具有未知扇区非线性输入混沌系统的自适应滑模投影同步

研究了一类具有未知扇区非线性输入且含有未知不确定性和外部干扰的主从混沌系统的投影同步问题.首先选择了一个合适的滑模面,然后基于Lyapunov稳定性理论设计滑模控制器和自适应更新规则.所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性.通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的仿真研究,验证了所设计控制器的有效性.     

基于分段模糊Lyapunov函数的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

研究了具有控制输入约束和外部干扰的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.在轨迹跟踪位姿误差的T-S模型和并行分布补偿框架下,利用分段模糊Lyapunov理论给出了满足控制输入约束的H_∞控制器设计方法,并证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提方法的有效性.      

基于TMS320DM6446的多媒体视讯终端

系统选用基于达芬奇技术的多媒体数字芯片TMS320DM6446作为系统CPU,并采用最新视频编码标准H.264压缩算法,实现基于IP网络的视讯终端系统.文中详细介绍了TMS320DM6446的硬件架构、系统的硬件构成和核心模块的实现,分析系统设计中的难点及关键技术.实验结果表明,该系统在不降低视频质量的前提下能够满足对D1分辨率的视频图像进行采集、实时编码和传输的要求,系统处理性能高,集成度强,交互性好,充分体现了高性能计算技术的特性.     

混合时变时滞神经网络的状态估计器设计

研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性.      

基于PCGM模型的联机手写体韩文识别

韩文是一种常见的东方文字。相对于英文和汉字,韩文字具有大类别,类与类之间相似度极高,基本笔画单位具有以二维几何方式进行排列等特点,因此联机手写体韩文字符识别一直是一个难点。提出了基于PCGM模型的韩文字母识别,用字母的PCGM模型从韩文字分割出来,将分割出来的字母对此模型进行训练,使模型收敛稳定。实验结果表明方法对韩文字的识别有显著效果。     

一种改进型T-S模糊神经网络

对T-S模糊神经网络进行了分析,提出了一种新型T-S模糊神经网络,改进了前件网络的结构及学习算法,减少了模糊规则层的节点数,有效地克服了T-S模糊神经网络模糊规则冗余的缺点。这种新型T-S模糊神经网络具有学习算法简单、收敛速度快等优点。把该网络应用到卷取温度控制中进行仿真,得到了满意的结果。     

多变量系统辨识在电加热炉系统中的研究

介绍多变量系统辨识在电加热炉系统中的应用。在确定合适的采样周期和输入信号后，获得了可供辨识的输入输出数据，并利用Guidorzi法离线辨识出模型的结构。为了克服有色噪声的影响，在辨识过程中用Ⅳ（Instrumental Variable)法估计出模型的参数。通过对残差的白性检验，验证了所建立模型的可靠性。最后，对Ⅳ法和RLS（Recursive Least Square)不的辨识精度进行了比较。