摘要：针对一类具有过驱动特性的多缸液压机,提出了一种基于扰动观测器的新型滑模容错动态分配方法.该方法将多类执行器故障转移到集总扰动中,简化了包含多类故障数学模型的容错控制器设计过程,并以此为基础,进行动态控制分配设计.首先,基于集总扰动观测器提供的集总扰动估计,通过滑模方法,设计了虚拟容错控制律;然后,利用动态优化方法为虚拟容错控制律设计了控制分配方案,该分配方案在提高计算效率的同时,能够考虑执行器约束及其他性能指标,从而对虚拟控制输入进行高效能分配.仿真实验表明:无论是某单液压缸发生特定故障,还是多液压缸发生多类故障,所提控制方法皆表现出较强的鲁棒性,与传统控制方法相比具有明显的优越性.

摘要：为解决目标在形变、遮挡和快速运动时所导致的跟踪失败,在经典TLD算法的框架下,使用尺度自适应均值偏移算法重新设计跟踪器,提出了MS-TLD算法.通过引入颜色直方图特征和尺度自适应,跟踪器能准确跟踪形变和快速运动的目标.设计跟踪-检测反馈机制,通过跟踪器和检测器相互校正,使新算法在目标被遮挡时具有很好的跟踪鲁棒性.采用TB-50标准测试集进行了实验验证与评测,结果表明所提出算法有效克服了由于目标形变、遮挡和快速运动以及背景干扰所导致的跟踪失败,比TLD等4种经典算法具有更好的跟踪准确性和鲁棒性.

摘要：为解决固体激光器工作时光学晶体产生的热沉积问题,保证其工作性能稳定,提出了一种基于半导体制冷器(TEC)的高控温精度、大控温范围光学晶体温度控制方案。分析了TEC的工作特性和光学晶体的热效应与传热机理,将TEC工作过程中自身温度变化引起的电气特性改变与光学晶体温度的变化同时纳入控制环节,建立了温度-电流双闭环温度控制模型,设计并完成了一套高控温精度、大控温范围的光学晶体温度控制系统。实验结果表明:本系统在-15~120℃的温度控制范围内,可以迅速稳定在任一设定的温度点,其控温精度优于±0.002℃;当设定温度和实际温度之间的偏差在20℃以内时,其收敛稳定时间小于60s,可以满足固体激光器中光学晶体对控温范围与精度的要求。

摘要：针对再入飞行器的姿态跟踪问题,基于递归神经网络提出最优跟踪控制.采用反步法和递归神经网络,设计自适应前馈控制,将再入飞行器的最优姿态跟踪问题转化为等价的姿态角误差/角速率误差最优调节问题.采用自适应动态规划技术,解决最优调节问题.引入神经网络估计最优控制中的代价函数,推导最优反馈控制律,同时保证Hamilton–Jacobi–Isaacs(HJI)方程估计误差最小化.采用Lyapunov理论,保证闭环系统中所有信号,包括姿态角跟踪误差是一致最终有界的.在MATLAB/Simulink中仿真验证了所提出控制策略的有效性.

摘要：为实现欠驱动四旋翼飞行器的位置及偏航渐近跟踪,本文基于浸入和不变技术(immersion and invariance,I&I)提出非线性跟踪控制方法.针对四旋翼飞行器的欠驱动特性,设计了内/外环分别为姿态和位置的双闭环结构,并采用浸入和不变技术构建内/外环的稳定跟踪控制器,利用李雅普诺夫定理保证闭环系统的渐近稳定性.最后,在MATLAB/Simulink环境下进行数值仿真,验证了I&I控制方案的有效性.

摘要：为解决传统两栖机器人的一些突出缺点,探寻机器人领域更多的可能性。本文设计了一种新型仿生球形两栖子母机器人系统,该系统中球形两栖母机器人在陆地采用仿生四足爬行方式运动,在水下采用矢量喷水电机进行喷水推进,无噪声,增加隐蔽性,并为微型子机器人提供控制信号和能源。微型子机器人陆地采用轮式驱动,设计了可以实现水陆两栖的桨叶轮。该子母机器人系统通过XBee通信模块实现无线通信。通过进行的子母机器人的陆地和水下运动试验,验证了设计的子母机器人系统的有效性。

摘要：针对矩形冷弯空心型钢管生产中质量检测环节存在效率低、精度低、智能化程度低等缺点,设计了基于结构光的三维视觉检测系统。该系统通过PLC控制实现自动检测和实时数据显示,利用球形标定物实现了智能传感器相机的全局标定,使用点云图像恢复方法得到三维重建的点云图像,通过参数检测方法处理点云图像得到矩形钢各参数,并以人机交互界面实时显示测量数据。通过实验及实际运行,论证了该系统操作简单、检测时间短,具有高精度和高稳定性,可适用于感兴区域内任何目标物体的检测,在提高了检测过程智能化的同时,保证了产品质量。

摘要：针对自然场景标签图像背景复杂、目标区域形式多样、色调单一、空间集中等问题,提出了一种基于笔画宽度特征和剪枝算法的自然场景标签检测方法。根据图像的特点,首先利用阈值法和启发式规则,初步筛选出字符候选区;然后通过设计的笔画宽度特征提取算法,获得每一个候选区的文本相似度,融合基于惩罚函数的剪枝算法实现背景区域的滤除,得到进一步分割后的标签检测区域;使用形态学处理和区域面积的细分割后,最终生成目标检测图像。多组对比实验检测结果表明,本文算法具有良好的目标检测效果和优异的普适性。

摘要：针对传统车辆行人检测算法速度慢、精度低、难以进行多尺寸检测等问题,设计了一种深度卷积神经网络,应用到密集车辆和行人的实时检测。采用批标准化、Res结构、SSES结构搭建深度卷积神经网络,融合不同深度的特征并用3个不同尺寸特征图检测以提高网络对多尺寸目标的检测能力。神经网络在PASCAL VOC2007、2012车辆和人混合数据集上训练,检测车辆、行人的平均精度分别到达80.1%、83.6%,检测单张图片耗时0.04 s。实验结果表明,设计的算法检测车辆、行人精度较高,多尺寸目标检测效果好,可实时检测。

摘要：针对四旋翼飞行器姿态控制中的姿态稳定、姿态跟踪和抑制外部干扰等一系列问题,设计了一种动态面内模输出调节器。在反步设计中引入了动态面控制方法,由于动态面控制法中采用的低通滤波器允许对象数学模型不可微,因此避免了"计算膨胀"。利用内模方法解决系统的渐近跟踪和干扰抑制问题,构造内模时,考虑到不确定性的影响,提出具有误差的内模方程。实验结果表明,所提出的控制方法能够有效实现对四旋翼的姿态跟踪控制,并且可以达到渐近的干扰抑制。