离散网络化控制系统的鲁棒H∞控制

提出了一种新的建模方式研究同时含有时变延时以及数据包丢失的离散网络化控制系统的鲁棒H∞控制问题。引入自由权矩阵并结合Lyapunov-Krasovskii方法推导出使得网络化控制系统鲁棒渐近稳定并满足具有H∞扰动衰减度γ的充分条件,自由权矩阵的引入可以很大程度上降低用传统固定权矩阵来分析网络化控制系统所带来的保守性。由于条件中非线性项的存在,利用锥补线性化的方法将其转化为基于线性矩阵不等式的非线性最小化的问题,并分别给出了求解最大延时以及次优γ的算法。仿真算例说明了本文建模方式的有效性和优越性。     

移动机器人编队视觉定位方法研究

该文提出一种基于视觉的移动机器人编队定位方法。该方法采用基于纹理的图象对机器人进行标识,然后使用纹理中的特征点对机器人的位置和姿态进行估计,使用最小二乘算法使估计结果误差最小。实验证明该方法能够有效地对编队的移动机器人定位,同时对环境干扰具有鲁棒性。     

船舶电站柴油机H∞调速器的仿真研究

为了提高柴油机调速系统的动态精确度,抑制负荷的扰动,将H∞控制理论应用于柴油机调速系统的设计,将系统的性能要求转化为标准H∞控制问题。计算机仿真实验结果表明,所设计的H∞调速器能在考虑系统模型不确定性的情况下,有效地提高了系统的动态精确度和抑制扰动的能力,改善了船舶电力系统频率的稳定性。     

时滞相关滑模L2-L∞控制非线性不确定系统

针对一类非线性不确定时滞系统,依据变结构控制理论,设计了时滞相关滑模控制器使系统状态到达并保持在预先设计的比例-积分型滑模面上。在此基础上设计了无记忆L2-L∞状态反馈控制器,应用线性矩阵不等式方法,给出了系统滑动模态鲁棒渐近稳定且具有L2-L∞扰动衰减水平γ的时滞相关充分条件。应用锥补线性化方法将非凸可行性求解问题转化为受线性矩阵不等式约束的序列最小化问题。结合数值实例,通过时滞相关滑模控制器使系统状态稳定在给定的滑模面,应用Matlab中的LMI（Linear Matrix Inequation）工具箱求解得到了状态反馈控制器,并应用该状态反馈控制器使系统滑动模态鲁棒渐近稳定,且具有L2-L∞扰动衰减水平γ,证实了该方案的可行性。     

利用地磁/星光观测角度的飞行器自主导航方法

针对地磁场模型精度较低从而导致导航精度不高及基于轨道动力学方程的天文导航方法的局限性问题,提出了一种利用天文,地磁信息进行飞行器自主导航的方法,建立了适用于一般飞行器的动力学方程,并推导了系统的观测方程.该方法以星光与地磁矢量夹角为观测量,采用Unscenteal Kalman Filter(UKF)方法估计飞行器的位...     

Ad Hoc网络混合路由协议AOHR能耗分析

对AODV与OLSR混合路由协议（AOHR）的能耗进行了分析。在AOHR中,每个节点维护指定跳数内的节点和路由信息,在和该区域内的节点通信时可以利用OLSR协议的先验特性直接获得路由信息;在和该区域外的节点通信时可以利用AODV协议的后验特性进行动态路由查询和建立。AOHR协议还利用了OLSR协议提供的多点中继转发MPR（Multipoint Relay）来减少AODV广播包的网络开销。此外,AOHR协议还可以采用区域半径动态调整的策略来提高协议的普适性。针对AOHR协议的这一特点,对区域半径动态维护的AOHR协议与AODV和OLSR协议在能耗方面的差异进行了理论和仿真分析。结果表明AOHR协议具有比AODV和OLSR协议更长的生存期,并且每个节点的能耗更加平均。     

船舶电站柴油机非线性H∞调速器

船舶电力系统频率的稳定性主要取决于船舶电站柴油机调速系统的转速响应特性.船舶电站柴油机调速系统是一个非线性控制系统,为了分析系统的动态特性,首先建立柴油机调速系统的非线性数学模型,然后以此为基础设计非线性H∞调速器.将直接反馈线性化和H∞控制理论相结合应用于柴油机调速器的设计,把系统的性能要求转化为标准H∞控制问题,通过解Riccati方程,获得了柴油机非线性H∞转速控制律.计算机仿真结果表明,设计的非线性H∞调速器能在充分考虑系统模型不确定性的情况下,有效地提高系统的动态精度和抑制扰动的能力,改善了船舶电力系统频率的稳定性.     

Robust L1 model reduction for stochastic time-delay systems

This paper investigates the problem of robust L1 model reduction for continuous-time uneertain stochastie time-delay systems. For a given mean-square stable system, our purpose is to construct reduced-order systems, such that the error system between these two models is mean-square asymptotically stable and has a guaranteed L1(also called peak-to-peak) performance. The peak-to-peak gain criterion is first established for stochastic time-delay systems, and the corresponding model reduction problem is solved by using projection lemma. Sufficient eonditions are obtained for the existence of admissible reduced-order models in terms of linear matrix inequalities (LMIs) phls matrix inverse eonstraints. Since these obtained conditions are not expressed as strict LMls, the cone complementarity linearization (CCL) method is exploited to cast them into nonlinear minimization problems subject to LMI constraints, which can be readily solved by standard numerical software. In addition, the development of reduced-order models with special structures, such as the delay-free model, is also presented. The efficiency of the proposed methods is demonstrated via a numerieal example.     

基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法

针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆、变异、选择和受体编辑算子.交异算子使子群体动态变化实现子群体闻相互交换信息,具有良好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高的优点,可用于工程问题中具有各种特性的复杂函数优化.