摘要:

针对Active disturbance rejection controller (ADRC) 理论和方法在机器人无标定视觉伺服研究领域中的应用及取得的成果进行综述. 剖析了机器人无标定视觉伺服研究的本质特性和关键问题, 说明其与ADRC理论和思想在方法论上的一致性, 特别以机器人无标定手眼协调这一典型应用为例, 展示了ADRC理论和技术用于处理机器人无标定手眼协调问题的合理性. 给出了控制器的基本设计过程, 并在已有成果的基础上讨论了控制器的收敛性以及ADRC设计中的参数整定方法. 最后讨论了一些尚未解决的问题, 指出了今后继续研究的方向.

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定位能力是自主水下潜器(AUV) 工作的基础, 多AUV协同定位相比单艇定位具有更多的优势. 但在多传感器信息融合时, 由于各传感器处理信息所用时间不同, 而且艇间信息传输需要时间, 导致滤波量测量存在延迟, 严重影响了协同导航的滤波精度. 为此, 首先对广播式协同导航时间延迟误差机理进行深入分析, 然后提出一种基于量测更新的协同定位方法, 最后完成了相应的仿真验证. 结果表明, 基于量测更新的协同定位方法大大提高了多水下无人艇协同定位精度.

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板坯动态分配问题是在一定周期内, 将炼钢-连铸工序动态产出的余材板坯合理分配给期货合同、潜在合同或自拟合同, 使加权费用和最小. 对该问题建立0-1 整数规划模型, 针对问题的NP- 难求解性, 设计基于多邻域的分散搜索算法对问题近似求解, 并加入随机策略防止算法陷入局部最优. 分别采用模拟数据和实际数据进行测试, 所提出的算法与商业软件CPLEX 相比, 可在较短时间内获得近优解, 在解的质量和计算时间方面均优于人工方法.

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针对合作协同进化算法(CCEA) 动态适值空间的特点, 研究信息补偿方法以消除由问题分解所导致的病态现象, 并提出基于动态多种群进化策略的抗病态CCEA. 每个协进化种群可动态分离出多个变化的子种群, 利用它们同时获取多个全局或局部最优解作为交互信息, 以实现信息补偿. 针对引发病态行为的标准测试函数, 与3 种典型CCEA 进行比较分析, 实验结果表明所提出算法能有效克服病态现象, 具有良好的全局优化能力.

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Fisher 判别分析是统计模式识别中经典的有监督维数约简方法, 可以在最大化类间散度的同时最小化类内散度, 但存在分析过程中仅使用有标记数据而忽略无标记数据的问题. 鉴于此, 提出基于概率类和不相关判别的半监督局部Fisher (SLFisher) 方法, 以实现半监督学习的高维映射到低维的类间数据对尽可能地分离, 且类内邻近数据尽可能地紧凑. 采用2 组标准数据集进行实验, 结果表明了SLFisher 方法能够有效提高识别率.

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针对分类变量相似度定义存在的不足, 提出一种新的相似度定义. 利用新的相似度定义, 将数据集抽象为无向图, 将聚类过程转化为求无向图连通分量的过程, 进而提出一种基于连通分量的分类变量聚类算法. 为了定量地分析该算法的聚类效果, 针对类别归属已知的数据集, 提出一种新的聚类结果评价指标. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的聚类精度和聚类效率.

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首先, 根据目标运动与姿态角的关系, 分析目标在偏航角和俯仰角下的速度变化, 进而推导出姿态角辅助三维目标跟踪模型; 然后, 针对姿态角量测非高斯情况, 在分析均方根容积卡尔曼滤波的基础上, 提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法, 以提高非线性非高斯的处理能力; 最后, 结合不同运动模式下姿态角分量的特点, 建立姿态角分量不同的跟踪模型, 通过模型切换实现对姿态角机动的跟踪. 仿真结果验证了所提出跟踪模型和滤波算法的正确性和有效性.

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多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测.

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针对一类带有扰动、输入约束和凸多面体不确定性的区间时滞离散非线性系统, 提出一种鲁棒模型预测控制方法. 一方面, 利用min-max 模型预测控制求解鲁棒模型预测控制器, 以研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制问题; 另一方面, 充分利用时滞的上下界信息构造Lyapunov 函数以得到控制器存在的充分条件. 最后给出了闭环系统鲁棒稳定性证明.

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粗糙集理论已被证明是一种有效的属性约简方法. 目前有许多启发式属性约简算法已被提出, 其中基于信息熵的属性约简算法受到了广泛的关注. 为此, 针对现有的基于信息熵的属性约简算法问题, 定义一种新的信息熵模型—–近似决策熵, 并提出一种基于近似决策熵的属性约简(ADEAR) 算法. 通过在多个UCI 数据集上的实验表明, 与现有算法相比, ADEAR算法能够获得较小的约简和较高的分类精度, 具有相对较低的计算开销.

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提出一种基于样本差异度的基本概率指派(BPA) 生成方法. 建立三角模糊数模型, 根据所提出的差异度函数计算模型和待测样本的差异度, 生成初始BPA. 为了消除干扰影响, 对初始BPA进行冲突阈值判别并进行相应的冲突消解, 使得传感器在受到干扰等情况下也可输出合理的BPA. 鸢尾花分类实验表明, 所提出的方法简单实用, 具有较强的干扰消除能力.

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针对传统非奇异terminal 滑模控制存在的收敛缓慢和控制输入抖振的问题, 提出采用复合滑模面函数和扩张状态观测器的控制器设计方法. 首先, 结合复合滑模面, 采用分阶段控制律提高系统收敛速度; 然后, 在此基础上使用扩张状态观测器在线估计并补偿系统的不确定量, 以有效削弱系统未建模动力学导致的抖振; 最后, 分别证明了以上两种方法的有限时间收敛特性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性, 体现了系统的快速收敛和强鲁棒性等特点.

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针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建MultiBoost 集成学习方法将多个基分类器集成, 建立以多分类器优化集成为核心的故障诊断系统. 实验结果表明, 所提出的方法在网络故障诊断中, 迭代次数少、建模时间短, 并且能够明显提高故障分类的准确率.

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针对行人航迹推算(PDR) 与全球定位系统(GPS) 组合定位问题, 提出一种基于小波变换(WT) 的无迹卡尔曼滤波(UKF) 改进算法, 对PDR 和GPS 定位结果进行数据融合. 建立PDR/GPS 组合定位系统数学模型, 采用小波变换对运动加速度信号噪声特性进行在线估计, 以更新UKF 的协方差矩阵. 所提出的WT-UKF 滤波算法弥补了传统UKF 算法因人为假定信号噪声为高斯白噪声而影响滤波效果和精度的缺陷. 实验结果表明, 使用WT-UKF 滤波算法对PDR/GPS 进行数据融合时稳定性更强, 精度更高.

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针对决策者给出单一与组合指标期望情形的多指标决策问题, 提出一种基于前景理论的决策分析方法. 首先, 依据前景理论将决策者给出的指标期望视为参照点, 分别计算各方案针对各单一与各组合指标期望的前景价值,并构建各方案的综合前景价值向量; 然后, 将原始决策问题转化为相应的广义优序模糊约束满意问题(GPFCSP), 进而计算各方案针对相应推理准则的总体满意度, 并据此对各方案进行排序; 最后, 通过算例表明了该方法的可行性.

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针对服务集成商公平关切行为, 建立了服务提供商和服务集成商的博弈模型, 分析论证了批发价契约无法实现服务供应链协调的问题, 探讨了“成本共担+收入共享” 组合式契约协调的有效性. 研究结果表明, 成本共担契约和收入共享契约都无法实现服务供应链的协调, 而组合式契约不仅能有效协调服务供应链, 且协调具有一定柔性, 但随着服务集成商公平关切程度的增加, 服务提供商与服务集成商的协调空间变小, 协调柔性减弱, 且对服务提供商更不利.

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考虑决策者关于指标满意域和风险态度对群体决策的影响, 提出基于前景理论的三参数区间灰数型群体灰靶决策方法. 该方法利用“奖优罚劣”的三参数区间灰数线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理, 能够充分反映决策值是否中靶. 在此基础上, 以规范化区间的零点作为参考点, 定义前景价值函数. 依据群体一致性和极大熵原理构建决策者权重模型, 根据综合前景值的正负判断方案是否中靶. 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性和优越性.

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针对一类T-S 模糊模型描述的网络控制系统(NCSs) 非脆弱H_∞跟踪控制问题进行研究. 首先, 综合考虑网络中数据传输时滞和数据丢包的影响, 采用输入时滞法和并行分布补偿(PDC) 技术, 建立基于T-S 模糊模型的NCSs 状态跟踪误差模型; 然后, 利用Lyapunov 方法和改进的自由权矩阵方法, 基于线性矩阵不等式(LMI), 给出满足系统H_∞ 跟踪性能的条件, 并给出非脆弱模糊控制器设计方法; 最后, 通过仿真实例表明了该方法的有效性.

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针对双率系统, 采用基于辅助模型的改进随机牛顿递推算法辨识输出误差模型. 若当前参数估计对应的估计系统不稳定, 则出现中间不可测时刻输出估计发散, 辨识过程停止. 增加非线性模型与常规辅助模型一起为下步递推提供信息估计, 确保递推进行. 为避免出现输入不充分或者广泛时Hessian 阵奇异或者接近奇异的情况,在Hessian 阵的递推中增加对称正定矩阵. 最后给出了所提出辨识算法的一致收敛性证明.

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鉴于传统冲突量参数无法有效地衡量证据间的相似程度, 提出一种基于分类修正的多证据合成方法, 以解决证据合成中的高冲突悖论和“0”悖论. 首先, 利用证据距离参数、冲突量参数和方向角度参数共同衡量各证据间的相似程度, 将证据分为一致证据、不冲突证据、低冲突证据以及高冲突证据4 类; 然后, 利用3 个参数赋予各类证据不同的修正系数; 最后, 利用Dempster 规则对修正后的证据进行合成. 算例分析表明, 所提出的方法能够较好地解决高冲突悖论和“0”悖论, 而且保留了证据理论优良的数学性质.

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利用图像分割方法提取浮选泡沫图像的尺寸分布特征易受光照影响, 鲁棒性不强, 而利用小波纹理分析方法提取泡沫图像纹理特征则具有多尺度统计特性, 对光照鲁棒性较强, 但没有形态学意义. 针对这一问题, 提出一种浮选泡沫图像等效尺寸分布特征提取方法, 提取一种新的浮选泡沫图像特征—–等效尺寸分布特征, 并将其应用于铜浮选泡沫图像分类识别. 实验结果表明, 所提取的等效尺寸分布特征可以有效区分3 种不同浮选工况所对应的泡沫图像.

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研究参数变化速率有界的网络化多胞型系统的变增益H_∞ 控制问题. 采用时滞状态增广方法处理状态传输时延, 得到切换多胞型系统模型; 考虑参数变化速率约束与参数传输时延影响, 给出对当前参数、次刻参数和时滞参数三元组的多胞描述方法; 进而基于参数依赖切换Lyapunov 函数方法给出变增益H_∞ 控制器的LMI 设计准则. 该方法将已有结果推广至包含网络传输时延的情形, 具有较低的保守性. 仿真实例表明了所提出方法的有效性.

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传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值. 该方法存在冗余计算, 当样本集增大时, 复杂性急剧增加. 对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法. 首先, 在不同粒度空间下计算条件粒与决策粒之间的粒关系矩阵; 然后, 将粒关系矩阵中隐含的信息H ₁、H ₂ 作为启发式算子, 按信息粒约简属性值; 最后, 去除冗余属性并设置终止条件, 实现决策规则的快速挖掘. 理论分析和实验结果表明, 所提出的算法可以获得更简洁的规则, 且规则的泛化能力更强.

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在给定粗轧制计划的基础上考虑钢坯库倒垛优化, 编制详细的轧制计划; 建立以最小化轧制计划内钢坯出 库总倒垛次数与轧制单元之间切换机架次数为目标的多目标整数规划模型; 针对模型特征, 设计一种基于钢坯匹配的单亲遗传算法. 通过基于实际生产数据的实验验证, 相对于传统的手工计算方法, 所提出的算法在优化倒垛次数和切换机架次数上平均提升20 %, 算法和模型是可行且有效的.

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针对机械臂运行过程中存在的碰撞问题, 提出一种基于速度修正项的机械臂避障路径规划方法. 利用B 样条曲线进行机械臂关节空间规划, 使机械臂能够在特定时刻运行到指定构型. 在运行过程中, 利用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物的最小距离, 在碰撞即将发生时引入积分为零的避障速度修正项改变机械臂运行轨迹, 使得机械臂能够在实现障碍回避的同时, 保证其在特定时刻通过指定构型的要求. 仿真实验表明了所提出方法的正确性和有效性.

摘要:

研究多输入通道的参数摄动和外部扰动对控制系统输入输出和内部状态稳定性的影响. 采用两次模型变换实现输入输出和内部状态解耦, 运用Lyapunov 稳定定理建立系统收敛区域与不确定项范围的数学关系. 提出一种平滑非奇异终端滑模控制方法, 引入虚拟控制项以增加系统的相对阶, 利用鲁棒微分器合理提取微分信号, 实现系统的无抖振滑模控制. 仿真研究表明了所提出方法的有效性.

摘要:

针对对象模型不确定性和输入扰动问题, 设计扩张状态观测器. 提出利用高阶泰勒多项式构造综合扰动的内部模型, 将其作为系统的扩张状态, 由Luenberger 状态观测器对其进行估计. 运用线性状态反馈法, 将原系统状态估值反馈至参考输入, 再结合极点配置法和扩张状态估值得到最终的控制作用. 由于将原系统转化为积分串联型, 实现了系统线性化, 并对干扰进行了有效补偿, 使系统抗扰性能大为增强. 通过数例分析验证了所提出方法的有效性.

摘要:

为了满足数据分析中获取含有混合属性的数据集聚类的边界需求, 提出一种混合属性数据集的聚类边界检测算法(BERGE). 该算法利用模糊聚类隶属度定义边界因子以识别候选边界集, 然后运用证据积累的思想提取聚类的边界. 在综合数据集和真实数据集上的实验结果表明, BERGE 算法能有效地检测混合属性数据集、数值属性数据集以及分类属性数据集的聚类边界, 与现有同类算法相比具有更高的精度.

摘要:

针对车式移动机器人的运动学模型特点, 提出一种基于轨迹跟踪多机器人编队控制方法. 首先利用编队结构参数确定队形, 根据编队轨迹和相关参数生成虚拟机器人, 把编队控制转化为跟随机器人对虚拟机器人的轨迹跟踪; 然后运用反步法构造车式移动机器人轨迹跟踪系统的Lyapunov 函数, 通过使该函数负定, 得到跟随机器人的轨迹跟踪控制器; 最后在Microsoft robotics developer studio 4 (MRDS4) 中搭建3D 仿真平台, 设计了3 组实验, 所得结果表明了所提出方法的有效性.

摘要:

研究时变连续和离散随机Markov 跳跃系统(SMJSs) 的能观性问题. 基于H-表示方法将时变SMJSs 转化为等价的时变线性系统, 根据线性系统理论得到时变连续和离SMJSs 的能观性Gramian 矩阵判据. 数值仿真表明了所得结论的正确性.

摘要:

分布式系统安全性和可靠性检测的难点在于缺乏对系统脆性的动态评估. 针对这一难点, 提出一种新的概念脆性相对熵来衡量系统的脆性, 并给出评估方法. 利用脆性相对熵可以动态地衡量当前概率分布与系统崩溃概率分布之间的相对距离, 有效地评估系统当前状态, 并对系统脆性的概率风险加以定量分析. 仿真结果表明, 脆性相对熵可以衡量系统的脆性特征, 且越接近系统脆性分布, 脆性相对熵越小.

摘要:

采用效用函数刻画用户的用电满意度, 将需求响应问题建模为一类凸优化问题. 针对电力供应商的供电量不能满足用户最小用电需求的问题, 结合分布式用电量调度和实定价, 设计两类接纳控制算法. 仿真结果表明, 通过接纳控制, 满足了购电用户的最小用电需求, 保证了用户的用电质量, 能够实现电网的供需平衡.