基于LPV模型的三轴燃气轮机自适应滑模控制研究

鉴于燃气轮机线性化模型容易在大工况范围丢失实际燃机的动态特性,以及燃气轮机传统的单变量叠加控制在提高控制效率和控制系统鲁棒性上的局限性,本文以高压转子转速为调度变量建立三轴燃气轮机的线性变参数（LPV）模型,从而在建模复杂程度和模型精度上获得较好的平衡。在此基础上,提出了基于摄动矩阵上界估计和外部干扰上界估计的三轴燃气轮机自适应滑模控制。该控制可通过自适应参数实现对系统摄动矩阵干扰和外部干扰的合理估计,从而抑制干扰造成的影响。通过仿真实验分别研究了摄动矩阵干扰和外部干扰下的LPV滑模自适应控制,验证了其较好的动态响应性能和鲁棒性。     

基于自适应学习误差模型的船舶柴油机调速方法分析

传统船舶柴油机调速方法,存在调速误差较大的问题。导致船舶航行过程中速度控制精准度下降,影响船舶航行效率,同时为船舶航行安全留下隐患。通过对调速过程参量的分析发现,导致调速控制误差较大的根源,在于调速控制算法中的控制变量自适应性低。基于上述问题产生原因,提出基于自适应学习误差模型的船舶柴油机调速方法分析。首先对柴油机调速过程中的误差量进行模型计算,然后对误差数据网络络结构进行分析计算。最后,通过自适应学习算法,对误差结构变量进行优化,从而实现提升调速控制精准度,降低误差的效果。通过与传统控制方法的对比,证明提出方法具有解决传统方法不足的效果。     

基于快速原型技术的主动控制实验研究

为实现对振动主动控制算法的快速有效验证,搭建双层隔振系统实验平台,基于快速原型控制技术,设计自适应控制策略,并以Speedgoat实时控制器为载体,开展振动主动控制样机验证研究。次级通道辨识、扫频以及双频激励实验表明,辨识模型精度能够满足主动控制需要,所设计算法能够有效实现主动控制,快速原型控制技术能够高效地将理论研究和台架实验结合起来,为样机验证提供高效便捷的开发手段,具有重要的应用价值。     

故障检测中阈值的一种自适应选择方法

在故障检测中,合理的阈值选择对残差的评定有至关重要的影响。本文首先归纳总结了这方面的研究成果;然后,基于RMI（Reachable Measurement Intervals）方法,给出了在闭环条件下的一种自适应阈值选择方法;并通过计算机仿验证了这一方法的有效性。     

基于遗传算法自适应滤波器稳态条件下的误差分析

在机械故障诊断稳态条件下,用遗传算法自适应滤波器进行信号处理时,滤波结果有时会产生误差。这与输入信号中的有用信号和参考信号有关,两者包含的频率成份不能相等;若两者相等,则滤波结果的有用信号便会失真,与真值相比出现偏差,在应用时要引起足够的重视。     

山岭隧道结构BIM多尺度建模与自适应拼接方法及工程应用

建筑信息模型（BIM）在建筑领域应用越来越广,然而在山岭隧道工程中,由于结构形式较上部建筑有很大区别,利用Revit等BIM软件建立精细的山岭隧道结构三维模型尚存在困难且难以重复利用。针对该问题,首先系统地提出了山岭隧道结构BIM模型分解方案,将模型分解为基本构件并沿轴线划分为基本单元,根据构件特点给出单元长度确定原则,并根据其是否具备可复用性分为标准段与特殊段。其次,将模型分为3个细节层次（LOD100,LOD200,LOD300）以满足不同设计阶段的需要,提出标准段单元的多尺度参数化建模方法,为隧道结构BIM建模提供了依据,并为提高BIM模型可视化管理效率奠定了基础。最后,提出了模型基本单元自适应拼接方法,根据隧道轴线的里程桩号及其对应的三维坐标与设计断面类型,将不同长度的标准段与特殊段单元模型按照离散化的轴线自动拼接,形成完整的隧道模型。以云南省保泸高速老营隧道为工程背景,利用Revit软件建立了隧道结构标准段与特殊段参数化模型单元,采用Unity3D软件并编写拼接程序,实现了模型单元的自适应拼接与多尺度分级加载,得到完整的老营隧道结构BIM模型。多尺度参数化建模与自适应拼接方法提高了隧道工程结构三维模型的复用性与建模效率,对BIM技术在山岭隧道工程中的应用具有一定的借鉴作用。     

面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器,难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性,设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案,该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先,考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多,方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度,结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门,实现关联门的自适应调整,减少关联杂波的干扰。其次,结合传感器的配置与特性,对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准,按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式,进行局部航迹融合。最后,为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性,分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上,融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确,融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升;实车试验证明,该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息,能基本正确地跟踪目标和估计航迹;融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内,且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

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.     

永磁同步电机无速度传感器控制系统设计及参数影响分析

永磁同步电机无速度传感器控制以其高可靠性、低成本逐步在风机、水泵等领域广泛应用。为了进一步探究其稳定机理,扩大其应用范围,提高无感系统的动态响应速度和低速稳定性,本文以表贴式永磁同步电机为研究对象,建立了统一的电机数学模型,采用模型参考自适应方法设计转速观测器。并对参数误差造成的影响进行了分析,提出了基于扩张状态的补偿方式。仿真和实验验证了所设计系统高效可行,减小了对参数的依赖。