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针对过程噪声设定边界与真实噪声边界失配的有界干扰离散线性不确定系统,提出一种具有自适应噪声边界的Tube可达集鲁棒模型预测控制方法.首先,该算法引入基于MIT规则的自适应集员滤波在线估计系统状态和噪声边界.其次,基于估计值,通过迭代自适应集员滤波的时间更新部分计算出预测时域内闭环不确定系统状态的可达集.最后,用可达集代替不变集并根据Tube鲁棒模型预测控制策略,给出了实际不确定系统的控制律,确保系统状态鲁棒渐近稳定,并收敛于终端干扰不变集.仿真结果验证了该控制方法的有效性. 相似文献
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约束自适应反步法及其在飞行控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决系统含有参数不确定性和(状态)执行器受限条件下的鲁棒自适应控制问题,将SISO系统指令滤波器推广到MIMO系统,提出一种基于指令滤波的自适应块控反步方法。在设计(虚拟)控制律时引入指令滤波器,在克服标准反步法虚拟控制律导数计算膨胀问题的同时,能够施加系统状态和执行器的限制条件,并通过引入扩展跟踪误差,有效解决了约束条件下参数估计过程的稳定性和跟踪误差收敛问题。给出了Lyapunov闭环稳定性证明,并将该方法应用于含有未知气动参数和输入饱和约束的飞行器非线性姿态控制器设计。6自由度飞行仿真表明,该控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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和声搜索粒子滤波视觉跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
为了降低粒子滤波精度对精确重要性采样函数的依赖性,提高粒子滤波的视觉跟踪效果,将和声搜索引入到粒子滤波框架中,提出了一种基于和声搜索的粒子滤波视觉跟踪算法.通过记忆考虑、基因变异、随机变异等和声搜索算子结合当前观测信息,改善了粒子滤波视觉跟踪算法的重要性采样函数,增强了重要性采样函数对系统状态转移模型的鲁棒性.同时,对和声搜索参数进行了优化,平衡了视觉跟踪实时性和精确性的要求,并对粒子的权重进行了补偿,使其符合粒子滤波的理论基础贝叶斯估计.实验结果表明:优化的和声搜索参数,比常见参数更适合和声搜索粒子滤波;与基于粒子滤波、和声搜索、Mean-Shift改进的粒子滤波、分布场、多示例学习等视觉跟踪算法相比,和声搜索粒子滤波视觉跟踪算法能够在光线变化、遮挡等复杂场景下获得了更精确的视觉跟踪效果.和声搜索粒子滤波算法较好地结合当前观测与历史信息,获得鲁棒的视觉跟踪性能. 相似文献
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针对某巡航导弹地形跟踪的高精度测高问题,文中采用适应角法的光学前视系统,以减少传统高度表法的飞行高度测量误差。仿真计算表明.该方法可以有效降低巡航导弹在丘陵和山区的飞行高度,提高地形跟踪的能力。 相似文献
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