非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器

常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制.     

一种新颖的鲁棒模糊滑模观测器设计及干扰重构方法

针对一类由T-S模糊模型描述的不确定非线性系统,提出一种新颖的鲁棒模糊滑模观测器设计和干扰重构方法.首先,给出一种T-S模糊模型的等价形式.其次,在考虑滑模匹配条件不满足、状态不可测的情况下,利用高增益估计器构造辅助变量.为避免其峰化问题,提出基于高增益估计器的鲁棒滑模观测器.然后,基于所提出的等价形式,给出一类不确定非线性系统的鲁棒模糊滑模观测器设计方法.并证明其不但对系统的未知干扰具有鲁棒性,而且能保证状态估计残差在有限的时间内收敛于任意小的邻域,并可应用等价输出误差介入原理重构出系统的干扰.最后,将该方法应用于双关节机械臂的控制仿真实验.结果表明所提方法的有效性.     

基于特征点分段的多元时间序列相似性搜索

现有的各种多元时间序列相似性搜索方法难以准确高效地完成搜索任务。提出了一种基于特征点分段的多元时间序列相似性搜索算法,提取所定义的用于分段的特征点,分段后将原时间序列转化为模式序列,该模式序列能够很好地保留原序列的全局形状特征,再用分层匹配的方法进行相似性搜索。实验结果表明,该方法能够有效刻画序列的全局形状特征,通过分层匹配保留局部的相似性,同时提高搜索准确率。     

蒸汽发生器水位的输出反馈H_∞控制

线性参数变化(LPV)输出反馈H∞控制器的设计,用于具有动态参数变化的蒸汽发生器的水位控制系统.首先考虑蒸汽流量和给水流量对水位的影响,建立LPV系统的数学模型,然后运用线性参数变化的理论和Lyapunov稳定性理论设计蒸汽发生器水位控制系统的输出反馈H∞控制器.控制器既保证了系统的稳定性,又有很好的性能指标,过程是控制器按照反应堆功率自动调节,控制器的求解过程是以线性矩阵不等式的形式表达出来的.最后运用Matlab软件对水位控制系统进行仿真,仿真结果很好地验证了控制器的可行性.     

基于改进谱聚类的图像分割算法

针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵,而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷,提出一种新的相似性度量公式--加权欧氏距离的高斯核函数,充分利用图像特征相似性信息和空间临近信息构造相似性矩阵。在谱映射过程中,采用Nystrom逼近策略近似估计相似性矩阵及其特征向量,大大减少了求解相似性矩阵的运算复杂度,降低了内存消耗。对得到的低维向量子空间采用一种新型的聚类算法--近邻传播聚类算法进行聚类,避免了传统谱聚类采用K-means算法对初始值敏感,易陷入局部最优的缺陷。实验表明该算法获得了比传统谱聚类算法更好的分割效果。     

多机器人系统传感器融合技术应用研究

当前应用于机器人的多传感器数据融合研究大都集中在机器人自主导航和定位问题上,很少涉及利用机器人进行目标跟踪的研究。现有的基于网络时延的融合算法大都直接套用传统的同步数据融合方法,因此会产生数据等待、资源浪费以及较差的实时性能等问题。本文提出结合预测估计以及递推加权融合技术,设计出一种新的能适应网络时延的多传感器预测加权融合算法。该算法不仅能很好的解决现有基于时延的数据融合算法存在的诸多弊端,而且拥有良好的实时预测功能。文中给出了新算法的推导过程,并通过计算机仿真算例来显示新算法的实用性和优越性。     

一种无线传感器网络中基于时间分段拟合的高效查询处理算法

以数据为中心的分布式传感器网络,用户经常对感兴趣的传感区域提交查询命令,如获取区域F在某个给定时间段内的感知数据。由于传感器网络依赖高密度部署节点以及高采样频率提高了监测精确度,存在大量冗余数据,因此,有效地保证查询数据准确性,减少大量冗余数据传输能量消耗,是目前亟需解决的问题。本文提出一种单个节点传感数据时间分段拟合算法,对给定查询时间进行分段拟合,寻找满足误差阈值的拟合模型集合。理论分析和实验结果表明,本文提出的基于时间分段拟合的高效查询处理算法能节省大量数据传输能耗,返回满足用户精度要求的查询结果。     

分段式地址分配算法研究

地址的分配机制,在每种网络都存在,它是进行网络通信和数据传输的基础。为此提出了一种采用分段模式的地址分配方法,分析了其原理,同时具体介绍了基于这种地址分配方式下的树形路由算法[3]。     

具有随机丢包的线性网络控制系统控制器设计

研究一类双向通道里同时存在随机数据包丢失的线性网络控制系统的控制器设计问题,随机数据包丢失同时存在于传感器-控制器和控制器-执行器网络通道里,随机数据包丢失采用满足Bernoulli分布的二进制切换序列来描述.在发生随机数据包丢失时,可采用闭环系统均方指数稳定的动态输出反馈控制器存在的充分性判据,并给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的控制器求解方法,并通过一个仿真算例验证了控制器的正确性.     

分片线性函数逼近与DCT相结合的图像压缩方法

文章基于分片线性模型的紧凑表示和整体拟合方法,提出了一种新的分片线性逼近算法。并将此算法用于对JPEG标准的改进。基本方法是在对图象数据做了DCT变换之后,对于不同块相同位置的元素,在保持块相对位置不变的前提下,进行分片线性函数逼近,从而在更大范围内把握图像的相关性,提高图像的压缩比率。