【摘 要】
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针对一类含有非匹配干扰的高阶非线性未知系统的控制问题,采用一种基于自耦比例-积分(ACPI)控制理论的虚拟递推控制方法,该方法通过引入未知状态和总和扰动的概念,将非匹配非线性系统映射为等价的线性未知系统,并构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统,结合ACPI控制理论构造了以速度因子为核心联系因子的ACPI虚拟指令,为了有效避免反步控制中存在的“微分爆炸”问题,将各虚拟指令的微分定义为未知有界扰动.仿真结果表明了ACPI控制系统不仅具有良好的动态品质和稳态性能,而且具有良好的抗扰动鲁棒性,因而在高阶非
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410000
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针对一类含有非匹配干扰的高阶非线性未知系统的控制问题,采用一种基于自耦比例-积分(ACPI)控制理论的虚拟递推控制方法,该方法通过引入未知状态和总和扰动的概念,将非匹配非线性系统映射为等价的线性未知系统,并构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统,结合ACPI控制理论构造了以速度因子为核心联系因子的ACPI虚拟指令,为了有效避免反步控制中存在的“微分爆炸”问题,将各虚拟指令的微分定义为未知有界扰动.仿真结果表明了ACPI控制系统不仅具有良好的动态品质和稳态性能,而且具有良好的抗扰动鲁棒性,因而在高阶非线性未知系统控制领域具有广泛的应用前景.
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作为一名矿工,我已在煤矿工作了30多年,对煤矿的一草一木,对矿山的人文景观,情有独钟,万分感慨.rn过去的煤矿,是在一个人烟稀少、一片凄凉之地建立起来.rn经过几代矿山人的建设,如今的煤矿,那绝对是高速度发展,比高铁还要快.
冬日午后,独自一人爬上矿区对面的小山.脚下的土不再松软,像这个严冬一样冷硬.仍有零零散散的雪散落在各处,像往年一样熟悉地飘落在这座小山的各处.我同它们打着招呼,它们注视着我,注视着我冻得通红的鼻梁、裹得如粽子一般的模样.它们不认识几个人,也没几个人光顾这四季如白驹过隙的角落,小山就这样紧紧和矿区相邻.
人生值得品味的东西有很多,既会有美食,也会有美味;既会有光鲜,也会有沧桑;既会有得意,也会有失意.这犹如不同风味的面食一样,但有三种面需要细细品味.rn情面.有大情怀大格局才有大情面.无论之于职场,还是之于生活,都要与人打交道、过交情.
针对多对一追逃博弈(PE)问题,提出了显性协同框架下的最优追逃控制策略.首先,利用图论工具将多对一追逃博弈问题转化为多智能体系统一致性控制问题;然后,结合自适应动态规划(ADP)技术,设计评价网络对追逃双方控制策略进行在线求解,并利用Lyapunov法证明稳定性.考虑到追逃策略总是成对出现,单个逃逸者面对多方追击时存在多个逃逸策略难以选择的问题,提出整体逃逸策略是各单一逃逸策略的动态加权的控制算法;最后,通过对导弹协同攻防过程建模并进行对比仿真,证明了所提博弈策略的有效性.
针对传统DS证据理论无法解决的高冲突问题,提出一种改进的DS证据理论新方法.首先,使用类哈利熵和Shannon熵衡量证据的综合不确定度,描述证据中的不具体性和随机性问题;其次,使用皮尔逊相关系数衡量证据间的相似度;接着,基于博弈理论对二者进行组合赋权,保证修正权重的准确合理;最后,使用DS组合规则计算修正后的基本概率分配(BPA),得到融合结果.通过与其他方法进行多组案例比较分析,证明所提算法融合精度更高、识别常理命题速度更快、考虑问题更为科学有效.
在当前战场环境反馈输入所占比重日益增大的情况下,提出利用无监督学习中的AGNES层次聚类算法对传统多源智能体联盟理论框架进行改进.综合考虑环境和传感器不同个体效能中的复杂性与模糊性因素,对联盟的多智能体模型进行描述以及多智能体交叉提示下动态联盟探测系统具体提示步骤进行设计,针对性改进无监督学习AGNES聚类算法结合目标探测信息的认知度一致性函数,使系统直接从变化的环境中建立动态模型,从而在达到联盟优化任务的长期收益累计的同时对目前的短期收益做出更有利的决策.仿真表明,相对于群智能算法等传统整体调动策略,改
从能量层面对激光角度欺骗干扰过程进行了分析:首先推导了不同形状目标的功率密度传输公式,通过仿真分析得出它们的能量传输性能;然后对激光角度欺骗干扰过程的能量传输进行分析研究,并基于能量压制系数推导了防护空域的表达式;最后对防护空域的影响因素进行了仿真研究.研究结果表明:防护角受指示激光和干扰激光入射距离以及真目标曲率特性的影响.
针对由于粒子匮乏辅助粒子滤波检测前跟踪(APF-TBD)无法获得较好的检测和跟踪性能的问题,提出了一种基于优化遗传重采样的辅助粒子滤波检测前跟踪(OGRAPF-TBD)方法.在APF-TBD的重采样中应用优化后的遗传重采样算法,在重采样中根据权重选择优质粒子,通过排序分组交叉和变异操作得到新粒子.该方法不仅能保留APF-TBD通过优化重要性分布函数提高采样粒子准确性的优势,而且将优化后的遗传重采样思想引入重采样还能有效地解决粒子匮乏问题,增加有效粒子数目.仿真结果表明,相较于APF-TBD方法和粒子滤波检
为充分考虑历史信息对未来导航结果的影响,并充分利用更深层次的组合导航信息进行信息融合,提出了一种基于图优化的INS/GNSS深组合导航方法.通过将量测信息和状态传播作为约束信息,在时间域上构建优化代价函数,利用列文伯格-马夸尔特法求解状态的最优估计.通过INS/GPS深组合导航系统仿真实验对该方法进行了评估和分析,仿真实验结果表明,所提算法与常规卡尔曼滤波方法相比,三轴方向的位置误差均值分别减少了38.5％,21.0％和30.9％,速度误差均值分别减少了31.4％,52.8％和57.3％,所提算法能有效提
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