1998年 第24卷 第5期
1998, 24(5): 577-584.
摘要:
研究最少拍和最少拍无纹波控制系统的一般情况,研究的基本目标是要求输入信 号在某些特定类型中变化时,系统的响应无纹波并在调节时间之后无稳态误差,而且暂态过 程的调节时间应尽可能的短.为改善系统的鲁棒性,还要求考虑设计非最少拍系统,这时系统 的调节时间会有所延长.另外,为进一步改善系统对多种输入的灵活性,还要考虑引入惯性因 子.这是对有限调节时间和系统超调的折衷,此时系统已不再是有限拍无差系统.在探讨了某 些基本代数概念之后,着重论述系统在容许输入下的无纹波跟踪问题,同时使用MATLAB 进行计算机辅助设计并给出仿真结果.
研究最少拍和最少拍无纹波控制系统的一般情况,研究的基本目标是要求输入信 号在某些特定类型中变化时,系统的响应无纹波并在调节时间之后无稳态误差,而且暂态过 程的调节时间应尽可能的短.为改善系统的鲁棒性,还要求考虑设计非最少拍系统,这时系统 的调节时间会有所延长.另外,为进一步改善系统对多种输入的灵活性,还要考虑引入惯性因 子.这是对有限调节时间和系统超调的折衷,此时系统已不再是有限拍无差系统.在探讨了某 些基本代数概念之后,着重论述系统在容许输入下的无纹波跟踪问题,同时使用MATLAB 进行计算机辅助设计并给出仿真结果.
1998, 24(5): 585-592.
摘要:
将非线性控制系统的精确线性化方法应用于非线性大系统,提出了非线性大系统 的分散线性化方法,并得到了非线性系统可分散线性化的充要条件.按照这个方法,可将难度 较大的一类非线性大系统分散控制器的设计转化为易于处理的线性大系统分散控制器的设 计.在得到该线性大系统的分散控制器后,可通过分散坐标变换的逆变换将线性大系统的控 制器变换为原非线性大系统的控制器.同时,控制器的分散性保持不变.该方法明显地降低了 该类非线性大系统分散控制器的设计难度.
将非线性控制系统的精确线性化方法应用于非线性大系统,提出了非线性大系统 的分散线性化方法,并得到了非线性系统可分散线性化的充要条件.按照这个方法,可将难度 较大的一类非线性大系统分散控制器的设计转化为易于处理的线性大系统分散控制器的设 计.在得到该线性大系统的分散控制器后,可通过分散坐标变换的逆变换将线性大系统的控 制器变换为原非线性大系统的控制器.同时,控制器的分散性保持不变.该方法明显地降低了 该类非线性大系统分散控制器的设计难度.
1998, 24(5): 593-598.
摘要:
采用GA(Genetic Algorithm)技术实现CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)最优设计及算法.该方法解决了CMAC与其学习对象的整体优化问题,具有理论 意义和实用价值.仿真结果证明该方法是成功的和有效的.对不同的客观对象(如空间曲面), 可以采用GA技术找到CMAc的最优内部表示(偏移矢量分布),实现一般CMAC难以达到 的精度.该方法比Albus的CMAC和Parks等的CMAC学习效果都有不同程度的提高,适 合于要求高精度学习的情况.同时给出了任意偏移矢量分布的CMAC算法.
采用GA(Genetic Algorithm)技术实现CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)最优设计及算法.该方法解决了CMAC与其学习对象的整体优化问题,具有理论 意义和实用价值.仿真结果证明该方法是成功的和有效的.对不同的客观对象(如空间曲面), 可以采用GA技术找到CMAc的最优内部表示(偏移矢量分布),实现一般CMAC难以达到 的精度.该方法比Albus的CMAC和Parks等的CMAC学习效果都有不同程度的提高,适 合于要求高精度学习的情况.同时给出了任意偏移矢量分布的CMAC算法.
1998, 24(5): 599-607.
摘要:
讨论了Hough变换的直线扩展参数化形式成立的几个充分条件,并提出了利用扩 展参数化形式模拟人类视觉系统中视网膜上视锐度空间分布的具体方法,进而将该方法运用 于主动视觉中的注视点轨迹控制问题,取得了较为满意的结果.
讨论了Hough变换的直线扩展参数化形式成立的几个充分条件,并提出了利用扩 展参数化形式模拟人类视觉系统中视网膜上视锐度空间分布的具体方法,进而将该方法运用 于主动视觉中的注视点轨迹控制问题,取得了较为满意的结果.
1998, 24(5): 608-615.
摘要:
对一维(1D)至三维(3D)模糊PID控制器进行了系统的分析研究,提出了四项系 统功能特性指标来评价不同结构的控制器;这包括控制分量合成,耦合影响,增益相关和规则 增长.通过对最常见的二维Mamdani模糊控制器进行分析研究,发现该控制器存在功能缺 陷.为此,提出了最优结构的一维模糊PID控制器.该控制器采用了"1D-3D"映射关系的模糊 推理机,从而实现了三个控制分量可以独立不相关的调整功能.通过与二维和三维控制器比 较结果表明,一维控制器具有最佳系统功能特性.
对一维(1D)至三维(3D)模糊PID控制器进行了系统的分析研究,提出了四项系 统功能特性指标来评价不同结构的控制器;这包括控制分量合成,耦合影响,增益相关和规则 增长.通过对最常见的二维Mamdani模糊控制器进行分析研究,发现该控制器存在功能缺 陷.为此,提出了最优结构的一维模糊PID控制器.该控制器采用了"1D-3D"映射关系的模糊 推理机,从而实现了三个控制分量可以独立不相关的调整功能.通过与二维和三维控制器比 较结果表明,一维控制器具有最佳系统功能特性.
1998, 24(5): 616-621.
摘要:
针对回归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷,提出了一种新的快速在线递推学 习算法.本算法在目标函数中引入了遗忘因子,并借助于非线性系统的最大似然估计原理成 功地解决了动态非线性系统回归神经网络模型权系数学习的实时性和快速性问题.仿真结果 表明,该算法比传统的回归BP学习算法具有更快的收敛速度.
针对回归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷,提出了一种新的快速在线递推学 习算法.本算法在目标函数中引入了遗忘因子,并借助于非线性系统的最大似然估计原理成 功地解决了动态非线性系统回归神经网络模型权系数学习的实时性和快速性问题.仿真结果 表明,该算法比传统的回归BP学习算法具有更快的收敛速度.
1998, 24(5): 622-629.
摘要:
利用Lyapunov方法,研究离散广义系统稳定性分析与控制问题.得到了离散广义 系统正则、具有因果关系且渐近稳定的等价条件;还给出了相关的鲁棒稳定性分析与镇定方 法.
利用Lyapunov方法,研究离散广义系统稳定性分析与控制问题.得到了离散广义 系统正则、具有因果关系且渐近稳定的等价条件;还给出了相关的鲁棒稳定性分析与镇定方 法.
1998, 24(5): 630-635.
摘要:
考虑Lur'e多非线性系统的镇定与L2-增益控制问题.对Lur'e多非线性系统表示 控制对象,设计状态反馈和输出反馈控制器使闭环系统分别是绝对稳定和L2增益有限的.基 于矩阵不等式(MI)方法给出了镇定与L2-增益控制问题的可解条件,并讨论了控制器的设计 方法.
考虑Lur'e多非线性系统的镇定与L2-增益控制问题.对Lur'e多非线性系统表示 控制对象,设计状态反馈和输出反馈控制器使闭环系统分别是绝对稳定和L2增益有限的.基 于矩阵不等式(MI)方法给出了镇定与L2-增益控制问题的可解条件,并讨论了控制器的设计 方法.
1998, 24(5): 636-639.
摘要:
对于具有重复运动性质的对象,迭代学习控制是一种有效的控制方法.针对一类 离散非线性时变系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题,提出了一种开闭环PI型迭代学习 控制律.这种迭代律同时利用系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作 用.给出了所提出的学习控制律收敛的充分必要条件,并采用归纳法进行了证明.最后用仿真 结果对收敛条件进行了验证.
对于具有重复运动性质的对象,迭代学习控制是一种有效的控制方法.针对一类 离散非线性时变系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题,提出了一种开闭环PI型迭代学习 控制律.这种迭代律同时利用系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作 用.给出了所提出的学习控制律收敛的充分必要条件,并采用归纳法进行了证明.最后用仿真 结果对收敛条件进行了验证.
1998, 24(5): 640-646.
摘要:
最优预见伺服系统一般与基本最优伺服系统共用同一个二次型性能指标函数设 计预见前馈补偿项,其设计的着眼点是进一步减小性能指标函数.当控制系统的基本反馈部 分不是采用最优控制方法设计时,历史上采用另一个性能指标函数设计预见前馈补偿,并把 所得系统称为预见FF(前馈)补偿系统.这里把两种设计方法统一起来处理后,不仅最优预见 伺服系统与最优预见FF补偿系统都仅仅是特例,而且给设计者扩大了选择的余地.最后给 出了数值仿真,把这种设计方法与最优伺服系统、最优预见伺服系统进行了比较.
最优预见伺服系统一般与基本最优伺服系统共用同一个二次型性能指标函数设 计预见前馈补偿项,其设计的着眼点是进一步减小性能指标函数.当控制系统的基本反馈部 分不是采用最优控制方法设计时,历史上采用另一个性能指标函数设计预见前馈补偿,并把 所得系统称为预见FF(前馈)补偿系统.这里把两种设计方法统一起来处理后,不仅最优预见 伺服系统与最优预见FF补偿系统都仅仅是特例,而且给设计者扩大了选择的余地.最后给 出了数值仿真,把这种设计方法与最优伺服系统、最优预见伺服系统进行了比较.
1998, 24(5): 647-651.
摘要:
讨论了含结构不确定SISO系统的变结构模型参考鲁棒自适应控制问题,提出了 一种新的变结构控制方法,使得:1)系统在同时含参数及结构不确定性时,跟踪误差仍能在有 限时间内收敛到零;2)无须假设参考模型为SPR(严格正实)函数.理论分析与数值仿真结果 是一致的.
讨论了含结构不确定SISO系统的变结构模型参考鲁棒自适应控制问题,提出了 一种新的变结构控制方法,使得:1)系统在同时含参数及结构不确定性时,跟踪误差仍能在有 限时间内收敛到零;2)无须假设参考模型为SPR(严格正实)函数.理论分析与数值仿真结果 是一致的.
1998, 24(5): 652-656.
摘要:
提出了一种基于正交基展开方法的脉冲响应辨识方法--正交尺度变换法.这种 方法以正交尺度函数展开的形式表示脉冲响应函数,对信号进行正交尺度变换,并使用最小 二乘类参数辨识方法估计参数.仿真结果验证了理论的正确性和方法的可行性.
提出了一种基于正交基展开方法的脉冲响应辨识方法--正交尺度变换法.这种 方法以正交尺度函数展开的形式表示脉冲响应函数,对信号进行正交尺度变换,并使用最小 二乘类参数辨识方法估计参数.仿真结果验证了理论的正确性和方法的可行性.
1998, 24(5): 657-661.
摘要:
采用直接自适应控制律方法解决多输入单输出随机系统的变目标输出跟踪问题, 同时主要分析了控制律作用下的该系统的稳定性,并给出了输出跟踪的较弱收敛性条件及仿 真实例.
采用直接自适应控制律方法解决多输入单输出随机系统的变目标输出跟踪问题, 同时主要分析了控制律作用下的该系统的稳定性,并给出了输出跟踪的较弱收敛性条件及仿 真实例.
1998, 24(5): 662-666.
摘要:
Q学习是Watkins[1]提出的求解信息不完全马尔可夫决策问题的一种强化学习方 法.将Q学习算法和BP神经网络有效结合,实现了状态未离散化的倒立摆的无模型学习控 制.仿真表明:该方法不仅能成功解决确定和随机倒立摆模型的平衡控制,而且和Anderson[2] 的AHC(Adaptive Heuristic Critic)等方法相比,具有更好的学习效果.
Q学习是Watkins[1]提出的求解信息不完全马尔可夫决策问题的一种强化学习方 法.将Q学习算法和BP神经网络有效结合,实现了状态未离散化的倒立摆的无模型学习控 制.仿真表明:该方法不仅能成功解决确定和随机倒立摆模型的平衡控制,而且和Anderson[2] 的AHC(Adaptive Heuristic Critic)等方法相比,具有更好的学习效果.
1998, 24(5): 667-670.
摘要:
提出了一种基于神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的识别和灭火预警、报警系 统.燃烧火焰图像由CCD摄像机、传像光纤和图像卡采入计算机,经预处理后由神经网络识 别其燃烧状态,并根据识别结果进行灭火的预警和报警.神经网络由BP算法进行训练.实验 结果表明:新系统对火焰燃烧状态有很高的识别准确性,可以有效地实现灭火报警.
提出了一种基于神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的识别和灭火预警、报警系 统.燃烧火焰图像由CCD摄像机、传像光纤和图像卡采入计算机,经预处理后由神经网络识 别其燃烧状态,并根据识别结果进行灭火的预警和报警.神经网络由BP算法进行训练.实验 结果表明:新系统对火焰燃烧状态有很高的识别准确性,可以有效地实现灭火报警.
1998, 24(5): 671-674.
摘要:
提出了一种基于多组传感器信息的移动机器人避障的新方法.该方法把多组传感 器信息作为ART-2神经网络的输入,实现移动机器人对当前感知环境的快速识别和分类.在 此基础上,设计了用于移动机器人在未知环境下避障的模糊控制器.试验证明了这一方法的 有效性和实时性.
提出了一种基于多组传感器信息的移动机器人避障的新方法.该方法把多组传感 器信息作为ART-2神经网络的输入,实现移动机器人对当前感知环境的快速识别和分类.在 此基础上,设计了用于移动机器人在未知环境下避障的模糊控制器.试验证明了这一方法的 有效性和实时性.
1998, 24(5): 675-680.
摘要:
通过分析特征选择的机理,提出了一种特征选择性能指标和基于此指标的动态规 划特征选择方法.使复杂的多类特征信息选择的全局满意解寻求过程,转变成一个简单的阶 段性最优化问题.在一定条件下,由各阶段最优决策构成的整体策略等价于原问题的全局满 意解.本文法较好地应用于水声信号特征分析.
通过分析特征选择的机理,提出了一种特征选择性能指标和基于此指标的动态规 划特征选择方法.使复杂的多类特征信息选择的全局满意解寻求过程,转变成一个简单的阶 段性最优化问题.在一定条件下,由各阶段最优决策构成的整体策略等价于原问题的全局满 意解.本文法较好地应用于水声信号特征分析.
1998, 24(5): 681-685.
摘要:
给出一种新的信息融合方法--基于不确定性度量的团队一致法.这个方法是基于 一个迭代的团队不确定性度量函数,它能使团队成员达到一致;该方法用于融合从多个图象传 感器得到的对同一个目标的关于目标类别不确定性信息,与其它方法相比该方法有效而简单. 在多图象目标识别中有着广泛的应用.还给出了确定权值系数的一般方法.把这种方法用于一 个现成的实例,得到的结果和多数结合算子的结果一致.
给出一种新的信息融合方法--基于不确定性度量的团队一致法.这个方法是基于 一个迭代的团队不确定性度量函数,它能使团队成员达到一致;该方法用于融合从多个图象传 感器得到的对同一个目标的关于目标类别不确定性信息,与其它方法相比该方法有效而简单. 在多图象目标识别中有着广泛的应用.还给出了确定权值系数的一般方法.把这种方法用于一 个现成的实例,得到的结果和多数结合算子的结果一致.
1998, 24(5): 686-689.
摘要:
针对陶瓷明焰窑温度控制中存在的状态能观性、能控性问题,采用模糊控制与时 间比例分割控制相结合的控制策略;提出了一种基于系统过程状态的变结构控制方法,并设 计出了以这种变结构控制为核心的陶瓷明焰窑温度控制系统;经工业现场的实际应用表明, 该方法应用于陶瓷明焰窑温度控制是可行的,系统设计是成功的.
针对陶瓷明焰窑温度控制中存在的状态能观性、能控性问题,采用模糊控制与时 间比例分割控制相结合的控制策略;提出了一种基于系统过程状态的变结构控制方法,并设 计出了以这种变结构控制为核心的陶瓷明焰窑温度控制系统;经工业现场的实际应用表明, 该方法应用于陶瓷明焰窑温度控制是可行的,系统设计是成功的.
