基于粒子群优化的有约束模型预测控制器

研究了模型预测控制(MPC)中解决带约束的优化问题时所用到的优化算法,针对传统的二次规划(QP)方法的不足,引入了一种带有混沌初始化的粒子群优化算法(CPSO),将其应用到模型预测控制中,用十解决同时带有输入约束和状态约束的控制问题.最后,引入了一个实际的带有约束的线性离散系统的优化控制问题,分别用二次规划和粒子群优化两种算法去解决,通过仿真结果的比较,说明了基于粒子群优化(PSO)的模型预测控制算法的优越性.     

一阶惯性大时滞系统Smith预估自抗扰控制

大时滞系统是工业过程控制中的典型难题,将先进控制方法应用于大时滞系统时需要与传统的Smith预估器相结合才能获得理想的控制效果。针对一阶惯性大时滞系统,研究了Smith预估器与线性自抗扰控制技术相结合的设计问题,分析了系统的稳定条件和参数摄动问题。证明了当被控对象参数与Smith预估器参数相同时,闭环控制系统稳定的结论,同时推导了参数不同时控制系统稳定的一个充分条件。另外基于数值仿真,从暂态性能、稳定裕度和抗扰能力三方面分析了系统参数和控制参数摄动的影响作用,这些结果可用于Smith预估器和线性自抗扰控制器参数的整定。     

基于自适应神经模糊推理系统的船舶航向自抗扰控制

在实际的船舶航向控制中,航向系统在受到外界风浪干扰时表现出的模型非线性和参数不确定性,为航向控制器的设计带来了困难。针对该问题,设计了常规的线性自抗扰控制器和两种在线学习的自抗扰控制器。利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)实现自抗扰控制器参数的在线调整,设计了自适应PD的自抗扰控制器和自适应扩张状态观测器(ESO)的自抗扰控制器;分别在船舶受到外界扰动和参数摄动的两种情况下进行了仿真,仿真表明自适应自抗扰控制器控制效果更好,抗扰能力更强,表现出较强的鲁棒性。     

基于混沌的视频压缩与加密方法研究

针对多媒体流的压缩与加密技术,分析了很多算法在安全性和实时性上存在的缺点。对现有多种代表算法做出了比较,将一些算法的优点与混沌伪随机序列发生方法相结合,提出了一种适于软件实现的安全性高、速度快的加密方法,并分别针对MPEG2视频压缩算法和基于小波变换的视频压缩算法的特性进行加密处理。实验结果表明,MPEG2混沌加密算法可实现实时处理,基于小波变换的混沌加密算法能达到较高压缩比。     

基于转速反馈的动力翼伞纵向串级控制

为提高动力翼伞纵向跟踪效果,并针对现有模型及控制方法的局限性,着眼于实际飞行试验,提出一种基于转速反馈调节的串级自抗扰控制策略.首先在动力翼伞纵向模型的基础上,改进引入无刷直流电机模型,并利用转速测量装置实时更新电机转速信息,应用最小二乘法拟合电机转速与螺旋桨静推力的非线性关系.设计纵向轨迹控制器,内环实现对电机转速的...     

基于P2P网络技术的视频直播系统的实现与测试

对常见的几种P2P组网模式进行了研究和分析,设计并实现了一个基于P2P技术的网络视频直播原型系统,对其主要性能指标进行了测试.     

二阶非线性系统自抗扰控制的全局渐近稳定性

自抗扰技术应用已十分广泛,但其稳定性和收敛性分析仍是一个核心问题.因此,基于二阶非线性动态系统,设计了线性自抗扰控制器,并利用李雅普诺夫函数方法,通过理论分析和数学证明得到了系统大范围渐近稳定时的控制参数可行域.当被控对象的动态模型已知时,只要系统总扰动的导数满足利普希茨条件,控制参数可以从得到的可行域内任意选择.当被控对象的动态模型未知时,还需满足总扰动关于输入和外扰的二阶导数等于零这个条件.然后针对不同的利普希茨常数绘制了参数可行域,并对系统进行了数值仿真,体现了自抗扰控制技术的强鲁棒性.这些分析都建立在扩张状态观测器和控制器相结合的基础上.     

比例阀控电液系统抗扰换向滞后补偿反步控制

针对比例阀存在换向滞后,电液系统受到的外部干扰,液压油弹性模量随渗入的空气变化、未建模动态,这些因素增加了设计电液位置控制器的难度,本文使用线性扩张状态观测器(LESO)对比例阀控电液系统的内部扰动、外部扰动、未建模动态进行估计,将虚拟控制量的非线性函数纳入抗扰反步控制器设计,实现比例阀控电液系统换向滞后补偿.分析了闭环系统的稳定性,证明当扰动导数有界时,观测误差和跟踪误差都有界,调整控制器增益与非线性项参数可使跟踪误差收敛到原点附近,仿真和实验表明,本文设计的控制器能显著缩短比例阀换向滞后、提高电液位置控制系统的跟踪速度、精度与抗扰能力.     

基于FPGA的无线传感器网络节点设计

针对应用日益广泛的无线传感器网络及其所面临的网络节点数据实时处理能力还比较有限的现状,提出了一种新的设计解决方案,即基于FPGA的无线网络传感器节点设计方法.采取应用广泛的基于ZigBee协议的无线传感器网络,将其使用的灵活性与FPGA的数据计算处理快速实时性与配置自由的特点结合起来,充分发挥两者的优势,完成一种更具优势的传感器网络节点设计.