广义线性变参数系统输出反馈鲁棒控制

广义线性变参数系统能更准确描述物理系统且是完成增益调节控制的关键.本文研究广义线性变参数系统的鲁棒性能分析和输出反馈鲁棒控制问题.首先采用广义Lyapunov不等式方法分析了系统的容许性和H∞范数,给出了基于线性矩阵不等式的容许和鲁棒性能条件;然后讨论了广义线性变参数系统H∞鲁棒控制器的存在性,通过求解代数Riccati方程给出了输出反馈鲁棒控制器构造方法.

感应电机转矩跟踪无源控制及自适应观测器设计

针对感应电机高性能转矩跟踪控制和磁链难以直接测量问题,提出了基于无源性的转矩跟踪和自适应磁链观测器控制方案.首先基于感应电机的无源性特性设计了渐近稳定转矩跟踪控制器,重新配置了系统的平衡点,通过注入阻尼提高系统的收敛速度.然后通过将定子电流和转子磁链作为状态变量构建了自适应磁链观测器,简化了观测器结构,根据Lyapunov稳定性理论设计了自适应控制律,实现转子磁链、转速和定子电阻的在线估计.为减小转速估计误差对观测器的影响,给出了观测器增益矩阵的选择方法.仿真结果表明本文所提出的基于自适应观测器的无源控制方案能够有效提高感应电机的动静态性能.

交联聚乙烯电缆绝缘中的电树枝与绝缘结构亚微观缺陷

半结晶高聚物中的电树枝特性远比纯脆性或柔性聚合物复杂,源于材料中的结晶区和无定形区两相共存。在厚绝缘交联聚乙烯(XLPE)中还存在不均匀结晶和微孔高度集中,以及残存应力,导致电树枝特性更加复杂。本文提出利用生长速度比和扩展系数两个新参数来研究XLPE中的电树枝生长规律。根据XLPE电缆绝缘中电树枝结构特征和生长特性,研究了电树枝的影响因素和绝缘中的四种亚微观绝缘结构弱点,分析了微孔集中、大球晶边界及结晶排渣、应力、电场局部集中所导致的电树枝在绝缘内侧的迅速扩展现象,提出了超高压XLPE电缆发展所必须解决的亚微观绝缘结构缺陷在电缆绝缘内侧集中问题及其对策。

基于功能性电刺激的腕部震颤抑制系统线性自抗扰控制

功能性电刺激是实现病理性腕部震颤抑制的重要手段.但是,由于腕部肌骨系统生理特性复杂,难以对其准确建模,限制了震颤抑制控制的效果.针对上述问题,首先,建立腕部肌骨系统的Hammerstein模型,给出参数辨识方法;然后,针对肌肉非线性招募特性通过前馈控制进行模型线性化,进而设计自抗扰控制器实现对肌骨系统建模误差和震颤等外部扰动的估计和补偿,根据带宽法和稳定裕度要求完成控制器参数整定,并对闭环系统的跟踪和抗扰性能进行仿真分析;最后,基于腕部震颤抑制系统平台对所提出自抗扰控制方法与PID控制进行对比实验,验证所提出控制方案的有效性.

基于数字水印的人脸与声纹融合识别算法

提出远程多模态的生物特征数字水印算法,将声音特征作为水印加入到人脸图像中.运用文献[1]提出的改进型量化索引调制(QIM)方法,算法加入一个脆弱型的水印用于篡改检测,同时加入一个鲁棒型水印用于隐藏声音的高斯混合模型(GMM)参数.利用人脸、声纹和多模态识别算法,提出的方法能够实现对篡改的检测,对常见的攻击,例如图片缩放、高斯噪声、模糊化、伽马校正和JPEG压缩等具有鲁棒性.在由295人组成的XM2VTS数据库上,该多模态系统能够获得95.93%的识别率,同时获得3.19%的等错误率.

基于功能性电刺激的腕关节震颤抑制自适应重复控制研究

震颤是肢体一种非自主和重复性的摆动动作,在基于功能性电刺激(FES)的震颤抑制系统中可将其视为周期性扰动信号。因此,利用重复控制器调节施加在相应肌肉上的FES强度和时间,从而产生与震颤运动反相的肌肉力矩,是震颤抑制的一种可行手段。目前,大多数基于FES的重复控制系统都假设震颤是固定的单一频率信号,但实际上震颤可能是多频率信号,且震颤频率也会随时间变化。本文从频率角度对意向性震颤患者数据进行分析,提出了内模切换的自适应重复控制器来抑制不同频率的腕关节震颤。仿真和试验结果表明,所提出的并联多内模和串联高阶内模切换的自适应重复控制对多频率和单频率震颤信号可实现平均84.98%的抑制效果,比传统单内模重复控制器和基于滤波的反馈控制器在震颤抑制性能上均有明显提高。因此本文所提基于FES的自适应重复控制方法可以更为有效地解决意向性震颤患者腕部震颤问题,为患者后续运动功能障碍的康复提供有效的技术支撑。