摘要：针对在实际海洋环境中由复杂恶劣海况导致的局部通讯条件下多无人艇协同编队控制问题,本文提出一种固定时间自适应分布式控制策略.首先,考虑只有部分跟随无人艇能够直接获取虚拟领航者的状态信息,为每艘跟随无人艇设计固定时间分布式观测器,在固定时间内实现对虚拟领航者位置和速度的估计.然后,在估计信息的基础上,采用反步法为每艘跟随无人艇设计固定时间自适应局部控制器,在固定时间内实现对由虚拟领航者产生的期望轨迹的跟踪.特别地,在局部控制器设计过程中,采用参数自适应机制对模型不确定和外界扰动进行补偿,在保证控制精度的同时避免抖振现象.同时,本文给出了所提出的固定时间观测器与局部控制器的稳定性分析,经数学证明,所提出的观测器和控制器能够保证每艘跟随无人艇均能够在固定时间内完成对虚拟领航者的位置和速度的估计并使位置和速度跟踪误差在固定时间内收敛至零的邻域内.最后,设计对比仿真,将本文所提控制策略和目前常用的PD控制器的控制性能进行对比,仿真结果表明所提出的控制策略在控制精度和收敛速度上具有更优越的表现.

摘要：为深入掌握航空变频(360~800 Hz)电力系统中真空电器电弧特性,该文围绕中频灭弧室弧后发生的边缘击穿现象,以双温磁流体动力学仿真结合实验的研究方法,得到了以下结论:中频真空电弧离子数密度的最大值为2.6×10^(19)m^(-3),离子温度的范围为0.30~0.91eV,电子温度的范围为1.50~2.43 eV;电子与离子之间存在能量交换,电子温度的变化会引起离子温度的变化;最高离子温度出现在阳极触头边缘处,与实验发现的边缘击穿位置重合,证明了此处确实存在能量集中;中频真空电弧是超声速流体,速度在边界处减慢,根据动能热能互换原理,中频真空电弧的质量流运动规律是边缘击穿的本质原因。

摘要：现有多元时间序列的分段方法主要通过检测时序数据统计特性或形状的变化情况,并以此为依据对分段点的位置进行“硬划分”.然而,这些分段方法无法对两个分段之间的过渡区间长度进行准确估计,且普遍需要人为预先设置参数,在高维且噪声较强的情况下分段效果较差.本文针对现有分段方法存在的诸多不足,提出一种基于FastICA(Fast Independent Component Analysis)和G-G(Gath-Geva)模糊聚类的多元时序自适应分段方法 .该方法利用FastICA进行特征提取,采用DW(Durbin-Watson)指数自动选取高信噪比的主成分,并根据最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)设计基于G-G模糊聚类的自适应分段模型,实现对于多元时间序列的“软划分”.基于多种领域的真实数据集实验结果表明:与现有主流的分段方法相比,本文方法在上述数据集上的平均F1和MAE(Mean Absolute Error)可分别提升8.4%~16.8%和3.06%~6.56%.

摘要：地面无人平台(unmanned ground vehicle,UGV)已成为各国军事装备自动化和智能化的发展方向,针对UGV仿真系统存在人类智能融合度低、功能不完善和不便于进行算法测试等问题,通过引入人在回路的输入模型,设计了一种具有更强智能性的UGV仿真系统。该仿真系统以机器人操作系统(robot operating system,ROS)架构为基础进行设计,主要由基于人在回路的人机交互界面和仿真场景构成。为了验证该仿真系统的有效性,搭建了集成测试环境,对UGV三角协同编队和操控员调配UGV纵向编队进行测试。实验结果表明,该仿真系统集成度高、运行稳定可靠。

摘要：针对微带天线带宽较窄的问题,提出一种适用于地下煤矿机器人环境感知的宽带低副瓣毫米波微带阵列天线。该毫米波天线阵列由主辐射单元层、寄生贴片层以及空气层构成。主辐射单元采取道尔夫-切比雪夫阵列综合方法以实现低副瓣特点,空气层和寄生单元通过降低等效介电常数及增加新的谐振点有效展宽天线带宽,T形功分器馈电网络设计实现良好的阻抗匹配。HFSS仿真结果表明,天线的-10 dB阻抗带宽为7 GHz,工作频率为76.6~83.6 GHz,E面最大副瓣电平为-15 dB,H面最大副瓣电平为-24 dB,最大增益为17 dBi,满足了毫米波雷达远近距离切换和复杂散射介质回波灵敏度的应用需求。与目前的77 GHz毫米波天线相比,此天线有效降低了副瓣电平,进一步拓展了工作带宽,提高了雷达的抗干扰能力以及分辨率。针对地下煤矿复杂的地磁环境特点,该天线所具有的强抗干扰能力和高分辨率等性能在地下巷道环境感知方面有很大的优势。

摘要：为抑制道路曲率干扰并提高无人车路径跟踪精度,提出一种基于观测器的无人车H_(∞)预瞄控制器设计方法.首先,将无人车非线性路径跟踪模型转换为线性变参数(linear parameter varying,LPV)系统;然后,建立关于路径曲率的预瞄模型,并将无人车路径跟踪模型与预瞄模型相结合构建增广系统;接着,考虑传感器测量噪声对无人车路径跟踪精度的影响,设计基于观测器的H_(∞)状态反馈控制器,并将控制器设计问题转化为满足一组线性矩阵不等式的优化问题.Simulink/CarSim联合仿真结果表明,所提出的基于观测器的无人车H_(∞)预瞄控制方法可以有效减小测量噪声对系统性能的影响,与已有最优控制方法相比,可以取得更好的路径跟踪精度.

摘要：预瞄距离是无人车路径跟踪预瞄控制系统设计中的一个关键参数,其选取往往依赖于车辆行驶速度.然而,车速的测量不可避免存在偏差,这必将影响系统的预瞄控制性能.本文针对这一问题,在充分考虑车速测量不确定性对预瞄距离选取影响的基础上,提出一种基于线性参数变化(LPV)系统的鲁棒H∞路径跟踪预瞄控制算法.首先,选取车速和预瞄距离为调度变量,将原系统转化为一种具有可变权重因子的LPV系统.然后,针对无人车系统状态的不完全可测性,设计一种基于观测器的鲁棒H∞控制器.最后,给出保证闭环系统鲁棒H∞性能的凸优化求解条件.仿真结果验证了本文提出控制算法的有效性.

摘要：心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提升在心脏MRI上的分割精度.针对上述问题,提出一种全局和局部信息交互的双分支网络模型(UConvTrans).首先,利用卷积分支和Transformer分支提取局部特征和建模全局上下文信息,能够保留细节信息并抑制心脏MRI中噪声和背景区域的干扰.其次,设计了融合卷积网络和Transformer结构的模块,该模块将二者提取的特征交互融合,增强了模型表达能力,改善了右心室的分割精度,而且避免了Transformer结构在大规模数据集上预训练,可以灵活调节网络结构.此外,UConvTrans能有效地平衡精度和效率,在MICCAI 2017 ACDC数据集上进行验证,该模型在模型参数量、计算量仅为U-Net的10%、8%的情况下,平均Dice系数比U-Net提高了1.13%.最终,在其官方测试集上实现了右心室92.42%、心肌91.64%、左心室95.06%的Dice系数,在心肌及左心室区域取得了到目前为止最好的结果.

摘要：健康预测和数字孪生技术是实现小卫星数字化设计与在轨卫星健康管理的重要手段,它可以为小卫星数字化设计提供必要的支持,保证其安全、可靠地在轨服役运行。针对小卫星数字化程度低、各阶段数据流动少、运行环境复杂多变等特点,本文提出了基于数字孪生的小卫星全生命周期智能诊断与健康预测框架。首先,对健康预测、数字孪生和数字主线等技术及其在卫星领域的应用做了概述。其次,充分利用小卫星在轨和地面等各类数据,构建了面向小卫星健康预测的数字孪生模型,以及小卫星全生命周期的数字主线。最后,结合机理知识和性能数据,提出了基于信息融合的薄弱环节识别、智能诊断、健康评估和在轨剩余寿命预测方法。所提出框架可以有效地实现物理和虚拟数据融合、虚实互连和数据处理,为小卫星数字化设计与健康预测提供必要支撑。

摘要：在网络化环境下对线性系统辨识中的多敏感器分配策略进行研究.为节约通信带宽,引入了二值量化机制;为解决数据传输时面临的冗余和通道拥堵问题,提出一种差分驱动的事件通信机制,并证明这种机制具有完全信息复原能力,同时给出其通信率.基于接收端的可用数据,构造各个有限脉冲响应系统的辨识算法,分析其收敛性能.进而,将通信资源受限下的多敏感器分配问题建模成带约束的优化问题,设计一种改进的遗传算法,给出最优方案.用数值例子验证理论结果的正确性和有效性.