工程科學學報

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期刊信息

月刊，1955年創刊

ISSN 2095-9389

CN 10-1297/TF

主管單位：教育部

主辦單位：北京科技大學

編　　輯：《工程科學學報》編輯部

出　　版：科學出版社

主任委員：楊仁樹

副主任委員(主編)：吳愛祥

地　　址：北京市海淀區學院路30號

電　　話：(010)62333436

傳　　真：(010)62333436

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2012年第34卷第1期

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基于特征模型和模糊動態特征模型自適應控制方法的網絡控制系統

鄧建球, 李海軍, 胡松, 羅熊

2012, 34(1): 1-5. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.001

[摘要](250)

[PDF 335KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
針對網絡控制系統模型參數選取困難的問題,利用特征模型和動態特征模型的自適應控制方法在實際工程中建模簡單、控制精度較高的特點,以直流電機的網絡控制系統為例,研究了具有時延和數據丟包網絡情況下的網絡控制系統,提出了基于特征模型的自適應控制方法和基于模糊動態特征模型的自適應控制方法.仿真結果表明:丟包率對特征模型控制器系統的影響較大,而網絡延時對模糊動態特征模型控制器系統影響較大.所提兩種方法均可有效保證網絡控制系統的控制性能.

面向匹配決策問題的漏整合神經元稀疏ESN網絡

楊博, 程振波, 鄧志東

2012, 34(1): 6-11. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.002

[摘要](244)

[PDF 471KB](8) [施引文獻] ()

摘要:
為了對匹配決策問題進行建模與預測,提出了一種具有更多神經生理學特征的稀疏回聲狀態網絡(ESN),并基于在線監督學習方法對網絡進行訓練.為了評估網絡的匹配決策性能,設計了三組測試數據集對網絡性能進行測試,并提出了一種基于網絡期望輸出與實際輸出序列最大相關系數的評價方法.仿真結果表明,新模型只需要較少的訓練時間即可獲得較好的決策性能,且對發放時間間隔、平移和網絡噪聲具有較好的魯棒性.

非線性類PID神經元網絡控制器

曾喆昭, 肖雅芬, 郝逸軒

2012, 34(1): 12-15. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.003

[摘要](303)

[PDF 288KB](7) [施引文獻] ()

摘要:
研究了基于比例、積分和微分控制分量非線性方法合成的非線性PID智能控制器.該PID控制器將比例、積分和微分控制分量分別用三角函數表示為誤差信號的非線性函數,并通過三個獨立的非線性函數構造合成PID控制器.通過在線調整三個獨立非線性函數的權值系數,使該控制器實現不依賴于非線性對象模型的智能控制.仿真結果表明該控制器具有優異的非線性控制性能.

基于系統特征數據辨識的控制器設計

孟慶波, 尹怡欣, 關心

2012, 34(1): 16-20. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.004

[摘要](209)

[PDF 316KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
介紹了一種基于系統特征數據的控制器設計算法.該算法僅根據被控對象的輸入、輸出采樣數據,按照卷積定理計算出被控對象的單位脈沖響應作為系統的特征數據;在控制量約束條件下,根據特征數據以最速響應為控制目標規劃出輸出參考數據和最速控制律;然后根據控制目標和最速控制律的要求計算出理想控制器的特征數據;最后,根據控制器的特征數據辨識出線性控制器參數.仿真結果表明,控制結果具有最速參考控制的特征.

基于積分型Lyapunov函數的隨機非線性系統的自適應控制

王飛, 張天平, 施梟鋮

2012, 34(1): 21-25. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.005

[摘要](226)

[PDF 391KB](11) [施引文獻] ()

摘要:
針對一類帶有未知虛擬控制增益的隨機嚴格反饋非線性系統,基于后推設計,引入積分型Lyapunov函數,并利用神經網絡的逼近能力,提出了一種自適應神經網絡控制方案.與現有研究結果相比,放寬了對控制系統的要求,取消了對于未知函數的限制條件.通過Lyapunov方法證明了閉環系統的所有誤差信號依概率有界.仿真結果驗證了所給控制方案的有效性.

一種改進的最大相關最小冗余選擇性貝葉斯分類器

馬勇, 仝瑤瑤, 程玉虎

2012, 34(1): 26-30. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.006

[摘要](210)

[PDF 319KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
利用K均值聚類和增量學習算法擴大訓練樣本規模,提出一種改進的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚類預測測試樣本的類標簽,將已標記的測試樣本添加到訓練集中,并在屬性選擇過程中引入一個調節因子以降低K均值聚類誤標記帶來的風險.另一方面,從測試樣本集中選擇有助于提高當前分類器精度的實例,把它加入到訓練集中,來增量地修正貝葉斯分類器的參數.實驗結果表明,與mRMR SBC相比,所提方法具有較好的分類效果,適于解決高維且含有較少類標簽的數據集分類問題.

基于時-頻分析的步態模式自動分類

王斐, 聞時光, 張育中, 金基準, 吳成東

2012, 34(1): 31-36. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.007

[摘要](247)

[PDF 498KB](6) [施引文獻] ()

摘要:
針對不同路況和運動模式下的高維、非線性、強耦合和高時變下肢加速度信號的識別問題,提出了一種基于時——頻分析的步態模式自動分類方案.利用三軸加速度傳感器采集運動時小腿在矢狀面、冠狀面和橫切面的加速度信號,利用五階Daubechies小波基對其進行特征提取,并采用線性判別式分析進行降維,最后利用決策樹和支持向量機對得到的精簡步態特征進行模式分類.實驗結果顯示兩種分類器的總體分類準確率均達到90%以上,個別步態分類可達到100%,驗證了特征提取和降維方法的合理性和有效性.

一種實時有效的蜂群模式挖掘算法

齊悅, 于彥偉, 鄺俊, 何杰, 王沁

2012, 34(1): 37-42. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.008

[摘要](212)

[PDF 696KB](6) [施引文獻] ()

摘要:
針對實時相關運動模式挖掘應用的需求,提出了一種實時地發現關閉蜂群模式的簇重組算法(CLUR).該算法維護一個候選蜂群模式列表,在每個時間戳采用基于密度的聚類算法對移動目標進行聚類,根據聚類結果組合所有的最大移動目標集,記錄相應的時間集,然后構建候選蜂群模式,并更新到候選列表.算法給出了三種更新規則和一種插入規則,用于實現候選蜂群模式列表的更新,同時降低了候選列表的冗余度,提高了算法的效率.在每個時間戳結束時可通過關閉檢測規則實時地發現當前時刻的關閉蜂群模式.在合成數據上的綜合實驗驗證了CLUR算法的正確性、實時性和高效性,CLUR算法適用于實時相關運動模式挖掘系統.

基于模糊神經網絡的地圖匹配算法

蘇海濱, 王光政, 王繼東

2012, 34(1): 43-47. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.021

[摘要](118)

[PDF 451KB](6) [施引文獻] ()

摘要:
提出了基于模糊神經網絡的新的地圖匹配算法.該算法綜合了數字道路信息和GPS/DR定位信息,提取兩個重要參數作為輸入變量,即定位點到候選路段的投影距離及定位航向與候選路段方位角差.設計出了四層模糊神經網絡及改進的收斂學習規則.實驗結果表明所提出的算法能很好地匹配車輛行駛路段位置.

基于擴展三角特征的AdaBoost快速人眼檢測算法

黃坤, 韓飛, 楊月全, 王正群, 張天平

2012, 34(1): 48-52. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.009

[摘要](242)

[PDF 536KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
首先給出了通過矩形塊與三角像素特征塊相結合所構造的八種用于眼睛檢測的擴展三角特征原型塊.考慮掃描塊在人臉背景中遍歷時眼睛樣本圖像塊數量遠少于非眼睛樣本塊數的實際,提出了一種結合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛檢測算法.通過級聯分類器的前幾層強分類器完成排除大部分非眼睛樣本;然后,通過后續強分類器進行判斷大部分的眼睛圖像塊和少量非眼睛圖像塊.檢測時間消耗有所下降,這樣可以保證整體的檢測速度.實驗結果進一步表明該算法具有更好的檢測性能,與僅使用Haar特征相比正檢率有一定程度提高.

四足變結構機器人的運動學分析

陳浩, 丁希侖

2012, 34(1): 53-58. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.010

[摘要](138)

[PDF 419KB](9) [施引文獻] ()

摘要:
對一種新型的四足變結構機器人進行了運動學分析.首先建模分析了單條腿的運動速度;然后綜合考慮機器人車身本體的運動和變形以及四條腿的運動狀態,對機器人整體進行了運動學分析,提出并建立了機器人的全局速度方程;最后將全局速度方程應用到機器人的速度分解控制中,使該控制方法的應用領域從串聯機器人擴展到多足移動(串并混聯)機器人,并以變結構四足機器人的車身原地收縮運動為例,驗證了這種方法的可行性.

有軀干雙足機器人被動行走及其穩定器

馮帥, 孫增圻

2012, 34(1): 59-64. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.011

[摘要](146)

[PDF 430KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
采用Matlab仿真的方式構建了一個簡單的有軀干雙足機器人模型,研究了該模型在斜坡上的被動行走,分析了模型步行的穩定性,并設計了一個全狀態線性反饋步行穩定器.研究結果表明:無任何驅動器的有軀干雙足機器人能夠實現沿斜坡而下的被動行走,其步行方式有兩種,但均不穩定;設計的全狀態反饋穩定器能夠較好地穩定模型的被動行走.

基于虛擬樣機的電動六自由度并聯機器人結構參數設計

任廣通, 趙江波, 王軍政, 劉建軍

2012, 34(1): 65-70. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.012

[摘要](106)

[PDF 501KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
針對并聯機器人在設計過程中的約束變量多、干涉情況復雜和設計周期長等問題,進行電動六自由度并聯機器人結構參數設計與仿真的研究.以Stewart并聯機器人為例,對并聯機器人工作空間的兩種求解方法進行了分析.首先利用幾何法求解出其工作空間,然后提出一種基于虛擬樣機技術求解其工作空間與承載能力的方法.這種方法利用Pro/E軟件進行三維設計,將三維造型導入Adams軟件中進行動態仿真.仿真結果表明,該方法在保證仿真結果可靠性的前提下,可避免煩瑣的計算,縮短設計周期.

基于語音識別的救援機器人聽覺導航方法

孫昊, 劉作軍, 楊鵬, 董愛龍

2012, 34(1): 71-75. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.013

[摘要](139)

[PDF 642KB](11) [施引文獻] ()

摘要:
在發生火災或地震的建筑物內,由于煙霧或墻體倒塌等原因,救援機器人往往無法通過視覺、超聲和紅外等傳感器直接發現建筑物內不可見區域或者其他房間中呼救的目標.利用聲音信號波長較長可以衍射繞過障礙物傳播的特性,結合現有的語音識別技術,開發出基于聽覺的救援機器人導航系統.該系統使機器人可以在全局運動控制中跟蹤幸存者的呼救聲并向幸存者移動.通過相關實驗驗證了基于聽覺的救援機器人導航方法的可行性.

仿生水下機器人的增強學習姿態鎮定

林龍信, 謝海斌, 沈林成

2012, 34(1): 76-79. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.014

[摘要](150)

[PDF 475KB](8) [施引文獻] ()

摘要:

針對一類雙波動鰭仿生水下機器人的姿態鎮定問題,提出一種基于增強學習的自適應PID控制方法.對增強學習自適應PID控制器進行了具體設計,包括PD控制律和基于增強學習的參數自適應方法.基于實際模型參數對偏航角鎮定問題進行了仿真試驗.結果表明,經過較小次數的學習控制后,仿生水下機器人的偏航角鎮定性能得到明顯改善,而且能夠在短時間內對一般性擾動進行抑制,表現出了較好的適應性.

仿生機器魚巡游性能分析與實驗

王飛, 王慶林, 王震宇, 戴亞平

2012, 34(1): 80-84. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.015

[摘要](171)

[PDF 479KB](12) [施引文獻] ()

摘要:
以魚體運動行波方程為動力學基礎,參照魚體尾部運動函數方程設計了"BLRF-I"系列仿鲹科機器魚.在該系列機器魚中,采用模塊化設計結構,可以方便地更改尾部驅動舵機的數量,形成僅有驅動舵機數量不同、其他機制完全相同的單關節、兩關節和三關節仿生機器魚.對"BLRF-I"系列機器魚的巡游速度與最小轉彎半徑進行實驗分析.結果表明,"BLRF-I"系列機器魚尾部驅動舵機數量的增加可以有效地提高巡游速度,最小轉彎半徑在舵機數量為2時達到最小.進而論證了仿生機器魚關節數目對機器魚游動性能的影響,并提出了仿生機器魚關節數目和巡游速度的關系方程.

撓性衛星姿態快速穩定智能控制

王巖, 唐強, 陳興林

2012, 34(1): 85-89. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.018

[摘要](137)

[PDF 329KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
針對撓性衛星本身存在的參數不確定性和外部擾動的控制問題,設計了以徑向基函數神經網絡和小腦神經網絡為基礎的復合變結構智能控制器.該控制器利用變結構控制系統對被控對象的模型誤差、參數變化及外擾等的不敏感性的優點,再結合神經網絡能夠迅速逼近未知函數、泛化能力強的特點,可以適應撓性衛星參數不確定性和抑制外加干擾,實現對撓性衛星的有效控制.仿真結果表明復合控制能夠提高衛星姿態的穩態精度和快速性.

Mallat小波快速變換與IDRNN在衛星實時故障檢測與識別中的應用

岑朝輝, 魏蛟龍, 蔣睿

2012, 34(1): 90-95. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.019

[摘要](110)

[PDF 548KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
系統研究了面向復雜系統監測時變信號的實時故障檢測與識別問題.采用滑窗Mallat小波快速變換克服傳統小波變換的時域全局依耐性并提高計算效率,使之適應于實時故障檢測;針對時變信號的故障模式識別難題,在故障檢測基礎上采用改進動態循環神經網絡(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)進行智能故障識別.最后將滑動時窗小波檢測模塊及最優IDRNN網絡模塊嵌入某型完整衛星姿態控制系統仿真平臺進行在線故障診斷.試驗結果表明:實時條件下的滑動窗口小波變換與傳統小波變換具有一致性,IDRNN對于時變信號識別具有較好的時域泛化能力,將滑窗移動時不變小波方法與IDRNN結合可以實現面向復雜系統監測實時信號的故障檢測及復合模式分類.

基于改進差分進化算法的無人機在線低空突防航跡規劃

彭志紅, 孫琳, 陳杰

2012, 34(1): 96-101. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.020

[摘要](140)

[PDF 604KB](10) [施引文獻] ()

摘要:
為了解決無人機在部分未知敵對環境中的低空突防航跡規劃問題,提出了一種改進的差分進化算法.該算法的進化模型采用馮.諾伊曼拓撲結構,并對其進行拓展,使種群在進化初期保持多樣性,避免進化早期陷入局部最優,而進化后期加快收斂速度.該算法改進了差分進化算子中的變異操作,從而加快算法的收斂速度,快速找到多目標優化問題的最優解;同時,采用將絕對笛卡兒坐標和相對極坐標相結合的編碼方式以提高搜索效率.將該算法用于無人機在線航跡規劃仿真實驗,并和未改進的算法結果作比較,驗證了該算法的有效性.

基于分布式虛擬現實的高超聲速飛行器仿真系統

羅熊, 孫增圻, 郭國慶

2012, 34(1): 102-106. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.016

[摘要](97)

[PDF 503KB](5) [施引文獻] ()

摘要:
針對高超聲速飛行器X——38,基于Java和虛擬現實建模語言(VRML),提出并具體實現了一個基于客戶機/服務器模型的分布式虛擬仿真系統,重點討論了其中的三維場景建立與動作事件建模、分布式網絡結構設計與數據庫管理、場景接口實現等關鍵技術.虛擬仿真系統實際運行效果良好.該系統具有良好的可移植性和可擴展性,易于大規模部署,也可方便地進行二次開發.

自抗擾控制器在同步電機調速系統中的應用

彭露群, 解侖, 李崇堅, 鞏瀟, 孫鐵

2012, 34(1): 107-111. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.01.017

[摘要](126)

[PDF 453KB](4) [施引文獻] ()

摘要:
針對同步電機磁場定向控制系統受負載擾動、電機參數變化影響問題,將自抗擾控制器(ADRC)應用于調速系統中.為解決傳統磁鏈觀測器存在的直流偏置和依賴電機參數的問題,提出了基于ADRC的磁鏈觀測器.仿真結果表明:ADRC對負載擾動和參數變化具有較強的魯棒性,并且響應速度快、超調小,具有優良的穩態和動態性能;改進后的磁鏈觀測器能有效抑制直流偏置和參數變化帶來的影響,提高磁鏈的觀測精度.