2012年 第38卷 第6期
2012, 38(6): 889-910.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00889
摘要:
形状匹配及分类是计算机视觉中的重要问题. 近年来,以形状上下文为代表的基于轮廓的形状匹配方法和以奇点图为代表的基于骨架的形状匹配方法获得了长足的发展. 本文介绍了形状匹配问题的基本概念, 分析了形状匹配问题的难点, 按照基于轮廓和基于骨架的分类方法对近年来最新出现的形状表示与形状匹配的方法进行了详尽的介绍, 并介绍了基于度量学习的形状检索方法, 本文还详细介绍了近年来形状匹配研究领域常用的一些测试数据库, 之后对局部形状匹配和形状分类等有潜力的研究方向进行了展望. 最后对形状匹配的整体框架及其应用前景进行了总结.
形状匹配及分类是计算机视觉中的重要问题. 近年来,以形状上下文为代表的基于轮廓的形状匹配方法和以奇点图为代表的基于骨架的形状匹配方法获得了长足的发展. 本文介绍了形状匹配问题的基本概念, 分析了形状匹配问题的难点, 按照基于轮廓和基于骨架的分类方法对近年来最新出现的形状表示与形状匹配的方法进行了详尽的介绍, 并介绍了基于度量学习的形状检索方法, 本文还详细介绍了近年来形状匹配研究领域常用的一些测试数据库, 之后对局部形状匹配和形状分类等有潜力的研究方向进行了展望. 最后对形状匹配的整体框架及其应用前景进行了总结.
2012, 38(6): 911-922.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00911
摘要:
鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.
鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.
2012, 38(6): 923-931.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00923
摘要:
提出了一种新的回球速度计算模型, 达到以期望的落球速度定点回球的目的. 首先, 忽略了运动过程中马格努斯力的影响, 以多项式拟合乒乓球的运动轨迹, 利用LM算法求解得到回球速度的初始值. 然后, 提出了一种新的基于区域分割的经验数据存储与替换模式, 经线性拟合经验数据得到回球速度, 并与初始速度求加权平均值, 作为模糊调节的初始值. 分析了回球速度的各分量对落点误差的影响, 根据预测的落点误差, 利用模糊算法调节回球速度, 将调整后的结果用于控制回球过程中的球拍位姿与击球速度. 实验结果验证了方法的有效性.
提出了一种新的回球速度计算模型, 达到以期望的落球速度定点回球的目的. 首先, 忽略了运动过程中马格努斯力的影响, 以多项式拟合乒乓球的运动轨迹, 利用LM算法求解得到回球速度的初始值. 然后, 提出了一种新的基于区域分割的经验数据存储与替换模式, 经线性拟合经验数据得到回球速度, 并与初始速度求加权平均值, 作为模糊调节的初始值. 分析了回球速度的各分量对落点误差的影响, 根据预测的落点误差, 利用模糊算法调节回球速度, 将调整后的结果用于控制回球过程中的球拍位姿与击球速度. 实验结果验证了方法的有效性.
2012, 38(6): 932-943.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00932
摘要:
在未知输入观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统, 研究了同时估计系统 状态和未知输入的问题. 首先, 基于可测输出对未知输入的相关度的概念, 给出了辅助输出 的构造方法, 使得匹配条件得以满足. 为了处理辅助输出中的未知信息, 提出了一种高增益 观测器设计方法, 它不仅能估计辅助输出, 而且还能估计辅助输出的导数. 然后, 基于辅助 输出的估计值, 提出了一种降维观测器设计方法, 可以在不受未知输入影响的情况下估计系统 的状态; 接下来, 基于状态和辅助输出及其导数的估计值, 给出了未知输入估计. 最后, 对一个五 阶系统进行了数字仿真, 仿真结果表明所提出的方法是有效的.
在未知输入观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统, 研究了同时估计系统 状态和未知输入的问题. 首先, 基于可测输出对未知输入的相关度的概念, 给出了辅助输出 的构造方法, 使得匹配条件得以满足. 为了处理辅助输出中的未知信息, 提出了一种高增益 观测器设计方法, 它不仅能估计辅助输出, 而且还能估计辅助输出的导数. 然后, 基于辅助 输出的估计值, 提出了一种降维观测器设计方法, 可以在不受未知输入影响的情况下估计系统 的状态; 接下来, 基于状态和辅助输出及其导数的估计值, 给出了未知输入估计. 最后, 对一个五 阶系统进行了数字仿真, 仿真结果表明所提出的方法是有效的.
2012, 38(6): 944-950.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00944
摘要:
针对具有外界扰动的线性定常(Linear time invariant, LTI)系统, 本文研究了其鲁棒预测控制器(Robust model predictive control, RMPC)的设计方法. 设计采用了混合的H2/H∞控制方法以有效地兼顾系统的抗干扰能力和闭环控制性能. 同时, 为了降低设计的保守性, 设计利用闭环多步控制策略以扩大控制器的可行范围, 改善系统控制性能. 进而, 为了便于实际实施, 提出该RMPC的简化设计, 通过将大部分在线计算量离线完成以降低鲁 棒预测控制器的在线计算量.
针对具有外界扰动的线性定常(Linear time invariant, LTI)系统, 本文研究了其鲁棒预测控制器(Robust model predictive control, RMPC)的设计方法. 设计采用了混合的H2/H∞控制方法以有效地兼顾系统的抗干扰能力和闭环控制性能. 同时, 为了降低设计的保守性, 设计利用闭环多步控制策略以扩大控制器的可行范围, 改善系统控制性能. 进而, 为了便于实际实施, 提出该RMPC的简化设计, 通过将大部分在线计算量离线完成以降低鲁 棒预测控制器的在线计算量.
2012, 38(6): 951-958.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00951
摘要:
基于齐次占优方法研究 具有多项式型非线性项的大规模随机非线性系统的分散输出反馈镇定问题. 本文的主要贡献在于利用高增益齐次占优方法来解决大规模随机非线性系统的分散控制问题. 这种方法能彻底地去掉传统结果中所要求的线性增长条件, 不仅推广了以前的结果还得到了一些新的结果. 仿真验证了输出反馈控制器的有效性.
基于齐次占优方法研究 具有多项式型非线性项的大规模随机非线性系统的分散输出反馈镇定问题. 本文的主要贡献在于利用高增益齐次占优方法来解决大规模随机非线性系统的分散控制问题. 这种方法能彻底地去掉传统结果中所要求的线性增长条件, 不仅推广了以前的结果还得到了一些新的结果. 仿真验证了输出反馈控制器的有效性.
2012, 38(6): 959-968.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00959
摘要:
通常,虹膜识别系统中采集设备的景深(Depth of field, DOF)都很小,在采集过程中经常出现离焦现象,理论和实际应用都需 要研究这种离焦图像的复原方法.本文研究了一种点扩散函数 (Point spread function, PSF)为正六边形的示性函数的离焦虹膜图像复原问题. 通过分析PSF频域零点的分布规律,从理论上证明了距频域中心最近的第一圈零点的零点定理, 证明过程中也提供了计算这些零点的方法,在此基础上,给出了这一类离焦图像复原的快速算法. 实验结果验证了算法的有效性与实时性.
通常,虹膜识别系统中采集设备的景深(Depth of field, DOF)都很小,在采集过程中经常出现离焦现象,理论和实际应用都需 要研究这种离焦图像的复原方法.本文研究了一种点扩散函数 (Point spread function, PSF)为正六边形的示性函数的离焦虹膜图像复原问题. 通过分析PSF频域零点的分布规律,从理论上证明了距频域中心最近的第一圈零点的零点定理, 证明过程中也提供了计算这些零点的方法,在此基础上,给出了这一类离焦图像复原的快速算法. 实验结果验证了算法的有效性与实时性.
2012, 38(6): 969-975.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00969
摘要:
针对单元制造系统(Cellular manufacturing system, CMS)中需要多个单元协作完成的特殊工件, 提出柔性路径下跨作业(Job shop)单元的特殊工件调度方法---基于信息素的方法(Pheromone-based approach, PBA).基于多Agent对单元制造系统建立模型, 提出了冗余单元的概念,建立了多Agent之间的协商机制.同时通过建立Agent联盟, 减少通信量的同时增强系统的鲁棒性和调度优化的全局性.实验结果表明,与常见的组合调度规则相比, 本文提出的方法在5种性能指标上具有显著优势.
针对单元制造系统(Cellular manufacturing system, CMS)中需要多个单元协作完成的特殊工件, 提出柔性路径下跨作业(Job shop)单元的特殊工件调度方法---基于信息素的方法(Pheromone-based approach, PBA).基于多Agent对单元制造系统建立模型, 提出了冗余单元的概念,建立了多Agent之间的协商机制.同时通过建立Agent联盟, 减少通信量的同时增强系统的鲁棒性和调度优化的全局性.实验结果表明,与常见的组合调度规则相比, 本文提出的方法在5种性能指标上具有显著优势.
2012, 38(6): 976-985.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00976
摘要:
多数研究者认为, 用修改数据模型(证据体)的方法来解决冲突证据组合问题较为合理. 然而, 已有的基于修改数据模型的方法仅考虑如何提高冲突证据组合结果的聚焦程度. 实际上, 它们并没有考虑如何通过修正来消减证据之间的冲突. 显然, 若融合结果由冲突证据组合得到, 那么其可信性必然较低且会给随后的融合过程带来较大的风险. 针对此问题, 沿用折扣系数法, 该文基于证据距离准则提出了一种折扣系数(可靠度)优化学习模型, 优化过程同时考虑提高聚焦程度和消减冲突, 通过使折扣修正后组合结果的基本概率赋值(Basic probability assignment, BPA)与直言BPA (Categorical BPA, CBPA)之间的距离最小来寻优, 其中证据可靠度大小的序关系作为约束条件, 它依据证据的虚假度确定. 典型算例验证了所提方法比现有的一些组合方法, 在聚焦能力和冲突消减两方面都更合理.
多数研究者认为, 用修改数据模型(证据体)的方法来解决冲突证据组合问题较为合理. 然而, 已有的基于修改数据模型的方法仅考虑如何提高冲突证据组合结果的聚焦程度. 实际上, 它们并没有考虑如何通过修正来消减证据之间的冲突. 显然, 若融合结果由冲突证据组合得到, 那么其可信性必然较低且会给随后的融合过程带来较大的风险. 针对此问题, 沿用折扣系数法, 该文基于证据距离准则提出了一种折扣系数(可靠度)优化学习模型, 优化过程同时考虑提高聚焦程度和消减冲突, 通过使折扣修正后组合结果的基本概率赋值(Basic probability assignment, BPA)与直言BPA (Categorical BPA, CBPA)之间的距离最小来寻优, 其中证据可靠度大小的序关系作为约束条件, 它依据证据的虚假度确定. 典型算例验证了所提方法比现有的一些组合方法, 在聚焦能力和冲突消减两方面都更合理.
2012, 38(6): 986-998.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00986
摘要:
传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)要求噪声必须为高斯白噪声, 无法解 决带有色噪声的非线性系统滤波问题. 为此, 本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤 波新算法. 首先,基于量测信息增广和最小方差估计, 推导出一类带有色量测噪声的非 线性离散系统状态的最优滤波框架, 接着采用Unscented变换(Unscented transformation, UT)来计算最优框架中的 非线性状态后验均值和协方差, 进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式. 所设 计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题, 数 值仿真实例验证了其可行性和有效性.
传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)要求噪声必须为高斯白噪声, 无法解 决带有色噪声的非线性系统滤波问题. 为此, 本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤 波新算法. 首先,基于量测信息增广和最小方差估计, 推导出一类带有色量测噪声的非 线性离散系统状态的最优滤波框架, 接着采用Unscented变换(Unscented transformation, UT)来计算最优框架中的 非线性状态后验均值和协方差, 进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式. 所设 计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题, 数 值仿真实例验证了其可行性和有效性.
2012, 38(6): 999-1006.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00999
摘要:
针对多元序列分析中存在的输入变量选择问题,提出一种基于k-!近邻互信息估计的分步式变量选择算法. 该算法通过两步过程分别实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除. 同时将分步变量选择算法应用于径向基函数(Radial basis function, RBF) 神经网络结构的优化中.在K均值聚类的基础上,通过分析隐含层神经元的输出权值与神经网络输出的相关性, 对隐含层节点进行选择,改进网络的结构与性能. Friedman数据的仿真实验验证了分步变量选择算法的有效性; Gas furnace多元时间序列以及Boston housing数据的仿真结果表明, 优化后的RBF网络能够在保证模型精度的基础上有效控制网络规模.
针对多元序列分析中存在的输入变量选择问题,提出一种基于k-!近邻互信息估计的分步式变量选择算法. 该算法通过两步过程分别实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除. 同时将分步变量选择算法应用于径向基函数(Radial basis function, RBF) 神经网络结构的优化中.在K均值聚类的基础上,通过分析隐含层神经元的输出权值与神经网络输出的相关性, 对隐含层节点进行选择,改进网络的结构与性能. Friedman数据的仿真实验验证了分步变量选择算法的有效性; Gas furnace多元时间序列以及Boston housing数据的仿真结果表明, 优化后的RBF网络能够在保证模型精度的基础上有效控制网络规模.
2012, 38(6): 1007-1016.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01007
摘要:
针对钢铁烧结中混合料粒度分布无法在线测量、难以实现混合制粒过程优化控制的问题,提出基于 粒度分布评估函数(Evaluation model of granularity distribution, EMGD)的混合制粒优化控制算法. 首先,根据烧结生产历史数据和混合料筛分实验数据建立粒度分布BP神经网络(BP neural network, BPNN)评估模型; 然后,以该模型为目标函数,以制粒过程状态参数的边界为约束条件,采用粒子群算法(Particle swarms optimization, PSO)计算粒度分布优化值; 最后建立基于BPNN的制粒水分设定模型,根据粒度分布优化值和当前配重实现水分优化控制. 仿真实验和工业应用表明评估模型真实反映了粒度分布对料层透气性的影响; PSO-BP粒度分布优 化控制算法对改善透气性、减少燃料损耗、稳顺烧结生产具有重要意义.
针对钢铁烧结中混合料粒度分布无法在线测量、难以实现混合制粒过程优化控制的问题,提出基于 粒度分布评估函数(Evaluation model of granularity distribution, EMGD)的混合制粒优化控制算法. 首先,根据烧结生产历史数据和混合料筛分实验数据建立粒度分布BP神经网络(BP neural network, BPNN)评估模型; 然后,以该模型为目标函数,以制粒过程状态参数的边界为约束条件,采用粒子群算法(Particle swarms optimization, PSO)计算粒度分布优化值; 最后建立基于BPNN的制粒水分设定模型,根据粒度分布优化值和当前配重实现水分优化控制. 仿真实验和工业应用表明评估模型真实反映了粒度分布对料层透气性的影响; PSO-BP粒度分布优 化控制算法对改善透气性、减少燃料损耗、稳顺烧结生产具有重要意义.
2012, 38(6): 1017-1024.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01017
摘要:
分析了转炉煤气回收工艺特点以及影响回收效果的重要因素,阐述了实现回收过程运行优化控制的相关工艺参数指标, 提出了一种基于提高CO浓度的 优化控制方案,利用模糊径向基函数(Radical basis function, RBF)神经网络在线辨识出炉口压差与CO浓度之间的数学模型,根据辨识模型实时调整压差控制回路设定值,通过控制系统跟踪调整 后的设定值,在辨识的过程中改进了网络学习算法,使辨识网络对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并易于收敛.在应用 此优化控制方法对煤气回收系 统进行仿真分析的基础上,投入现场应用,结果表明,此优化控制策略能明显提高煤气回收的质量和品质,达到了良好的实 际应用效果.
分析了转炉煤气回收工艺特点以及影响回收效果的重要因素,阐述了实现回收过程运行优化控制的相关工艺参数指标, 提出了一种基于提高CO浓度的 优化控制方案,利用模糊径向基函数(Radical basis function, RBF)神经网络在线辨识出炉口压差与CO浓度之间的数学模型,根据辨识模型实时调整压差控制回路设定值,通过控制系统跟踪调整 后的设定值,在辨识的过程中改进了网络学习算法,使辨识网络对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并易于收敛.在应用 此优化控制方法对煤气回收系 统进行仿真分析的基础上,投入现场应用,结果表明,此优化控制策略能明显提高煤气回收的质量和品质,达到了良好的实 际应用效果.
2012, 38(6): 1025-1032.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01025
摘要:
主要研究一类控制系数未知和有不可测零动态的高阶非线性系统的全局自适应镇定问题. 进一步放宽了对零动态的约束条件, 通过定义一个恰当的未知参数, 把连续自适应状态反馈控制器的动态阶数降到最低(仅一维). 通过结合增加幂次积分方法, 相关的自适应技术以及交换能量函数思想, 给出控制器的设计步骤. 所设计的控制器确保闭环系统的所有状态是全局一致有界的, 且原系统的状态收敛到零.
主要研究一类控制系数未知和有不可测零动态的高阶非线性系统的全局自适应镇定问题. 进一步放宽了对零动态的约束条件, 通过定义一个恰当的未知参数, 把连续自适应状态反馈控制器的动态阶数降到最低(仅一维). 通过结合增加幂次积分方法, 相关的自适应技术以及交换能量函数思想, 给出控制器的设计步骤. 所设计的控制器确保闭环系统的所有状态是全局一致有界的, 且原系统的状态收敛到零.
2012, 38(6): 1033-1041.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01033
摘要:
针对存在执行器故障的不确定非仿射动态系统,研究其跟踪控制问题. 在不太苛刻的Lipschitz条件下,提出了一种成本低、易于设计的用户友好类似比例积分(Proportion integration, PI)的控制策略, 和传统PI控制方法不同,这里的“比例”“积分”增益的确定无需反复试凑过程, 并且在系统可能出现执行器失效故障的情况下可以确保稳定跟踪.
针对存在执行器故障的不确定非仿射动态系统,研究其跟踪控制问题. 在不太苛刻的Lipschitz条件下,提出了一种成本低、易于设计的用户友好类似比例积分(Proportion integration, PI)的控制策略, 和传统PI控制方法不同,这里的“比例”“积分”增益的确定无需反复试凑过程, 并且在系统可能出现执行器失效故障的情况下可以确保稳定跟踪.
2012, 38(6): 1042-1050.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01042
摘要:
无线链路调度算法的性能直接受无线干扰模型准确性的影响. 尽管由于其简单性而被广泛采用, k跳干扰模型并不能准确建模真实的无线干扰特性, 从而导致链路调度算法的理论性能与实际性能之间存在很大差异. 本文考虑无线传输方向性因素对干扰的影响, 提出了Dk-hop无线干扰模型. 该模型有效排除了k跳隐藏链路, 从而更准确地对无线干扰进行了建模.理论分析表明, 当k值不超过IR+1时(IR为载波感知距离和传输距离之比), Dk-hop比k跳干扰模型更为准确, 且仍然保持了k跳干扰模型的简单性. 为与真实的无线干扰保持接近, k的合理取值范围应为[IR-2, IR+1].
无线链路调度算法的性能直接受无线干扰模型准确性的影响. 尽管由于其简单性而被广泛采用, k跳干扰模型并不能准确建模真实的无线干扰特性, 从而导致链路调度算法的理论性能与实际性能之间存在很大差异. 本文考虑无线传输方向性因素对干扰的影响, 提出了Dk-hop无线干扰模型. 该模型有效排除了k跳隐藏链路, 从而更准确地对无线干扰进行了建模.理论分析表明, 当k值不超过IR+1时(IR为载波感知距离和传输距离之比), Dk-hop比k跳干扰模型更为准确, 且仍然保持了k跳干扰模型的简单性. 为与真实的无线干扰保持接近, k的合理取值范围应为[IR-2, IR+1].
2012, 38(6): 1051-1059.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01051
摘要:
为了解决空间数据流中任意形状簇的聚类问题,提出了一种基于密度的空间数据流在线聚类算法(On-line density-based clustering algorithm for spatial datastream,OLDStream),该算法在先前聚类结果上聚类增量空间数据,仅对新增空间点及其满足核心点条件的邻域数据做局部聚类更新,降低聚类更新的时间复杂度,实现对空间数据流的在线聚类.OLDStream算法具有快速处理大规模空间数据流、实时获取全局任意形状的聚类簇结果、对数据流的输入顺序不敏感、并能发现孤立点数据等优势.在真实数据和合成数据上的综合实验验证了算法的聚类效果、高效率性和较高的可伸缩性,同时实验结果的统计分析显示仅有4%的空间点消耗最坏运行时间,对每个空间点的平均聚类时间约为0.033 ms.
为了解决空间数据流中任意形状簇的聚类问题,提出了一种基于密度的空间数据流在线聚类算法(On-line density-based clustering algorithm for spatial datastream,OLDStream),该算法在先前聚类结果上聚类增量空间数据,仅对新增空间点及其满足核心点条件的邻域数据做局部聚类更新,降低聚类更新的时间复杂度,实现对空间数据流的在线聚类.OLDStream算法具有快速处理大规模空间数据流、实时获取全局任意形状的聚类簇结果、对数据流的输入顺序不敏感、并能发现孤立点数据等优势.在真实数据和合成数据上的综合实验验证了算法的聚类效果、高效率性和较高的可伸缩性,同时实验结果的统计分析显示仅有4%的空间点消耗最坏运行时间,对每个空间点的平均聚类时间约为0.033 ms.
2012, 38(6): 1059-1064.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01059
摘要:
零航速减摇鳍水动力特性与升力式减摇鳍存在本质差异,前者与鳍角、角速度、角加速度构成 多约束动态非线性映射,不满足后者的近似线性关系,导致对抗式PID控制无法适用.针对零航速 减摇鳍系统特有的动态输入非线性及整体结构,借助非线性分离策略,提出并设计基于变约束模 型预测控制与数值迭代反演的两步主从控制律.仿真 结果表明,控制器性能良好,但受物理性硬约束影响,零航速减摇效率随海情增加而呈非线性递减趋势.
零航速减摇鳍水动力特性与升力式减摇鳍存在本质差异,前者与鳍角、角速度、角加速度构成 多约束动态非线性映射,不满足后者的近似线性关系,导致对抗式PID控制无法适用.针对零航速 减摇鳍系统特有的动态输入非线性及整体结构,借助非线性分离策略,提出并设计基于变约束模 型预测控制与数值迭代反演的两步主从控制律.仿真 结果表明,控制器性能良好,但受物理性硬约束影响,零航速减摇效率随海情增加而呈非线性递减趋势.
