高速列车的自适应容错跟踪控制

针对执行器故障下高速列车的速度和位移跟踪控制问题,考虑模型参数的不确定性,引入自适应控制技术,设计了列车的自适应容错跟踪控制器.该控制器不依赖于列车模型参数的先验知识,不需要故障检测与诊断设备,可以有效克服列车模型参数未知以及执行器故障的影响,实现执行器故障下高速列车对目标速度和位移曲线的精确跟踪.基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果说明该控制器具有良好的容错跟踪控制能力.     

基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

自行小车悬挂输送系统无线定位算法

针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法.首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正.然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算.实验结果表...     

无人水下航行器横滚控制系统反演变结构设计

针对无人水下航行器横滚通道的非匹配不确定性控制问题,提出一种非线性反演设计方法,将反演过程中的虚拟控制量的导数作为不确定性项,引入自适应机制对其上界进行估计,并采用变结构控制克服系统的不确定性,利用Lyapunov理论证明系统的稳定性.结果表明,在流体动力参数摄动情况下,本文方法具有良好的鲁棒性和自适应性,满足无人水下航行器快速横滚控制的要求.     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中,智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测,前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标,但铁路场景复杂,存在动态变化的背景区域和未知类型的目标,现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求,故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息,分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子,动态调节阈值以适应环境变化;提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法,消除鬼影问题,实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明,所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率,且平衡了精度和速度.     

基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

基于小波-主成分分析的离心泵故障诊断方法

提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状态下测试数据为样本数据,经过主成分分析,对其特征集维数进行了约简,建立了特征提取模型.通过计算的距离测度的方法,实现了离心泵的故障识别.该方法改进了传统的故障智能识别方法大样本和阈值设定困难的局限性,实验验证了其有效性.     

基于自适应动态面的高速列车蠕滑速度跟踪控制

为实现高速列车黏着控制中对期望蠕滑速度的精确跟踪,提出了一种新的蠕滑速度跟踪控制方法.首先考虑牵引/制动动态建立了列车黏着控制系统动力学模型,并将其描述为一个串级非线性系统;然后采用动态面控制方法,并引入自适应技术估计列车模型参数和系统集总不确定性上界,设计了基于自适应动态面的高速列车蠕滑速度跟踪控制策略.所设计的控制...     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

An Adaptive Sliding Mode Tracking Controller Using BP Neural Networks for a Class of Large-scale Nonlinear Systems

A new type controller, BP neural-networks-based sliding mode controller is developed for a class of large-scale nonlinear systems with unknown bounds of high-order interconnections in this paper. It is shown that decentralized BP neural networks are used to adaptively learn the uncertainty bounds of interconnected subsystems in the Lyapunov sense, and the outputs of the decentralized BP neural networks are then used as the parameters of the sliding mode controller to compensate for the effects of subsystems uncertainties. Using this scheme, not only strong robustness with respect to uncertainty dynamics and nonlinearities can be obtained, but also the output tracking error between the actual output of each subsystem and the corresponding desired reference output can asymptotically converge to zero. A simulation example is presented to support the validity of the proposed BP neural-networks-based sliding mode controller.     

基于UIO的摆式列车倾摆控制系统执行机构的故障检测

提出了一种利用未知输入观测吕（ＵＩＯ）对摆式列车倾摆控制系统执行机构进行故障检测的方法。该方法是干扰解耦原理的一个应用,通过一个全阶未知输入观测器使残差对未知输入不敏感,而对故障敏感,通过一个简单阈值逻辑来检测故障,通过计算机仿真证明了该方法的有效性。     

Fault detection of networked control systems with uncertain time-varying delay and quantization error

Problems related to fault detection of networked control systems (NCSs) with both uncertain timevarying delay and quantization error are studied in this paper. A novel model with the form of polytopic uncertainty is given to represent the influences of both the time-varying delay and the quantization error, and then the reference model based method is used to design the residual generator that is robust to both unknown network-induced delay and unknown inputs. A numerical example is also given to illustrate the merits of the presented method. The proposed method can be regarded as an extension of the authors’ former work, which can only deal with time-varying delay.     

收费情形下一类弹性需求混合交通均衡的效率损失

收费是降低交通均衡效率损失的一种重要方法,本文对收费情形下多用户类弹性 需求交通均衡分配的效率损失进行了研究.首先,构建该类交通均衡分配在两类不同出行决策 准则下的变分不等式模型.然后,通过解析推导法分别界定了其在不同出行决策准则下的效率 损失上界,并探讨了它们与网络参数的关系.最后,给出了数值算例.结果表明：两类效率损失 上界都与路段出行时间函数、路段收费向量、出行者的出行时间价值系数、用户均衡时社会总 收益与社会总剩余之比相关;费用度量出行决策准则下的效率损失上界还与系统最优时的社 会总收益与均衡时社会总剩余之比有关.     

A novel approach to design robust fault detection filter for networked control systems

In this paper, an approach for designing robust fault detection filter (RFDF) of networked control systems (NCSs) with unknown inputs is studied. The design aims at implementing the optimal trade-off between robustness of unknown inputs (including the item produced by networked-induced delay) and sensitivity of fault. The key design issue is to introduce an optimal fault detection filter based on NCSs with the control law compensation as the reference residual model of NCSs and to formulate the RFDF design as a model-matching problem. By applying H _∞ optimization technique, linear matrix inequality (LMI) approach is given to solve the model-matching problem. The validity of the proposed approach is shown by a numerical example.      

Singular perturbation composite control of a free-floating flexible dual-arm space robot

The Free-floating Flexible Dual-arm Space Robot is a highly nonlinear and coupled dynamics system. In this paper, the dynamic model is derived of a Free-floating Flexible Dual-arm Space Robot holding a rigid payload. Furthermore, according to the singular perturbation method, the system is separated into a slow subsystem representing rigid body motion of the robot and a fast subsystem representing the flexible link dynamics. For the slow subsystem, based on the second method of Lyapunov, using simple quantitative bounds on the model uncertainties, a robust tracking controller design is used during the trajectory tracking phase. The optimal control method is designed in the fast subsystem to guarantee the exponential stability. With the combination of the two above, the system can track the expected trajectory accurately, even though with uncertainty in model parameters, and its flexible vibration gets suppressed, too. Finally, some simulation tests have been conducted to verify the effectiveness of the proposed methods.     

ROBUST DISSIPATIVE CONTROL FOR STATE-DELAYED SYSTEMS WITH DISSIPATIVE UNCERTAINTY

Introduction　　Since notion of a dissipative dynamical systemwas introduced by Willems[1] ,it has played a veryimportant role in system,circuit,network andcontrol engineering and theory.Dissipativeness isa generalization of the passivity in electrical net-works and other dynamical systems which dissipateenergy in some abstractsense.Applications of dis-sipativeness in the stability analysis of linear sys-tems with certain nonlinearfeedback were firstdis-cussed in Refs.[1 ,2 ]. The theory of d…     

用区间有限元计算桥梁结构荷载组合效应

不确定的桥梁结构荷载 ,可以用上、下限的区间来表示 ,用区间有限元 (FEM)方法可以求得结构位移和内力响应的包络界限 .用线弹性梁单元对实际桥梁结构进行离散化 ,并用确定的区间值表示不确定的荷载向量 ,根据区间代数原理和线性有限元程序求解响应量的界限 ,从而得到结构响应量不确定性的界限 .用该方法计算桥梁结构设计中的荷载工况组合效应 ,算例表明该方法具有使用简便、计算量小的特点 ,适合实际桥梁结构设计的荷载组合计算     

一种动态门限群签名方案的弱点

已有的门限群签名方案几乎都存在弱点,设计性能良好的门限群签名是密码学中的一个公开问题。针对一种动态门限群签名方案详细分析了其存在的弱点,其中最主要的弱点是:部分成员可以合谋得到系统的秘密参数,从而伪造群签名。