调度系统n/m/P/Cmax[ω]在一类线性摄动下的鲁棒性

用实数集R上一个含幺元的Abelian半群的性质来研究调度系统n/m/P/Cmax[ω]在一类线性摄动下的鲁棒性.根据实际问题的需要,提出了一类线性摄动模型,由系统输出表达式及其性质和最优鲁棒调度的定义,证明了:摄动系统的最优鲁棒调度必是标称系统n/m/P/Cmax[ω,1,0]的最优调度;标称系统的越韩最优调度必是它的最优鲁棒调度.     

混沌映射的开闭环控制

对于混沌映射提出了开闭环控制律，分别分析了logistic映射和Henon映射的输送特性。给出数值算例说明该方法的用。     

时间相关单光子计数型激光雷达距离判别法

为了解决光子计数型激光雷达测量系统,收集到的信号存在不确定性的问题,提出一种贝叶斯推论下的马尔可夫信号法,可实现回波峰值位置、峰值幅度等参量的提取,达到信号重建的目的.依据贝叶斯理论,利用后验预设分布模型近似描述参量的先验分布,有效提高对参量存在空间的探测速度.在求解过程中,将这些参量构成一个全局近似解,利用贝叶斯推论对所有全局近似解进行评估,挑选出最合适的全局近似解作为问题的全局最优解.实验表明,该方法具有较高的准确性和良好的鲁棒性.     

振动控制设计中的等价鲁棒性极点配置问题

本文首先用Householder变换将状态反馈鲁棒极点配置问题做一等价转换，然后基于以鲁棒度量尽可能小为准则确定相应的非线性规划问题，应用一种优化方法得到所求非线性规划问题的总体优化解．由于经过转换后的等价状态反馈鲁棒极点配置问题中的状态矩阵为上Hessenberg矩阵形式，这有利于迭代过程中的减少计算量，为工程应用开辟了一条新途径．     

改善含噪语音说话人辨认系统性能的方法

当对含噪语音进行说话人辨认时,系统的识别性能会明显变差,本文提出采用对倒谱参数非线性加权的方法,改善系统的噪声鲁棒性.通过对多种加权窗的正识率比较,发现对LPC倒谱低阶参数加权提升,对美尔倒谱高阶参数的加权提升,均提高了系统的识别性能.     

Robust Blind Adaptive Channel Equalization in Chaotic Communication Systems

Based on the bounded property and statistics of chaotic signal and the idea of set-membership identification, we propose a set-membership generalized least mean square （SM-GLMS） algorithm with variable step size for blind adaptive channel equalization in chaotic communication systems. The steady state performance of the proposed SM-GLMS algorithm is analysed, and comparison with an extended Kalman filter （EKF）-based adaptive algorithm and variable gain least mean square （VG-LMS） algorithm is performed for blind adaptive channel equalization. Simulations show that the proposed SM-GLMS algorithm can provide more significant steady state performance improvement than the EKF-based adaptive algorithm and VG-LMS algorithm.     

A fuzzy-clustering analysis based phonetic tied-mixture HMM

To efficiently decrease the size of parameters and improve the robustness of parameters training, a fuzzy clustering based phonetic tied-mixture model, FPTM, is presented. The Gaussian codebook of FPTM is synthesized from Gaussian components belonging to the same root node in phonetic decision tree. Fuzzy clustering method is further used for FPTM covariance sharing. Experimental results show that compared with the conventional PTM with approximately the same parameters size, FPTM decrease the size of Gaussian weights by 77.59% and increases word accuracy by 7.92%, which proves Gaussian fuzzy clustering is efficient. Compared with FPTM, covariance-shared FPTM decreases word error rate by 1.14% , which proves the combined fuzzy clustering for both Gaussian and covariance is superior to Gaussian fuzzy clustering alone.     

高压直流线路动力学模型的鲁棒辨识

在ＨＶＤＣ系统设计控制器的关键是得到控对象的数学模型， 站及高压直流线路的动力学模型难以在线求取本针对这一问题，在介绍了ＨＶＤＣ系统结构的基础上，提出了一种新的基于参数模型集估计的辨识算法。并通过仿真实验证实了这种 可行性及该动力学模型的有效性。     

一种基于步态的身份识别新方法

步态识别是通过人走路的姿态进行身份识别的新兴生物特征识别技术.算法利用步态的动态特征和形状信息进行步态识别.首先,对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,然后对特征姿态采用主成分分析法处理特征空间,最后用最近邻法进行识别.利用USF/NIST数据库对本文方法进行了验证,取得了较高的识别率.并对体形变化具有较强的鲁棒性.     

基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法

为了解决机器人在高速状态下进行焊缝跟踪时在拐角处产生的失真变形问题,提出了一种基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法。该方法通过视觉系统的预测量获得焊缝轮廓信息,对焊缝拐点进行识别并辨认拐角区域,对不同的轮廓部分采用不同的控制策略,同时引入自动校正过程,校正实际生产过程中的装配误差。实验结果表明该方法可以实现可靠的检测与跟踪,解决了高速状态下的运动轨迹失真问题,有效地提高了机器人焊缝跟踪的速度与精度,并确保系统在外界干扰的情况下仍能保持准确和稳定的运动,增强了系统的鲁棒性。