摘要：研究基于自适应事件触发机制和量化的时滞系统分布式滤波问题,设计自适应事件触发机制,此触发机制不仅取决于滤波器自身最新释放数据和当前估计值,还取决于自身和邻居节点最新释放数据的误差。相较于固定参数事件触发,自适应事件触发参数根据滤波性能动态变化。考虑传感器精度和网络传输带宽优先,在数据传输前进行量化处理。构造Lyapunov函数并给出滤波误差系统均方指数稳定且满足l_(2)-l_(∞)性能指标的充分条件,设计带有数据量化的离散时滞系统分布式l_(2)-l_(∞)滤波器,并通过线性矩阵不等式方法求解滤波器参数。仿真实例说明设计的滤波器能够降低数据量化带来的影响,且自适应事件触发机制相较于固定参数事件触发,在保证滤波性能前提下能够降低数据传输频率,节约网络通信资源。

摘要：针对未知模型的非线性离散时间多智能体系统,研究基于事件触发迭代学习双向一致性问题.首先,利用紧凑形式动态线性化方法,建立多智能体系统的动态线性化数据模型,提出一种该数据模型的参数估计算法;其次,基于该数据模型设计输出观测器和死区控制器,并结合信号图论,构建一种事件触发分布式无模型迭代学习双向一致性控制策略;然后,通过设计李雅普诺夫函数对该控制策略的收敛性进行严格的证明;最后,通过数值仿真进一步验证该控制协议的正确性和有效性.

摘要：汽车工业是体现一个国家整体工业水平的标志。目前中小汽车配件制造企业在某些环节中,依旧对成品采用传统的人工检测,人工检测不仅差错率高,而且检测效率低。基于机器视觉,设计一种针对汽车塑料紧固组件的检测系统,对人工检测手段进行改进甚至取缔。在计算机视觉识别算法上,采用了Opencv库中的函数来实现诸多功能,该算法可对汽车塑料组合件上的紧固卡扣存在数量实现精确的判断,对缺装的紧固卡扣也可标示出其缺装位置,当汽车塑料组合件出现旋转或位移时,可对紧固卡扣位置进行跟踪。

摘要：本文关注的是一类信息物理系统的分布式状态估计问题.由于传感器网络通信带宽有限,当大量节点同时发送数据时,可能造成数据冲突.因此,通过引入轮询协议减轻传感器网络通信负担,在该协议下每个节点的测量分量将依次且周期性访问网络.考虑滤波网络拓扑切换概率矩阵是时变的,因此采用非齐次Markov链描述随机拓扑切换行为,证明了估计误差以指数衰减的形式收敛,确保了滤波误差系统在均方意义下最终有界.进一步地,通过解决特定拓扑依赖的凸优化问题获得期望的分布式滤波器参数.最后,通过两个例子证明了所设计的分布式状态估计方法的可行性.

摘要：随着传感器和网络技术的发展,无线传感器网络广泛应用于各种场景,然而在多数应用中,传感器节点的能量无法得到补充。另外由于电子开关元件的使用寿命多以触发次数为量度,这使得如何有效利用能源、延长网络的工作寿命成为需要考虑的关键因素之一。讨论随机系统的一种事件驱动控制机制,设计控制策略决定控制器何时发送控制数据,平衡系统性能和驱动频率。通过一类二次性能指标函数推导出这种控制策略,分别就状态反馈和输出反馈设计出性能指标计算公式,推理出性能指标上界,并将定理中的条件转化为可以使用线性矩阵不等式工具箱求解的LMI。通过理论分析和实验,验证了控制策略的可行性和有效性。

摘要：针对存在含未知输入和过程,测量噪声相关的随机系统,设计了随机系统的事件驱动状态估计器。利用随机稳定性理论,通过借助随机Laypunov函数推导了事件触发的状态估计器增益;以此使相应的状态估计误差均方收敛,并利用估计器的输出误差对相应的未知输入进行抑制。借助近似二次性能指标设计了相应的事件驱动传输策略,保证了估计误差、数据通信速率和传感器电池寿命得到一个很好的平衡。最后,利用数值仿真的实例进行了验证。结果表明,所设计的事件驱动状态估计器能有效地估计系统的状态,并延长约45%的传感器电池使用寿命,这也说明本研究所提出的算法在一定程度上降低了网络资源的使用率。