1 四川大学电气工程学院, 成都 610065
2 国网智能科技股份有限公司, 济南 250101
针对采用含随机噪声的数据进行非线性动态系统建模无法获得准确模型参数的问题, 提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(LS-SVM)数据预处理的复合辨识方案。复合辨识方案根据数据的分布信息, 利用加权LS-SVM对异常数据的鲁棒性, 通过回归计算消除数据的异常性; 再利用预处理后的数据训练补偿模糊神经网络参数, 得到系统模型。结果表明, 采用加权LS-SVM预处理的复合辨识方案运用在普遍存在随机噪声的系统中, 能获得更加准确的辨识模型。
数据预处理 加权LS-SVM 补偿模糊神经网络 data preprocessing weighted LS-SVM compensatory fuzzy neural network
针对复杂系统建模困难且难以控制的问题，采用了数据驱动的控制策略，利用输入输出数据建立受控对象的动态线性化模型，采用滑模预测控制方法对该动态线性化模型进行控制器设计。该方法将系统动态线性化过程的参数估计误差视作广义扰动，结合滑模预测控制的强鲁棒性减小了广义扰动对系统控制作用的影响，有效地提高了控制效果。对该控制算法的稳定性进行分析，并通过仿真验证了系统在含有外部扰动和时变参数时的稳定性和鲁棒性，结果表明该算法相比于现有的无模型自适应控制(MFAC)算法、无模型预测控制(MFA-MPC)算法以及无模型积分终端滑模控制(MFA-DITSMC)算法有着更好的控制品质。
数据驱动控制 动态线性化 无模型 滑模预测控制 data-driven control dynamic linearization model free sliding mode predictive control
1 四川大学电气信息学院,成都 610065
2 国网宁夏电力公司电力科学研究院,银川 750011
针对一类存在非匹配干扰和建模误差的高阶非线性系统,结合滤波反步控制方法,设计一种基于非线性干扰观测器的自适应反步非奇异终端滑模控制方案。首先,设计一种有限时间稳定的非线性干扰观测器,以此对非匹配干扰进行估计和补偿。采用反步控制处理高阶不确定非线性系统,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反步设计中存在的“微分爆炸”问题；第n步结合自适应控制和非线性干扰观测器,设计非奇异终端滑模控制律,消除建模误差和非匹配干扰对系统的影响。基于Lyapunov理论证明跟踪误差一致最终有界。仿真结果验证了所设计控制方案的有效性。
非线性系统 非匹配干扰 滤波反步法 非线性干扰观测器 自适应控制 非奇异终端滑模控制 nonlinear system unmatched disturbance filtered backstepping method nonlinear disturbance observer adaptive control non-singular terminal sliding mode control
1 四川大学电气信息学院, 成都 610054
2 国网宁夏电力科学研究院, 银川 750011
3 中国人民解放军78618部队, 成都 610100
在复杂快速多维度约束系统中, 针对在显式模型预测控制离线计算时, 计算量大、处理缓慢、内存占用过高等问题, 提出了一种基于剥离饱和区域的高效显式模型预测控制算法。结合多面体、分段仿射等相关概念和波利亚定理, 利用显式控制器反馈饱和特性, 去除饱和区域, 保留非饱和临界区域, 从而达到减少状态分区数量和计算量的目的。根据解耦后四旋翼飞行器的两个状态空间子系统简化模型, 实现了姿态角在扰动后的快速准确调节。数值仿真和半实物仿真实验均验证了该算法在四旋翼飞行器姿态控制上的有效性和优越性。
四旋翼飞行器 高效EMPC算法 显式模型预测控制 状态分区 分段仿射 波利亚阶数 quad-rotor aircraft efficient EMPC algorithm explicit model predictive control state partition piecewse affine Polya order
1 四川大学电气信息学院, 成都 610065
2 苏州热工研究院有限公司, 江苏 苏州 215004
研究了基于暗通道先验和自适应颜色校正的密闭空间下的水下图像处理。针对传统水下图像去雾方法对光照强度不均的密闭空间内的图像处理效果不佳以及色彩失真问题, 利用暗通道原理对水下图像进行去雾后, 引入自适应红通道补偿参数, 改善红光缺失现象；结合渐晕模型对水下图像亮度通道进行校正, 降低光强对图像成像质量的影响。所提方法在真实的密闭水下环境中进行测试, 实验结果表明, 相比于传统去雾算法, 所提方法可以在有效改善图像亮度的同时还原图像色彩。
水下图像处理 暗通道 自适应参数 渐晕模型 亮度补偿 去雾 密闭空间 underwater image processing dark channel adaptive parameter vignetting model illumination compensation dehazing closed space
针对不同视角下的点云配准问题, 提出一种基于改进动态差分进化算法的配准方法。首先利用主成分分析方法估算点云的曲率值与法向量, 并根据法向量计算每个点与其k邻域点的法向量的夹角平均值。然后利用曲率和法向量夹角平均值构造第一特征参数进行第一次特征点提取, 以及利用曲率值构造第二特征参数对点云进行第二次特征点提取。根据得到的特征点云, 最后利用提出的一种基于耦合-最优排序变异的改进动态差分进化算法计算配准参数得到初始配准结果, 再利用改进的迭代最近点算法进行细配准。实验表明, 该配准算法具有配准时间短和配准精度高的优点。
点云配准 动态差分进化 主成分分析 特征提取 迭代最近点 point cloud registration dynamic differential evolution principal component analysis feature extraction iterative closest point
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 河南 洛阳471003
针对现有处理输入受限非线性系统的方法计算过程复杂, 误差大的特点, 提出了一种有限时间稳定的控制器分段设计方法。在控制设计过程中, 采用加幂积分法设计镇定系统的非饱和有限时间控制器, 而当该控制器的输出超过给定的有界上限输出时, 利用泛函的知识证明了系统此时也是有限时间稳定的, 同时证明了分段点的存在性, 给出了对应参数的选取规则, 从而实现了输入受限问题的分段处理。仿真结果验证了该方法的有效性。
雷达仿真 干扰 仿真解耦 信号描述字 时间前瞻量 radar simulation jammer Simulation decoupling signal descriptor lookahead time
无模型自适应算法是一种利用数据驱动的方法, 它无需系统的精确模型, 且计算量小, 易于实现。目前已有的无模型自适应控制算法在选取惩罚因子时大多采用试凑或固定常数, 往往难以获得满意的控制性能。针对这个问题, 提出一种对控制律与伪偏导数的惩罚因子在线寻优的方法。利用最速下降法的迭代优化思想, 对惩罚因子进行寻优, 收敛速度明显提升, 并取得更好的系统性能指标参数, 达到系统最优性能, 在此基础上进行了闭环系统稳定性的严格证明。最后, 通过Matlab仿真验证了该方法与现有无模型自适应控制方法相比具有更好的控制品质, 且抗扰性更强。
无模型自适应控制 数据驱动 惩罚因子 在线寻优 model-free adaptivr control data driver penalty factor online optimization
无模型自适应算法是一种利用数据驱动的方法, 它无需系统的精确模型, 且计算量小, 易于实现。目前已有的无模型自适应控制算法在选取惩罚因子时大多采用试凑或固定常数, 往往难以获得满意的控制性能。针对这个问题, 提出一种对控制律与伪偏导数的惩罚因子在线寻优的方法。利用最速下降法的迭代优化思想, 对惩罚因子进行寻优, 收敛速度明显提升, 并取得更好的系统性能指标参数, 达到系统最优性能, 在此基础上进行了闭环系统稳定性的严格证明。最后, 通过Matlab仿真验证了该方法与现有无模型自适应控制方法相比具有更好的控制品质, 且抗扰性更强。
无模型自适应控制 数据驱动 惩罚因子 在线寻优 model-free adaptive control data driver penalty factor online optimization
1 四川大学电气信息学院,成都 610065
2 成都信息工程大学控制工程学院，成都 610225
针对四旋翼飞行器姿态控制问题中系统存在模型参数不确定和外界未知干扰的情况，提出一种基于有限时间干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制策略。首先，设计有限时间干扰观测器实时观测系统中的模型参数不确定和外界未知干扰，并将观测值与非奇异快速终端滑模控制器的设计相结合，不仅实现了对系统中模型参数不确定和外界未知干扰的抑制，而且提高了系统的跟踪速度和控制精度。基于Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性,最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。
四旋翼飞行器 姿态控制 有限时间干扰观测器 非奇异快速终端滑模控制 quad-rotor aircraft attitude control finite-time disturbance observer non-singular fast terminal sliding mode control
