动力定位船舶全速度路径跟踪CB导引自适应闭环控制

针对仅使用槽道推进器提供横向推力的动力定位船舶路径跟踪控制问题,建立慢变环境干扰影响下的非线性船舶数学模型,设计带有自适应干扰补偿的反步控制算法来消除环境干扰的影响。引入平行目标接近(CB)导引算法为跟踪控制生成期望速度矢量信号,通过与所提出的自适应反步控制算法相结合,得到不受船舶驱动特性限制的全速度范围动力定位船舶导引跟踪控制算法,应用李雅普诺夫稳定性理论证明系统跟踪误差渐进收敛到零。仿真结果表明通过调整导引算法参数可以调节船舶跟踪过程表现,并可以得到较好的控制精度。     

未知负载和转子电阻的交流感应电机自适应控制

基于自适应观测控制器设计了三相交流感应电机调速系统,该控制器在未知电机转子电阻和负载及不需要测量磁链情况下,可同时且不受限制地单独控制电机转速(转矩)和磁链.控制器只测量转速、电压和电流信号自适应估计磁链和未知参数.用该控制方法设计了两相坐标轴磁场定向电机模型,系统不存在非线性,因此适合离散化和DSP系统的数字实现.     

一种新型自适应误差估计方法

对当前两种主要的自适应误差估计方法－基于残值的误差估计方法和基于应力修匀的误差估计方法作了详细的分析比较。在此基础上，从工程角度提出了一种新型自适应误差估计方法，通过分析和数值算例证明了它的有效性和可靠性。     

基于MRAS观测器的无速度传感器永磁同步电机模型预测控制

针对三相永磁同步电机驱动系统,提出了一种无速度传感器模型预测转矩控制方法.基于模型参考自适应技术设计了观测器,以精确估算转子速度;为了减小转矩和定子磁链波动、提高系统动态和静态响应特性,采用了模型预测控制策略.仿真结果表明所提方法可以使PMSM驱动系统达到满意的控制效果,从而证明论文控制策略的有效性和正确性.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

鱼雷拖曳线列阵及其目标方位跟踪算法研究

使用拖曳线列阵可以有效提高自导鱼雷远程搜索目标的能力,而能否精确跟踪目标方位将直接影响到鱼雷的实战效果。本文首先研究了一种鱼雷用拖曳线列阵自导系统的组成原理及实现方法,然后研究了一种子空间跟踪算法,并在此基础上提出了一种自适应Root-MUSIC算法,该算法可用于对时变的信号波达方向进行实时跟踪估计。仿真计算结果验证了该算法具有很好的跟踪效果。     

不同变换域下LMS算法收敛性能分析

现代舰船由于电子系统集中,空间狭窄,存在严重的电磁干扰问题.解决此问题的有效途径是自适应干扰抵消,其核心则是自适应滤波算法.在提出自适应干扰抵消模型的基础上,就目前改进LMS自适应滤波算法的域变换算法进行了研究.叙述了LMS算法,对比分析研究了其在时域和一般变换域下的收敛性能.结合Walsh域与小波域的变换实例进行了计算机模拟仿真,结果表明,通过域变换后的自适应滤波算法的收敛性能明显得到改善.最后提出了未来自适应滤波算法发展方向.     

无线CBTC系统列车自动停站对位分析

介绍了ATO硬件设备及ATO连续制动定位停车原理,从车载ATO和轨旁ATP硬件设备以及软件角度深入分析了车站定位停车的各个操作状态(制动、预对准、停站等)和判定机制。此外,简要介绍了信号系统实时控制列车运行的自适应PI控制器算法。     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

模糊自适应滤波在车载组合导航系统中的应用

文章针对车载GPS/DR组合导航系统工作环境复杂,其观测噪声相应复杂多变的特点,引入了一种基于模糊自适应控制的卡尔曼滤波算法。这一方法基于方差匹配的思想,通过模糊控制器在线调整观测噪声方差,以改变滤波器的自适应性,从而提高导航精度。文章最后对GPS/DR系统进行了仿真,结果表明采用此方法后的滤波精度优于常规Kal-man滤波的结果。