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| 1 | 基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波及其在旋翼飞行机器人容错控制的应用显示文摘提出一种新颖的基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法,用来进行参数以及状态的联合估计。针对旋翼飞行机器人执行器提出一种执行器健康因子(Actuator health coefficients,AHCs)的故障模型结构,应用自适应UKF对AHCs参数进行在线估计,将联合估计的状态以及故障参数引入基于模型的反馈线性化控制结构,组成完整的容错控制系统。提出的自适应UKF算法以及容错控制结构经过中科院沈阳自动化研究所ServoHeli-20旋翼无人智能平台数学模型进行仿真试验验证,效果良好。 | 齐俊桐 韩建达 | 2009 | 机械工程学报2009，45，4： | 11 |
| 2 | 基于小波提升分解的带钢表面缺陷检测显示文摘针对带钢表面缺陷的特点,提出了一种基于图像处理的快速检测方法.首先,通过分析小波的提升格式,确定了带钢图像的小波提升分解方法.其次,利用DB2小波对带钢图像进行二层提升分解.然后,选取二层水平细节和垂直细节子图进行图像融合.在此基础上,对融合图像进行标准化和维纳滤波.最后通过oust方差法进行分割从而实现对带钢表面缺陷的检测.实验表明,采用此方法能够有效抑制图像背景干扰,实现带钢缺陷的快速检测. | 张勇 管声启 | 2013 | 西安工程大学学报2013，27，4： | 4 |
| 3 | 直升机执行器故障的双时标容错控制系统设计显示文摘针对直升机的执行器故障,本文提出了一种基于双时标模型的自适应容错控制方法.根据直升机的不同状态变量响应时间不同的特点和时标分离理论,将直升机模型划分为快速(姿态动力学)和慢速(平移动力学)两种时标模型.反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计,并在控制过程中采用了不同的控制周期.在双时标模型中,引入了执行器效率因子(actuator effectiveness factors,AEFs)用于表示执行器的健康情况.利用无色卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)对AEFs进行了在线估计,估计结果用于快速和慢速模型控制器的自适应重构.仿真结果表明,该自适应容错控制方法,能够有效的消除执行器故障(包括常值和时变故障)对直升机飞行性能的影响,并取得良好的控制效果. | 宋崎 江紫亚 韩建达 王洪光 | 2014 | 控制理论与应用2014，31，6： | 1 |
| 4 | 基于SR-UKF的移动机器人主动故障检测和容错控制显示文摘提出了一种基于SR-UKF的主动状态建模方法用于移动机器人的在线故障检测和容错跟踪控制.通过对履带式机器人常见滑动故障的运动学分析,建立了带未知滑动故障参数的机器人运动学模型,并采用SR-UKF非线性滤波方法来联合估计机器人的位姿和滑动参数,在对机器人进行实时定位的同时实现了对快速变化(或突变)的滑动故障的在线跟踪和检测.在此基础上,将估计得到的自适应参数模型与基于Lyapunov分析的反馈控制律设计方法结合,获得了一致渐近稳定的轨迹跟踪控制结果,实现了针对在线故障自适应模型的容错控制重构.针对典型的阶跃式滑动故障参数变化的轨迹跟踪仿真实验表明了该方法的有效性. | 周波 戴先中 | 2011 | 东南大学学报(自然科学版)2011，41，5： | 1 |
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