基于天棚模型和扰动观测器的主动悬架滑模控制研究

以非线性二自由度主动悬架系统为研究对象,将天棚模型和扰动观测器的滑模控制算法相结合,提出了基于天棚模型和扰动观测器的滑模控制算法,并证明了系统的一致有界和一致最终有界。天棚模型中的簧载质量位移和速度给主动悬架系统中的簧载质量位移和速度提供参考轨迹;扰动观测器用于估计由悬架系统中悬架弹簧力、减振器阻尼力和作用在簧载质量上的外界干扰引起的簧载质量的扰动量。文中还在阶跃路面激励和随机路面激励下,根据主动悬架系统实验结果,验证了提出的控制算法的可行性;并在阶跃路面激励下,基于非线性二自由度主动悬架模型,计算了线性二次型最优控制(LQR)、具有扰动观测器的滑模控制(DOSMC)和基于天棚模型和扰动观测器的滑模控制(RMDOSMC)下主动悬架系统中簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动载荷的性能指标。与LQR和DOSMC控制相比,采用RMDOSMC控制时,主动悬架系统可以获得更优的性能指标。     

基于主动自适应滑模控制的超混沌系统同步

针对一类带不确定性和外界扰动的超混沌系统的同步和反同步问题进行了研究.考虑到驱动系统与响应系统所受干扰和不确定性的上界未知的情形,将主动滑模与自适应控制相结合,利用参数自适应更新律对未知参数进行了估计.利用连续函数来替代控制律中的非连续符号函数,解决传统滑模控制器的抖动问题.利用Lyapunov稳定性理论证明了误差系统的渐近稳定性,数值仿真结果验证了设计的控制器的有效性.     

临街高大厂房噪声引起的街道声场的仿真模型

为控制临街高大厂房内空气噪声通过围护结构向相邻街道的透射传播,需在建筑设计阶段预测该噪声引起的街道声场,以确定隔声降噪措施.文中根据相关声场的特点,综合运用经典室内声场理论、虚声源法与声学辐射度方法,给出了一个仿真模型来计算厂房内噪声对街道声场的贡献,模型核心在于将声场界面进行离散化求解,并对声能透射与反射的指向性进行合理简化,使其可有效处理复杂的声场空间几何形状及声学特性的不均匀分布.     

一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法

针对现有的主动轮廓算法多为人为给定初始轮廓线的问题,提出一种基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法。该算法首先利用数学形态学算子对图像进行平滑预处理,然后将选择性注意机制引入到基于区域的无边界主动轮廓模型中,对单目标和多目标图像分别采用基于显著图的方法以及基于选择注意与小波变换相结合的方法进行掩膜初始化,最后应用水平集方法进行图像分割。结果表明,该算法不仅可以减少迭代次数,当图像中存在多个目标时还可以得到更精确的分割结果,有效地提高了主动轮廓算法的效率。     

刚性挡土墙后粘性土土压力研究

经典朗肯和库伦土压力理论在实际工程中有着广泛应用,但它们的适用范围也十分明显．基于土体的极限平衡理论,考虑了粘性填土、墙土间的粘着力、连续均布超载等因素对挡土墙土压力的影响,并利用力矢量多边形法,推导出适用多种复杂条件下的粘性土土压力计算式,给出了极限状态下滑动楔体临界破解角的显式解答．该公式适用的范围较广,在朗肯或库伦理论假设条件下能够得到与之完全一致的解答,对刚性挡土墙的设计计算具有一定的应用价值．     

主动稳定杆与主动前轮转向耦合作用研究

对于同时装备主动稳定杆与主动前轮转向的车辆,为了获得最佳控制性能,建立仿真模型研究了双系统的耦合问题.建立非线性车辆动力学模型,并设计了主动转向比例积分微分控制器;基于稳定杆作动器,设计了主动侧倾滑模控制器以及反侧倾力矩前后轴分配模糊控制器;最后设置阶跃转向与双移线机动工况.仿真结果表明,主动转向可以一定程度改善侧倾性能;另一方面,反侧倾力矩分配与主动转向配合可以进一步提高车辆的横摆稳定性能,同时还可以保证侧倾稳定性能.     

座椅悬架和汽车悬架的集成变增益LQR控制

利用模糊控制理论和最优控制理论,提出了一种基于模糊控制的车辆主动悬架和座椅主动悬架的集成变增益LQR控制方法.在建立“车-椅”三自由度动力学模型的基础上,以底盘垂向加速度和座椅垂向加速度为控制目标,以车轮动态位移、车辆悬架动行程范围小于规定值为约束条件,设计出了车辆悬架和座椅悬架变增益LQR控制器,并用Matlab/Simulink进行了仿真实验分析与比较,得出该控制方法对座椅悬架和车辆悬架有较好的控制效果,验证了集成变增益LQR控制方法的有效性和可行性,为未来悬架系统控制的研究提供了参考.     

基于深度主动学习的信息安全领域命名实体识别研究

针对通用领域模型不能很好地解决信息安全领域的命名实体识别问题,提出一种基于字符特性,双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与条件随机场(CRF)相结合的信息安全领域命名实体识别方法.该方法不依赖于人工选取特征,通过神经网络模型对序列进行标注,再利用CRF对序列标签的相关性进行约束,提高序列标注的准确性.而且,针对信息安全领域标注数据样本不足的问题,采用主动学习方法,使用少量标注样本达到较好的序列标注效果.     

基于广义预测控制的主动吸收造波

通过最小二乘法支持向量机对主动吸收造波模型进行在线辨识,基于广义预测控制算法提出一种新颖的主动吸收造波策略.采用高阶边界元法与自由面混合欧拉拉格朗日模型建立二维推板造波数值波浪水槽,将预测控制器的输出作为造波边界条件,进行了不规则波主动吸收造波仿真对比试验与白噪声波谱的验证试验,并采用波浪入、反射分离算法进行分析.结果表明:预测控制器具有较好的鲁棒性和快速响应能力,对于模型试验中常用的波浪具有良好的主动吸收造波效果.