基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.     

基于果蝇优化算法的轮廓误差控制研究

针对传统果蝇优化算法精度低、收敛慢、易陷入局部最优的问题,通过增加随机机制扩大其探测能力,并通过改变步长,提高其后期寻优精度。将改进后的算法应用于PID控制器的参数优化,并将复杂的时变信号作为优化模型的输入。对获得的PID参数的控制效果进行验证,结果表明:改进后的果蝇算法寻优速度快、精度高,其优化后的PID参数,轮廓运动控制精度高、鲁棒性好。     

基于OpenMV的云台追踪系统设计

为解决传统目标识别过程中目标不能移动、动态追踪等问题,基于OpenMV,采用PID控制、模块识别、颜色识别、图像处理等技术和方法,设计了一种能够自主动态追踪目标物体的云台系统。锥桶的动态追踪识别测试结果表明:系统能够较好地完成动态追踪。     

车用主动转向液压系统非线性建模与仿真分析

基于非线性状态方程,建立位置反馈PID控制闭环系统Simulink模型,分别对阀控非对称缸及整个闭环系统进行仿真分析;利用AMESim软件建立相同结构及参数模型进行对比,验证了非线性状态方程模型的有效性。结果表明:位置反馈PID控制可改善主动转向液压缸活塞运动方向改变时位移、速度、流量的不对称特性,但压力差异与突变依然存在,并在换向位置出现轻微振荡现象。     

基于自适应活动轮廓的图像分割

在活 动轮廓的基础上，引入了统计“图像势能”和松驰法，提出了基于自适应活动轮廓的图像分 割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷，能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分，且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。     

比例先行数字PID控制器的仿真

主要描述了通过比例先行的PID控制器,使用采样控制系统对惯性热工对象进行控制这一过程的仿真,并对仿真结果进行了简单的分析.     

船舶操舵系统的鲁棒自适应控制

本文主要研究自适应控制在工程实现中的鲁棒性问题。对模型参考自适应控制提出了可变式参考模型方法，对自校正控制则分别采用可变式性能指标与自适应人工神经元预测模型方式，从而增强了自适应律在对象时变、非线性等引起模型失配情况下的鲁棒性，也大 大扩大了自适应控制的应用范围。最后，就自适应控制在船舶操纵中的应用，分别以实船试验与仿真结果对上述结论进行了验证。     

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能，提出一种改进的自适应滤波算法，大大提高了ＧＰＳ动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力，改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。