摘要:

综述了基于随机采样的运动规划方法. 首先介绍了基于随机采样的运动规划的发展历程和几种典型方法;
然后分析了这一类规划方法的重要性质及目前仍然存在的问题; 最后展望了基于随机采样的运动规划的应用前景.

摘要:

针对开环不稳定对象, 在传统内模控制结构中增加了一个预稳定控制器, 提出了改进的内模控制结构, 给出
了闭环系统内稳定判定定理; 更重要的是提出一个综合闭环性能和相角裕度的指标函数, 将该指标函数最大化, 可获
得在不同归一化时滞情况下的优化预稳定控制器整定参数, 并拟合出公式. 最后, 与国际上最新发表的控制方法进行
了对比, 显示了该方法的优越性.

摘要:

建立了二维机械臂的动力学方程, 分析了控制机械臂轨迹应考虑的不确定量. 考虑到机械臂动力学模型的
非线性和参数的不确定性, 提出了采用神经网络作为补偿器的机械臂轨迹控制策略. 该策略结构简单, 采用标称值确
定神经网络初始权值, 易于工业实现. 仿真研究表明了所提控制策略的有效性及神经网络补偿器的泛化能力和自适
应能力.

摘要:

应用控制理论方法讨论了A TM 网络的ABR 通信中基于速率反馈的流量控制问题. 针对网络的传播时延
提出了有限拍控制策略, 使系统的响应在有限拍的时间内严格地到达稳态, 从而使信源发送速率快速响应网络状态
的变化, 较好地克服了时延对流量控制快速性和稳定性的影响. 该方法能有效地避免拥塞发生, 同时降低信元丢失
率, 且结构简单. 仿真结果验证了此算法的有效性.

摘要:

研究动荡多变环境下企业战略风险的动态测度问题. 针对企业战略风险的柔性特征, 引入实物期权建立其
单因子动态测度模型, 利用Copula 联结函数描述了多因子的联合概率分布和关联结构, 提出一种以实物期权为内核
的企业战略风险动态测度方法. 示例分析表明, 该方法比传统方法更逼近实际决策情景, 具有一定的实用价值.

摘要:

提出一种新的基于二叉树结构的支持向量(SVM ) 多类分类算法. 该算法解决了现有主要算法所存在的不可
分区域问题. 为了获得较高的推广能力, 必须让样本分布广的类处于二叉树的上层节点, 才能获得更大的划分空间.
所以, 该算法采用最小超立方体和最小超球体类包含作为二叉树的生成算法. 实验结果表明, 该算法具有一定的优越
性.

摘要:

对非完整移动机器人的有限时间轨迹跟踪控制问题进行讨论. 与基于非连续状态反馈的传统有限时间控制
算法相比, 基于连续状态反馈的有限时间控制算法更适合于控制工程应用. 利用该连续系统有限时间控制技术, 设计
一种连续的状态反馈跟踪控制算法. 使得对角速度为非零常数的期望轨迹, 非完整移动机器人能够实现全局跟踪, 并
能在有限时间内完全跟踪上期望轨迹. 仿真结果表明了该方法的有效性.

摘要:

基于因特网的运动控制系统多采用时间驱动方式, 由于采样周期与时延的不匹配, 在报文接收端会出现空
采样和多采样现象, 这些采样现象使系统变得更难控制. 提出事件2时间驱动方式, 即采样周期要随着网络环境的变
化而变化. 不但对该驱动方式下的采样信息处理方法进行研究, 而且提出了相应的网络时延补偿方案. 理论分析和实
验结果证明该方法可在任何因特网环境下实现运动控制的任务.

摘要:

针对一类磁悬浮系统, 研究了基于RBF 网络的自适应反推控制器的设计和分析问题. 首先在较弱的条件
下, 通过引入一监督控制, 保证了闭环系统的状态落入一紧集中; 然后通过RBF 网络的逼近性质和反推设计技术,
给出了一种鲁棒自适应控制器的设计; 最后利用L yapunov 稳定性理论, 严格地分析了这种自适应控制系统的稳定
性和跟踪性能.

摘要:

为克服多层前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题, 提出了一种双并联前向过程神经网络模型. 在输
入空间中引入一组合适的函数正交基, 将输入函数和网络权函数表示为该组正交基的展开形式, 并利用基函数的正
交性简化网络聚合运算过程. 给出了相应的学习算法, 并以飞机发动机状态监控中发动机排气温度的预测为例验证
了模型和算法的有效性.

摘要:

将未知非线性系统的输出作为时间序列并进行空间重构, 针对得到的离散线性时变系统, 提出了基于未知
输入观测器的预测新方法. 以实时拟合时间序列的线性AR 模型作为时变系统的已知线性部分, 将拟合误差作为时
变系统的未知输入, 实现了对非线性时间序列的一步预测. 再利用递推预测的方法, 将一步预测推广到N 步预测, 同
时证明了该方法的预测误差有界. 通过未知输入的预测值和状态的预测误差的变化可以方便地判断故障的发生, 实
现故障预报. 仿真结果证明了方法的有效性.

摘要:

提出一种基于观测器的故障检测滤波器的非凸多目标优化设计方法. 针对线性时不变动态系统, 构建一个
由输出观测器和后滤波器组成的故障检测滤波器, 将其残差动态特性描述为非凸的双线性矩阵不等式形式. 利用双
线性矩阵不等式中可完全平方非正定项的上界替代原非正定项, 将双线性矩阵不等式转化为一组线性矩阵不等式,
进而获得多目标优化问题的可解条件以及观测器增益与后滤波器矩阵的求解方法. 仿真算例说明了算法的有效性

摘要:

在分析常规CMAC 结构的基础上, 针对一类非线性、参数时变和不确定的控制系统, 提出了一种自适应
CMAC 神经网络的控制器. 该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC 的激励信号, 并与自适应线性神经
元网络相结合构成系统的复合控制. 为了验证其有效性, 将其应用到交流励磁水轮发电机系统的多变量非线性控制
中, 并与常规的P ID 控制效果进行了比较. 仿真结果表明, 该控制器具有较强鲁棒性和自适应能力, 控制品质优良.

摘要:

为协调决策支持和分类, 引入了一种新的方法, 该方法将粗糙集理论和神经网络有机地结合在一起, 提出了
一种基于粗糙集理论的神经网络模型构造方法. 首先, 利用粗糙集理论智能数据分析的能力, 对神经网络进行预处
理, 抽取关键成分作为神经网络的输入, 从而确定粗糙神经网络的初始拓扑结构. 在此基础上, 进一步研究和分析了
该模型的实现步骤, 并应用原始数据对网络进行训练, 最后将该模型应用于分类规则的抽取. 试验结果比较表明, 该
模型可以有效地提高分类的精度.

摘要:

根据轮移式机器人的运动学模型, 研究受到滚动约束轮移式机器人在动态环境中的运动规划问题. 将快速
随机搜索树算法与优化方法相结合, 实现了一种新的算法, 规划出既可避障又可满足机器人滚动约束的运动. 将该算
法运用到动态环境下机器人的运动规划中, 并通过仿真表明该算法能较好地引导机器人在动态环境中实现满足滚动
约束的避障路径.

摘要:

针对一类M IMO 非线性状态不可测系统, 提出一种基于观测器的模糊自适应输出反馈控制方法, 通过应用
“主导输入”的概念, 并将自适应控制、H ∞控制与模糊逻辑系统相结合, 导出了输出反馈控制律以及参数的自适应律.
基于李亚普诺夫函数证明了该控制方法可保证闭环系统的全局稳定, 并获得了H ∞跟踪性能指标.

摘要:

针对复杂工业过程中关键变量的测量问题, 基于智能技术提出一种由数据采集与处理模块、决策支持模块、
预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的智能预报模型, 并将该模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策
中. 应用结果表明其维护费用低、实时性好、可靠性及精度高, 在很大程度上解决了关键变量测量困难的问题, 为选矿
厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础.

摘要:

针对一类具有严重非线性扰动的伺服系统, 提出一种有限维重复控制方法以实现高精度的信号跟踪. 所考
虑的扰动与系统输出间存在未知非线性关系, 仅设其满足连续里普希斯条件, 便可处理大多数实际情况. 应用不动点
原理, 给出了所提出方法有效的充分条件, 该条件也是应用基于系统周期不变性的学习控制方法的必要条件. 在稳定
的闭环系统中, 利用H 阶有限维重复控制器, 可实现参考信号前H 次谐波的渐近跟踪. 仿真结果证明了方法的有效
性.

摘要:

对永磁同步电机直接转矩控制系统特性进行了深入研究, 提出一种新的径向基函数神经网络控制器, 给出
了神经网络控制器的结构设计、样本选取及训练方法. 利用系统中的开关表作为导师对径向基函数神经网络控制器
进行训练, 实现了永磁同步电机直接转矩控制的径向基函数神经元网络输出矢量选择. 该控制器可以简化获得输出
电压矢量的过程, 并具有并行计算速度快、转矩响应迅速的性能. 仿真结果验证了该控制器的有效性.

摘要:

针对一类具有输出反馈耦合的离散非线性系统, 将过程模型表示为扩展状态空间模型, 并利用反馈回路非
线性函数在参考轨迹附近的局部线性表示, 导出一种具有类似离散P I 最优调节器结构并具有未来P 步设定值前馈
控制的新型预测控制器. 因其目标函数中考虑了系统状态的变化, 所以控制效果要优于仅考虑预测输出误差的情况.
仿真结果表明了它的有效性.

摘要:

针对P ID 参数继电整定法存在继电环节对噪声敏感和受噪声污染的输出波形无法提取出特征参数等缺陷,
提出一种利用小波技术的解决方法. 该方法以尺度函数为低通滤波器在线滤除反馈信号中的高频干扰, 并用小波阈
值去噪法离线去除输出波形中的噪声, 恢复真实波形以提取出精确的特征参数. 从理论上证明了尺度滤波与小波去
噪的正确性, 并给出了实用算法. 仿真实例验证了该方法的有效性.

摘要:

基于墙角、房门和通路等高级环境特征的辨识与提取, 依据几何和拓扑环境模型完成混合地图的构建, 并根
据混合地图的特点, 提出在局部几何环境采用扩展卡尔曼滤波算法实现移动机器人的位姿跟踪, 而在拓扑地图的节
点位置则根据绑定的高级环境特征进行位姿再校正的混合定位方法. 将该方法应用于实际移动机器人平台, 所得结
果证明了方法的有效性和实用性.

摘要:

通用模型控制(CMC) 算法的参考轨迹是一条标准的二阶曲线, 该控制器的参数具有明显的物理意义, 控制
器参数整定方便. 将通用模型控制算法与非线性观测器结合, 在线估计控制器的参数, 从而构成自适应控制系统. 该
自适应控制策略的参数也具有明显的物理意义, 控制器和非线性观测器参数整定方便. 在压力槽的控制中表明了该
控制策略的良好性能.

摘要:

间歇和半间歇过程在化学工业中占有重要地位, 如何对其进行监控一直是过程控制领域研究的热点之一.
现实过程中, 数据大都存在离群点, 易使多向部分最小二乘(M PL S) 模型造成误差. 针对M PL S 统计监控受离群点影
响的问题, 提出一种基于鲁棒M PL S 的统计监控分析和相应鲁棒监控统计量的计算方法. 相对于普通M PL S, 鲁棒
M PL S 在建模数据中存在离群点时仍能给出正确的统计监控模型, 降低了建模过程对数据的要求.

摘要:

针对输入更新频率和输出采样频率均不相同的多速率采样系统, 提出一种多速率广义预测控制算法. 通过
采用在系统周期内根据不同的采样时刻构造扩展模型序列的方法, 有效地解决了由于多速率采样而引起的因果约束
问题. 在此基础上, 对算法的闭环稳定性进行了分析, 仿真结果证明了算法的有效性.

摘要:

多媒体业务在Internet 上的广泛应用带来了响应流和非响应流间带宽享用的公平性问题, 严重影响网络的
性能. 提出一种基于公平的M PL S 流控制机制, 该机制通过在M PL S 模型中添加特定的队列管理算法CSFQ , 在一
定程度上解决了M PL S 域中流间的公平性问题, 并且其对于M PL S 设备的扩展完全可以通过软件的升级来实现, 有
较好的可行性.

摘要:

将被控变量的约束区间分为大小两种偏差区, 并设计了调整偏差区大小的参数. 当被控变量位于大偏差区
时, 连续调整控制率使控制作用加强, 以便被控变量尽快回到小偏差区, 从而加快控制系统的调节过程. 控制作用从
小偏差区过渡到大偏差时是连续变化的, 避免了控制作用的跳变, 消除了在大小偏差区交界处的震荡现象. 仿真结果
表明, 在模型存在不确定性情况下, 该工程化处理方法可使控制系统的动态性能明显改善.

摘要:

针对低信噪比下幅值波动的弱目标跟踪问题, 提出一种基于粒子滤波和Bayes 似然比方法的联合检测和跟
踪算法. 该方法直接利用传感器的原始数据, 以Bayes 似然比作为目标检测的判决准则, 利用粒子滤波器获得状态的
后验概率分布, 同时实现对目标的检测与跟踪. 仿真结果表明了算法的有效性.