多模型自适应控制,作为传统自适应控制算法的改进, 在处理具有较大不确定性系统时具有显著的性能提升,也在近二十年中吸引了越来越多的研究关注.文章首先对多模型自适应控制的研究进展做了整体简要的探讨, 然后分别针对常用的多模型自适应控制算法进行了深入讨论,从算法思想,流程和主要结论等方面作了详细的分析.最后,分析指出了多模型算法研究工作中尚存在的问题和进一步的研究方向.
将模糊神经网络FNN应用于基于RFID技术的室内定位系统IPS, 提出一种基于模糊神经网络的RFID室内定位算法,算法将参考标签数据作 为神经网络的训练样本,建立``标签接收信号强度与标签读写器间距离RSSI-DIST''的映射模 型,然后利用最小二乘解确定目标的位置坐标.同时,对比了传统BP 神经网络 和FNN网络在建模和定位中的性能.在仿真和硬件平台测试中,模糊神经网络都要 比BP 表现出更优异的性能,表明基于模糊神经网络的算法更适合于IPS 系统.
非线性切换系统的分析和综合是近年来控制领域的研究热点, 具有重要的理论价值和实际意义.文章总结了带有不稳定模态非线性切换系统镇定的最新研究成果,分别讨论了带有部分不稳定模态和带有全部不稳定模态两种情况,并介绍了理论成果的若干实际应用方向, 如容错控制,多智能体协同控制,网络化控制等,最后对该研究方向进行了展望.
(Atomic Force Microscope)在生命科学等领域的应用日益广泛, 然而, 现有的AFM由于扫描范围较小, 难以得到尺寸较大的样品的全貌. 针对这个问题, 文章考虑AFM连续扫描时图像间存在的平移, 旋转, 尺度变换等关系, 提出了一种基于SURF特征的AFM图像自动拼接方法, 可快速准确地获取尺寸较大的样品的全貌, 并保留其细节信息, 以满足生命科学等领域的实际要求. 具体而言, 文章分析了AFM在进行连续 扫描时不同图像间重叠区域的特点, 提取得到了图 像的SURF (Speeded Up Robust Features) 特征, 并设计了一种精 度较高的图像双向配准方法, 通过综合考虑正反两个方向的变换矩阵 来得到更为准确的变换参数. 在此基础上, 采用渐入渐出的加权平均 融合方法来消除拼接缝等问题. 论文对这种AFM图像自动拼接方法进行 了大量实验测试, 结果表明: 这种AFM图像自动拼接方法具有方便快速, 准确度高等优点, 可应用于生物细胞扫描来展现其全貌.
针对具有任意切换序列的不确定线性切换系统, 提出一种鲁棒镇定切换控制律设计方法. 通过求解一组线性矩阵不等式, 计算切换系统的共同鲁棒控制Lyapunov函数, 进而构造一个双自由度的切换状态反馈控制律. 应用共同鲁棒控制Lyapunov函数性质和切换控制理论, 证明所提切换控制律的鲁棒渐近稳定性和逆最优性及共同鲁棒扇形裕度$(0.5, \infty)$. 最后以DC-DC升压变换器切换控制为例, 仿真验证文章方法的有效性和实用性.
研究一类前馈非线性系统的输出反馈半全局镇定问题. 值得指出的是, 文章研究的系统不可测状态依赖增长包含线性和高阶两部分, 融合并推广了 许多现有文献中的增长条件. 文章基于线性低增益观测器, 利用输出反馈占优方法, 构造了 结构简单且易于实现的线性输出反馈控制器. 通过适当地选取设计参数, 可以保证闭环系统 零解是局部指数稳定的, 且从给定包含原点的紧子集出发的解最终趋向于零. 仿真算例验证了文章结果的有效性.
智能执行器中的迟滞特性严重影响控制系统的精度和稳定性. 文章采用Bouc-Wen模型来描述迟滞特性,并融合该模型设计自适应控制器.对于Bouc-Wen模型的解特性未知,影响控制器的设计.首先通过傅立叶变换得到该模型的近似解,然后提出了预设自适应控制方法来保证系统跟踪误差的暂态和稳态性能.仿真结果验证了该方法的有效性.
能源危机的加剧促使人们不断的开发新能源,同时对于现有能源的使用也趋于高效化.民用和商业建筑物对于电能的消耗超过了70\%,为了提高建筑物的能源利用效率, 文章提出了一种基于校园微电网环境的蓄电池优化调度模型.由于基于RFID技术的校园ID卡的广泛使用, 并提出利用ID卡的信息来构建校园内人的行为模型,同时利用光伏电池板的物理模型来刻画光伏建筑发电系统的输出, 并采用场景树的方法对所建立的随机规划模型进行求解.最后,通过一个案例比较了场景树方法和一个启发式调度策略,为采用基于事件的方法求解此类网络化离散事件系统进行了初步探索.
针对无线接入网负载高波动的特点, 提出一种基于随机超时阈值的多路载频自适应开启的动态功耗控制策略, 在满足多类业务~QoS 的同时, 降低系统基站的能耗. 构建事件驱动的连续时间~Markov 控制过程系统分析模型, 将自适应载频开启节能控制转化为一个带约束的优化问题. 结合性能梯度估计与随机逼近, 提出一种基于策略梯度的在线自适应优化算法. 仿真实验结果验证了方法的有效性.
针对一类鱼雷型的水下自主航行器艏相角进行控制. 针对解耦后的艏相角数学模型给出一类非光滑类PD有限时间控制算法的设计和稳定性分析证明. 最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.
量子层析是对量子状态进行估计的标准技术,由于量子态测量的随机性, 以及实际应用中测量次数的限制,必须通过随机优化算法来获得量子态的估计.文章介绍了量子层析中的几种量子状态估计方法,从量子比特层析方法的原理与步骤, 到基于量子层析状态估计的最小二乘法,最大熵估计法,极大似然估计法,贝叶斯估计法,重点研究了各种优化方法的应用条件,并通过性能对比分析讨论了各自的特点与优劣.
为提高机器人的智能性与灵活性, 文章将人的示教引导作用引入到机器人控制系统中来, 通过设计具有适应性的人机交互控制策略, 使机器人能在人的引导下, 智能地配合操作人员完成指定的任务. 这种基于人机交互策略思想所设计的机器人, 克服了早期机器人仅能按照预先设定好的程序来完成指定动作序列的弊端, 拓宽了机器人的使用范围. 为了实现上述目标, 文章设计了一个双臂机器人在操作人员引导下移动物体的实验. 在实验中, 机器人的主动臂直接由操作人员通过力/触觉反馈设备进行控制, 从动臂能够自动调整其运动状态以配合主动臂的运动. 最终, 物体在两臂的夹持下, 按照主动臂的运动轨迹移动. 文章采用了一种基于函数逼近技术(Function Approximation Techniques-FAT) 的自适应阻抗力控制器并将其应用到上述实验中从动臂的运动控制. 在仿真实验中, 通过与PD(比例微分)+前馈补偿控制器的结果比较, 验证了所设计的基于FAT 的自适应控制器具有较好的控制效果.
如果有向图$G$含有生成树,并且$M$由$G$的闭强连通分支外节点构成拓扑所对应的$L$的一个子矩阵,其中$L$是图$G$的拉普拉斯矩阵,那么矩阵$M$是对角稳定的. 在多智能体系统协同一致算法的设计中,常常需要寻找正定对角矩阵$E$,使得$-EM- M^{T}<0$.结合前期研究成果,文章旨在给出一种新的分布式算法来构造矩阵$E$, 该算法只需要关于多智能体系统网络拓扑图$G$的局部结构信息.
可控性是现代控制理论中最重要的概念之一, 但是可控性只能给出系统可控或不可控的结论, 而不能给出系统可控的程度. 要回答这个问题, 需要对可控性进行定量化描述. 文章针对可控性的定量化指标的研究进行了调研和综述. 在调研的基础上, 将可控度主要分为三类: 基于可控性矩阵的可控度, 模态可控度, 状态范数可控度. 另外, 文章重点讨论了输入受限系统的可控度问题以及可行的研究. 最后, 分析研究了可控度在飞行控制中飞行器执行器配置, 容错控制分析, 航路规划以及飞行安全监控中的应用.
针对一类带有多干扰的非线性时变时滞关联系统, 考虑了复合抗干扰控制器设计问题. 复合抗干扰控制器的设计主要结合了基于干扰观测器的控制方法~(Disturbance observer based control, DOBC) 和~$H_\infty$ 控制方法. 系统受到的干扰可以分为 两类: 第一类干扰由外部系统描述, 并且与控制输入在同一通道; 第二类干扰假定满足有界~$H_2$ 范数. 设计干扰观测器估计第一类干扰, 并利用干扰估计值进行前馈补偿; 利用~$H_\infty$ 控制方法对第二类干扰 进行衰减. 利用~Lyapunov 函数理论分析了闭环系统的稳定性, 并以线性 矩阵不等式的形式给出了可解的时滞依赖条件. 最后, 利用数值仿真验证了 所提方法的有效性.
研究一类连续但非光滑的随机非线性系统的全局有限时间状态反馈镇定控制问题. 通过增加幂次积分器技术和四次Lyapunov函数的构造, 系统地给出了系统状态反馈有限时间镇定控制器的设计方法. 基于引入的随机非线性系统有限时间稳定的判定准则, 可以证明闭环系统的有限时间稳定性. 仿真结果进一步验证了所设计控制器的有效性.
针对一类参数不确定且含有未知关联项的随机非线性关联系统, 提出了一种自适应输出反馈控制方案. 该方案利用$K$滤波器估计不可量测的系统状态, 将动态面技术与输出反馈控制相结合, 避免了传统后推设计过程中对虚拟控制律反复求导出现的``复杂性膨胀''问题, 设计的自适应动态面控制器可以确保闭环系统中的所有信号在概率意义下半全局一致终结有界, 且跟踪误差收敛到一个小的残差集内.
