上提出了一种满足误差精度要求的人体皮肤变形方法。实验结果表明,这种皮肤变形方法能满足人体测量学数据的误差要求,实现准确而逼真的四肢皮肤变形。

输出误差约束的非线性系统的预定性能反步控制及应用

针对带有执行器故障、外界干扰与不确定参数的非线性系统的控制问题,提出自适应预定性能反步控制策略。首先,采用结构简单的障碍Lyapunov函数处理输出误差约束;其次,通过自适应律对不确定参数进行估计,并构造干扰观测器估计综合不确定,解决执行器故障、外界干扰与传统反步控制的“计算爆炸”问题;在此基础上设计预定性能控制器;再次,基于Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性、输出误差满足约束;最后,通过永磁同步电机仿真验证所设计的控制策略的有效性。

基于非凸加权L_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法

图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。

一种基于误差约束的动态聚焦最优分段方法

针对超声成像系统逐点聚焦在工程实现中存储量大的缺点,提出一种动态聚焦最优分段方法。首先根据给定的聚焦延时约束误差进行几何分段,然后依据聚焦通道数和采样率计算各分段的位置序数和相应的聚焦延时参数,最后通过动态调整折线逼近单位实现对各个通道的聚焦延时误差的进一步优化。在此基础上,提出了与之相应的聚焦延时参数的压缩存储与实时生成方法。为了验证该方法的有效性,进行了聚焦误差分析和点目标成像实验。实验数据分析与测试结果表明:所提出的方法可以对全程探测范围内的动态聚焦进行最优分段,并将各通道的聚焦延时误差限定在约束误差范围内,且其成像效果与逐点聚焦成像效果基本一致,结构相似性指标达到0.947 7。

基于到达角误差约束的稳健宽带波束合成算法

针对阵列天线存在系统误差的情况，在Frost结构的基础上提出了一种改进的稳健宽带波束合成算法。该算法以信号到达角（DOA）误差为约束条件合成期望信号，并把滤波器优化设计转化为凸优化问题，使用内点迭代法有效解决，进一步使得期望的信号响应具有一定的波动性，从而使得更多的自由度应用在干扰和噪声的抑制上，达到优化加权制的目的。仿真结果表明，当系统存在一定的DOA误差、幅相误差和位置误差时，所提出的宽带波束合成算法获得的信干噪比（SINR）比worst—case约束算法提高约1～3dB。

基于障碍Lyapunov函数的多智能体系统误差约束同步

带误差约束的多智能体同步除了要求多智能体的状态同步以外,同时还要求同步误差受给定的界约束。针对期望实现误差约束的未知非线性领航-追随者多智能体系统,提出了一种分布式神经自适应同步控制方法。首先利用神经网络近似智能体动力学方程中的未知非线性项,提出了一种新的分布式障碍Lyapunov函数来限制同步误差,然后根据所提出的障碍Lyapunov函数,通过稳定性分析推导出分布式自适应控制律。最后给出了一个仿真实例,验证了利用所提出的控制律可以实现同步误差约束。

误差约束下高压输电线路分布参数并行辨识方法

为解决传统高压输电线路分布参数并行辨识方法,辨识正确识别率低的问题,基于误差约束下,针对其设计一种新型辨识方法。通过研发实时断面序列及潮流文件的批量获取程序,以及线路参数自动替换程序,为元件参数实测提供校验手段,此后,基于误差约束下,仿真计算采集到的历史断面数据及生成的潮流文件,实现高压输电线路分布参数并行辨识。设计实例分析,结果表明,设计辨识方法能够正确辨识样本个数明显高于对照组,证明其辨识正确识别率更高,能够解决传统辨识方法,辨识正确识别率低的问题。

预设时间性能约束下高超声速飞行器的自适应容错控制

考虑输出误差约束、不确定和执行器故障影响下的高超声速飞行器的跟踪控制问题,提出自适应容错反步控制策略。首先,设计指数型预设时间性能函数,保证输出误差在预设时间内满足约束要求。其次,通过自适应律解决不确定项和升降舵故障。利用跟踪微分器解决“计算爆炸”问题,避免反步控制中对虚拟控制输入的高阶求导。最后,基于Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性,并通过仿真验证所提控制策略的有效性。

输出误差约束下四旋翼无人机预定性能反步控制

针对外界干扰和输出误差约束条件下的四旋翼无人机的跟踪控制问题,提出预定性能反步跟踪控制策略.首先,将四旋翼无人机动力学模型转换为带有外界干扰的严反馈形式;然后,利用反步法设计控制器,通过引入障碍Lyapunov函数保证跟踪误差的预定性能,设计干扰观测器对外界干扰进行估计,并通过滤波器估计姿态子系统中部分虚拟控制输入的导数;通过稳定性分析说明所设计的控制器可以保证跟踪误差的有界稳定性,且跟踪误差一直处于预设边界内;最后,通过仿真验证所设计控制策略的有效性.

康复步行训练机器人位置和速度跟踪误差同时约束的安全预测控制

康复步行训练机器人通过跟踪医生指定的运动轨迹,帮助患者步行训练,针对运动过程中位置和速度跟踪误差过大,影响康复者的安全问题,提出一种预测控制方法,目的是使康复步行训练机器人从任意位置出发同时实现轨迹和速度跟踪,并将跟踪误差约束在指定范围内,提高系统的安全性。通过离散化康复步行训练机器人的动力学模型,建立了具有控制增量形式的预测模型。在预测时域内,设计轨迹跟踪误差性能优化指标,并构建运动位置和速度跟踪误差约束条件,通过设计辅助运动轨迹并求解控制增量形式的二次规划问题,获得了时域内满足误差约束条件的预测控制。通过仿真和实验研究,结果表明了所提控制方法同时约束位置和速度跟踪误差的有效性和优越性。

切向加速度与弦误差约束的CNC系统时间最优轨迹规划

针对计算机数控(CNC)系统给定参数化路径,给出了一种求解时间最优轨迹规划问题的凸优化方法.轨迹规划问题考虑切向加速度约束与弦误差约束.通过建立两种约束下的状态容许空间,分析约束对时间最优轨迹的影响.通过非线性变量代换,时间最优轨迹规划问题被表述为一个与时间无关的凸最优控制问题.基于控制向量参数化(CVP)方法,问题被进一步转化为易于求解的凸优化问题.以路径参数对时间的二阶导数(参数加速度)为优化变量,序列二次规划(SQP)方法获得问题数值解.文末通过求解两个测试路径的时间最优轨迹规划问题,验证方法的有效性.

执行器故障和非对称误差约束下的时延多智能体系统自适应事件触发控制

本文针对非线性多智能体系统一致性跟踪控制问题,设计自适应事件触发控制策略.首先,通过引入非对称障碍Lyapunov函数,使输出误差满足非对称约束条件.其次,采用Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函和Young不等式消除状态时延的影响.利用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数.再次,结合有界估计法和光滑函数有效补偿执行器故障和网络引起的误差.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统半全局有界稳定.最后,通过仿真验证所设计控制策略的有效性.

误差方差约束下Delta算子不确定系统的鲁棒H_∞ 滤波(英文)

研究Delta算子不确定系统在稳态估计误差方差约束下的鲁棒H∞ 滤波问题 .目的是设计滤波器 ,使得系统在状态矩阵和输出矩阵均存在不确定性时 ,滤波过程是渐近稳定的 ,每个状态的稳态估计误差的方差不大于事先给定值 ,且从噪声输入到误差输出的传递函数满足给定的H∞ 范数约束 .基于矩阵不等式方法 ,提出了滤波器的存在条件和显式表达式 .所得结果可将连续和离散系统的有关结论统一到Delta算子框架 .

FIR数字滤波器幅频响应约束最大加权相位误差最小化设计

多数信号滤波应用,对滤波器幅频响应的要求高于相频响应.本文研究了满足幅频响应约束的有限脉冲响应(Infinite Impulse Response,FIR)数字滤波器设计,提出了最大加权相位误差最小化方法.用凸的椭圆误差约束代替非凸的幅值误差约束,将设计问题转化为凸问题;通过与二分技术结合,提出了给定权函数的幅值误差约束最大加权相位误差最小化设计的求解算法.以此算法为核心,构建了迭代重加权最大加权相位误差最小化算法,其中的权函数不再固定,而是基于修改的群延迟误差包络线在迭代中不断更新.权函数收敛后,所得滤波器具有近似等纹波的群延迟误差,最大群延迟误差得到了有效减小.仿真实验表明,与现有相位误差约束最大幅值误差最小化方法相比,得到的FIR滤波器具有更小的最大相位误差和最大群延迟误差.

平面5R并联机器人约束误差影响分析

少自由度并联机器人中的过约束构型,具有结构简单、刚度大的优点,但其依赖运动副轴线间的特殊几何约束关系,如平行、垂直、汇交于一点等,来实现预期的动平台自由度。此类机构有对几何约束条件敏感的缺点,约束误差的存在将对机构产生一系列不良影响。基于此,以平面5R并联机器人为对象,在分析其过约束特性基础上,研究运动副轴线几何约束误差导致的回路封闭变形协调条件。应用矩阵力法计算强制装配引起的机构附加内力以及连杆的变形,从而分析动平台的寄生运动以及机构的应变能波动。对一种具体的5R并联机器人进行仿真分析,计算结果揭示了过约束机构对运动副轴线几何约束误差的敏感性以及约束误差与过约束共同作用下对并联机器人性能的影响机理。

γ约束均方误差下的无线信道加密方法

无线信道的开放性和电磁信号的广播特性对无线通信系统的安全提出了极大挑战.无线信道引入的安全问题还需要从无线信道本身加以根本解决.现有基于无线信道的物理层安全方法大多利用了多天线带来的空间冗余,无法应用于单天线点对点的场景.为此,本文首先提出了γ约束均方误差的概念,通过放宽授权用户的最佳线性接收条件在发送端引入预编码权值的冗余.在此基础上将物理层安全问题转变为发送信号随机化问题,并给出了具体分析和相应的理论推导.然后利用无线信道特征的短期可逆性、快速去相关性提出一种全新的物理层加密方法.分析和仿真结果表明,该方法在保证授权用户无条件正常接收的同时大大降低了信号被非法用户截获的概率.