基于云模型零漂补偿的磁链观测器

电压型磁链观测器由于其算法简单而得到广泛应用,其中电动势零漂对电压型磁链观测器精度的影响非常大,为此提出了一种基于云模型零漂补偿的磁链观测器.首先利用反电势积分估算磁链,在此基础上计算出直流分量,并利用直流分量与云模型控制器得到电动势零漂估计值,将其作为负反馈量消除影响.通过Matlab对所设计的磁链观测器进行实验仿真,并搭建基于云模型零漂补偿的磁链观测器的永磁同步电机实验平台,仿真和实验结果都表明设计的基于云模型零漂补偿的磁链观测器能在宽速度范围内精确地估算电机定子磁链,实现永磁同步电机的高性能控制.     

雷达跟踪机动目标的多模型算法研究

研究了多模型算法在雷达跟踪机动目标中的应用,并以所提出的一种多模型算法说明了多模型算法的有效性。     

跟踪机动目标的最小子模型集切换算法研究

研究了机动目标跟踪的多模型(MM)方法,提出了一种新的多模型方法——最小子模型集切换(MSMSS)算法。这种算法从总模型集中自适应确定最小子模型集,用来进行多模型估计。仿真结果显示,和标准的交互式MM(IMM)相比,MSMSS算法在具备同等跟踪性能的前提下计算量很小,在计算量相同的情况下具有更好的跟踪性能。     

欠驱动船舶路径跟踪的非线性模型预测控制

文章针对欠驱动船舶的路径跟踪提出了一种解析解模型预测控制方法,使其能够驶入预先规划好的航行路径。采用了Serret-Frenet坐标系来描述船舶运动,并且引入了重定义输出,由此避免了模型预测控制中的病态相关度问题,同时将原单输入多输出系统转化为单输入单输出系统。文中的算法提供了一种获得合适的控制参数的系统方法,保证了闭环系统的稳定性。数值仿真结果验证了该控制器的有效性。     

考虑模型偏差和时变扰动的水下机器人轨迹跟踪控制

本文针对考虑模型不确定性和时变外界环境扰动的水下机器人轨迹跟踪问题展开研究。首先基于水下机器人水平面运动学和动力学方程,结合有限时间控制方法设计一个有限时间扰动观测器用于对总扰动进行实时估计。随后基于反步滑模控制完成带扰动观测器的轨迹跟踪控制律设计,并采用二阶滤波器对虚拟控制信号进行过滤,增设滤波补偿系统用于保证滤波信号的精度。选择高增益扰动观测器和传统反步滑模控制器分别作为扰动观测器和控制器的对比项。最后在Matlab Simulink平台中进行了轨迹跟踪仿真实验。仿真结果表明,所设计的扰动观测器能够对总扰动实现快速且准确的观测估计,且水下机器人能够对目标轨迹能实现较好的跟踪效果。本文所设计的控制器可以使水下机器人快速地跟踪上目标轨迹,且相较于传统反步滑模控制器有着更小的跟踪误差。     

基于模型预测控制的无人帆船轨迹跟踪方法

[目的]面向无人帆船在水面、水下跨域异构海洋机器人的协同作业场景,提出基于模型预测控制（MPC）的无人帆船轨迹跟踪方法。[方法]针对“海鸥”号无人帆船,建立其动力学模型及运动学模型,通过分析无人帆船动力学特点及执行器约束条件,构建MPC目标函数及系统约束条件,将无人帆船的轨迹跟踪问题转化为优化问题,并利用Matlab软件开展仿真实验验证。[结果]仿真结果表明,与“帆–舵”分离的PID轨迹跟踪控制方法相比,所提出的无人帆船“帆–舵”联合MPC控制方法更便于添加约束条件,其在风向变化的情况下能以更小的轨迹跟踪误差来更快地收敛于指定轨迹,且其可以实现逆风折线航行。[结论]研究成果可为无人帆船的帆、舵控制提供新的思路,提高其轨迹跟踪能力,进一步为无人帆船与AUV的高效协同作业提供技术保障。     

目标跟踪下的 LS 算法和 IMM 算法性能比较*

针对机动目标跟踪中如何提高跟踪精度问题,选取合适的跟踪滤波算法,利用两种经典跟踪滤波算法：交互式多模型算法（IMM）和最小二乘法（LS）,实现对目标的跟踪。并利用仿真进行了比较,结果证明IMM 具有更加高效的跟踪效果,符合设计需要。     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上，提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理，获得运动目标的特征图像，用特征图像来求解运动目标的光流，用光流对运动区域进行分割，获得运动区域的中心和半径，以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线，以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型，用改进后的模型对图像进行分割。实验证明，用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。     

基于解析模型预测控制的欠驱动船舶路径跟踪控制器设计

针对欠驱动船舶路径跟踪控制系统中存在风、浪、流等外界干扰的影响,将船舶运动模型转化到Serret-Frenet标架下进行研究,通过引入重定义输出将原单输入多输出控制系统转化为单输入单输出控制系统,并将解析模型预测控制与非线性观测器相结合,提出一种鲁棒路径跟踪控制算法。该算法能够使欠驱动船舶跟踪并镇定于给定的参考路径。计算机仿真结果表明,所提出的控制器具有良好的控制性能以及鲁棒性能。     

波浪数物耦合模型的一种新的信号滤波方法

以二维波浪传播数模与物模耦合模型规则波低频滤波问题为研究对象,采用摄动法建立了线性补偿滤波方法。耦合模型中,数值模拟采用基于改进Boussinesq方程的三角形网格有限元模型,物理模拟采用推板式造波机。文中分析了耦合模型信号滤波的目的和目标,并通过造波信号频域的分析,对比了文中方法与传统方法在信号稳定性方面的效果,通过波浪耦合模拟实验对比了波面的数模与物模结果。实验结果表明,与传统方法相比,文中方法能有效解决造波信号的慢漂和计算值偏小的问题,信号更加稳定,耦合误差更小。     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上,提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理,获得运动目标的特征图像,用特征图像来求解运动目标的光流,用光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线,以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型,用改进后的模型对图像进行分割。实验证明,用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。     

基于非线性模型预测控制的无人船航迹跟踪控制方法

为了实现复杂场景下无人船（USV）的实时、高精度、抗干扰运动控制,以欠驱动双推进差速无人船作为研究对象,基于三自由度无人船水动力模型设计非线性模型预测航迹跟踪控制器（NMPC）,在考虑控制约束与状态约束的情况下,根据快速稳定航行的目标设计优化范式,引入多重打靶算法求解思想提升控制器求解速度;根据无人船航行时风、浪、流等环境干扰的特点,设计一种适用于复杂场景无人船控制的非线性干扰观测器（NDO）,根据干扰观测结果对控制模型进行在线补偿,并通过仿真试验,验证了所提控制算法的精确性、实时性和抗干扰能力。     

大数据环境下基于协同过滤算法的船舶信息推荐模型研究

传统的船舶信息推荐模型的MAE值偏高,因此提出大数据环境下基于协同过滤算法的船舶信息推荐模型研究。利用船舶信息采集装置传输船舶信息,并利用HDFS文件处理传输的信息生成船舶信息数据集。在大数据环境下挖掘用户需求,计算相邻用户相似度,基于协同过滤算法的规则,选取最近邻居聚类用户,完成信息的随机分组。同时协同过滤出大量船舶信息,并对剩余信息进行深层次的信息匹配预测评分,从高到低生成信息推荐列表,完成了推荐模型的研究。实验结果表明,设计的模型在实验中的平均MAE值比传统模型降低了0.135,说明设计的模型推荐精度更高。