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基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

机器人 2006年第6期28卷 598-604页

作者：李少军王宏柴天佑中国科学院自动化研究所北京100080 东北大学自动化研究中心辽宁沈阳110004

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中... 详细信息

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中.理论分析表明,在t-分布条件下,t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器.在机动目标跟踪实验中,比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalm an filter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap partic le filters)的跟踪精度.

关键词：目标跟踪贝叶斯跟踪非线性非高斯随机系统序列重要性采样 t-分布粒子滤波器 ECME算法无色卡尔曼滤波自助式粒子滤波器

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无线网络环境下工业过程运行反馈控制方法

自动化学报 2016年第8期42卷 1166-1174页

作者：范家璐姜艺柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

针对一类工业过程运行控制中采用无线网络传输运行指标反馈值时存在的噪声和丢包问题,建立了输入为过程控制的输入输出、输出为运行指标的随机过程模型;提出了由不同采样速率的过程控制与过程控制设定值反馈控制组成的运行反馈控制方法... 详细信息

针对一类工业过程运行控制中采用无线网络传输运行指标反馈值时存在的噪声和丢包问题,建立了输入为过程控制的输入输出、输出为运行指标的随机过程模型;提出了由不同采样速率的过程控制与过程控制设定值反馈控制组成的运行反馈控制方法;采用Lyapunov函数和不同采样频率的提升技术设计了过程PI控制器参数和过程控制设定值反馈控制器参数,保证了双闭环控制系统的随机稳定性;同时实现了运行指标实际值与目标值稳态误差的均值为零;通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.

关键词：运行指标无线网络噪声丢包浮选过程

一类非线性多变量系统的多模型自适应解耦控制

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控制与决策 2006年第2期21卷 139-142,147页

作者：富月柴天佑岳恒东北大学自动化研究中心沈阳110004

针对一类多变量离散时间非线性动态系统,分别设计线性鲁棒自适应解耦控制律和神经网络非线性自适应解耦控制律.根据指定的性能指标,通过它们之间的切换对系统进行控制.理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统B IBO稳定... 详细信息

针对一类多变量离散时间非线性动态系统,分别设计线性鲁棒自适应解耦控制律和神经网络非线性自适应解耦控制律.根据指定的性能指标,通过它们之间的切换对系统进行控制.理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统B IBO稳定,而且能够改善系统的性能.

关键词：多模型自适应解耦神经网络切换

一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法

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东北大学学报（自然科学版） 2015年第3期36卷 305-308页

作者：刘卓柴天佑汤健东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室中国人民解放军92941部队

针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采... 详细信息

针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：多尺度频谱经验模态分解(EMD) 偏最小二乘算法(PLS) 筒体振动磨机负荷

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基于案例推理的竖炉故障预报系统

控制与决策 2008年第2期23卷 177-181页

作者：严爱军柴天佑王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022 东北大学自动化研究中心沈阳110004

为降低竖望炉焙烧过程的故障发生率,基于故障机理的分析,将过程参量预报与案例推理技术相集成,提出了竖炉焙烧过程的智能故障预报方法.参量预报模型对不易在线连续测量但能反映故障征兆的关键工艺参数进行实时预报,在此基础上,采用案例... 详细信息

为降低竖望炉焙烧过程的故障发生率,基于故障机理的分析,将过程参量预报与案例推理技术相集成,提出了竖炉焙烧过程的智能故障预报方法.参量预报模型对不易在线连续测量但能反映故障征兆的关键工艺参数进行实时预报,在此基础上,采用案例推理技术对焙烧过程进行全面分析并给出一些典型故障发生的概率和操作指导.将所建立的故障预报系统成功应用于竖炉焙烧过程的生产实际中,故障发生率明显降低,取得了显著应用成效.

关键词：故障预报案例推理参量预报竖炉智能

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一类非线性离散系统的神经网络自适应控制

东北大学学报（自然科学版） 2009年第11期30卷 1521-1525页

作者：翟廉飞柴天佑东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110004

针对一类控制方向未知的单输入单输出非线性离散系统,将常规增量式数字PID控制器与自适应神经网络控制项相结合,提出了一种能够保证闭环系统稳定的自适应神经网络控制方法.常规PID控制器用来保证近似线性系统的稳定,自适应神经网络项用... 详细信息

针对一类控制方向未知的单输入单输出非线性离散系统,将常规增量式数字PID控制器与自适应神经网络控制项相结合,提出了一种能够保证闭环系统稳定的自适应神经网络控制方法.常规PID控制器用来保证近似线性系统的稳定,自适应神经网络项用来处理非线性项对闭环系统的影响.在神经网络权值修正律中引入离散Nussbaum增益来解决被控系统控制方向未知的问题.证明了闭环系统的所有信号有界,且跟踪误差收敛于紧集,并通过仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：非线性系统神经网络自适应控制离散Nussbaum增益 PID控制

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带有稳定学习算法的小波神经网络及应用

东北大学学报（自然科学版） 2010年第3期31卷 305-308,316页

作者：丛秋梅柴天佑余文东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110004 墨西哥国立理工大学高级研究中心(CINVESTAV-IPN) mexicodf墨西哥07360

针对当系统存在未建模动态时,神经网络辨识易产生参数漂移和不稳定的问题,采用输入-状态稳定性(ISS,input-to-state stability)分析方法,获得小波神经网络权值矩阵和小波尺度参数的误差反传类时变学习算法,该算法不带有鲁棒修正即可以... 详细信息

针对当系统存在未建模动态时,神经网络辨识易产生参数漂移和不稳定的问题,采用输入-状态稳定性(ISS,input-to-state stability)分析方法,获得小波神经网络权值矩阵和小波尺度参数的误差反传类时变学习算法,该算法不带有鲁棒修正即可以实现小波神经网络的鲁棒稳定性.仿真例子表明,此稳定学习算法优于一般的误差反传算法,并将带有稳定学习算法的小波神经网络用于污水处理过程出水水质COD(化学需氧量,chemical oxygen demand)的预测,获得了较好的效果.

关键词：小波神经网络输入-状态稳定性稳定学习算法鲁棒稳定性污水处理过程化学需氧量

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

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系统仿真学报 2005年第10期17卷 2442-2446页

作者：王永富柴天佑东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室辽宁沈阳110004 东北大学自动化研究中心辽宁沈阳110004

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件,而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数,并对模糊建模误差和... 详细信息

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件,而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数,并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能,该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。

关键词：非线性系统模糊观测器一致最终有界模糊控制严格正实

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竖炉焙烧过程多变量智能优化设定方法

系统仿真学报 2008年第8期20卷 2044-2047页

作者：严爱军柴天佑王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022 东北大学自动化研究中心辽宁沈阳110004

赤铁矿竖炉焙烧过程关键被控变量的优化设定值不易获得,使得生产指标难以控制在其目标值范围内。将案例推理、参量预报和专家系统技术相结合,提出一种竖炉焙烧过程的多变量智能优化设定方法。预设定模型给出控制回路的预设定值,案例评... 详细信息

赤铁矿竖炉焙烧过程关键被控变量的优化设定值不易获得,使得生产指标难以控制在其目标值范围内。将案例推理、参量预报和专家系统技术相结合,提出一种竖炉焙烧过程的多变量智能优化设定方法。预设定模型给出控制回路的预设定值,案例评价模型和案例修正模型分别对预设定值进行评价和校正,从而实现了控制回路设定值的在线自动调整。实验及应用表明了方法的有效性,能够适应工况的频繁变化,实现了生产指标的优化控制,取得明显成效。

关键词：优化设定案例推理专家规则指标预报竖炉焙烧生产指标