机械自适应（精选12篇）
机械自适应 篇1
0 引言
采桑机械手 (桑叶采摘机械手, 下同) 实质上是多自由度的柔性连杆机械臂, 目前是按照其分布参数模型直接进行控制器的设计, 主要采用半群理论研究采桑机械手柔性臂闭环系统的耗散性[1];或者是将柔性连杆机械臂的分布参数模型采用模态展开法进行时间和空间的分解[2], 然后对分解后的动力学方程进行有限维截断, 最后采用传统的控制理论进行控制器的设计。这些方法包括最优控制、极点配置、鲁棒控制、H无穷控制和双时标奇异摄动控制等;还有采用智能控制方法设计采桑机械手的控制器, 这些方法包括神经网络、模糊控制和遗传算法等[3]。
采用上述方法设计控制器时, 需要采桑机械手柔性臂的动力学模型形式[5]、假设柔性臂的状态位于某一紧集之中, 但是不易保证柔性臂闭环系统的暂态性能, 给后续的工作带来了一定的困难。
采桑机械手的神经模糊动态逆自适应控制器设计方法, 是将动态神经模糊系统用于逼近采桑机械手的慢动力学, 而基于PSD (位置感受应检测器) 末端振动测量的比例—微分控制用于抑制柔性臂的末端振动, 可以避免上述问题, 使机械手在实施路灯维修时能够稳定的操作。
1 采桑机械手的控制器设计基础
1.1 采桑机械手的数学模型
采桑机械手的数学模型可以写成
undefined (1)
其中, q=[qundefined, yT]∈Rnr为广义变量, 由刚性和柔性模态组成, qr∈Rn是刚性模态矢量, y∈Rnf是臂的末端偏移矢量, n=nr+nf;undefined是惯性矩;K为刚度阵;f (q, q) 表示离心、哥氏力项和内阻尼项;G (q) 为重力项;u为矩输入;B (q) u是系统的广义力;B (q) 是输入矩阵, 依赖于设计者选择的边界条件。B (q) 一般表示为
B (q) =[I Q]T (2)
对固支边界条件有
Q=0
而对较支边界条件有
Q=block-diag{col[ϕ′i, j (0) , …, ϕ′i, mi]} (3)
其中, ϕ′i, j (0) 表示连杆i的第j个模态函数。柔性臂的慢子系统动力学方程可以写成
undefined (4)
其中, M11∈Rnr×nr为等效刚性臂的正不定期矩阵;undefined为消除快子系统影响后等效刚性臂的状态量;us (t) 慢子系统的控制量;Dfr和Br为定义快子系统, 假设慢变量在快的暂态是常量, 即同时选择状态η1 (k) = ζ (k) -ζ (k) , η2 (k) =εζ, 时标变化τs=t/ε导致
dη1/dts=η2 (5)
undefined (6)
其中, ε为刻度因子 [6], 有
undefined
等效刚性臂的数学模型可以表示为下列状态空间形式即
undefined (7)
其中, undefined表示系统的状态, 且式 (4) 和式 (5) 式可以表示为状态空间的形式, 即
undefined
undefined (8)
undefined
(9)
1.2 采桑机械手的动态神经模糊系统
采桑机械手的动力学方程可以采用下列动态TS模糊模型表示为规则i:如果ZI是Fi1, z2是Fi2, …, zp是Fip, 则
undefined (10)
undefined (11)
其中, Fij (i=1, 2, …, m, j=1, 2, …, p) 为模糊集, 由隶属函数Aij (zj) 描述;状态向量x∈R2nr, 输入向量u∈Rnr, Ar∈R2nr×2nr同式 (9) 中的A矩阵。此外, 设undefined分别是定常矩阵和向量。m是规则数, zi～zp 是某些可测变量。
2 采桑机械手系统的神经模糊混合控制设计
2.1 慢子系统的神经模糊控制设计
由前面分析, 采桑机械手的慢动力学是精确的nr连杆刚性机械臂的拉格朗日形式, 这样成熟的刚性臂控制技术都能够应用。这里将研究动态神经模糊自适应控制方法。定义下列跟随误差的度量
S=C (x-xd) (12)
其中, undefined是待跟随的期望轨迹, 且C=[Λ, I]∈Rnr×2nr, Λ=ΛT>0。
模糊空间慢子系统的跟随误差动力学由式 (10) 和式 (12) 容易得到
undefined (13)
undefined
2.2 动态神经模糊系统的跟随误差动力学
通常情形下, 由模糊型辨识构造的动态T-S模型只是采桑机械手柔性臂慢动力学的一种近似。采用与式 (10) 具有相同前件的动态神经模糊系统逼近式 (7) 所示采桑机械手的柔性臂慢动力学规则 i: if z1 is Fi1 , z2 is F2, …, zp is Fip, 则
undefined (14)
其中, Fij (1, 2, …, r, j=1, 2, …, p) 是由隶属度函数Aij (zj) ) 描述的模糊, undefined是神经模糊系统的状态。此外, 假设undefined, 且定常矩阵undefined表示undefined与undefined的估计。undefined式鲁棒控制分量, 当x→xd时, undefined这时构造的动态神经模糊系统状态和控制输入等效于采桑机械手系统。动态神经模糊系统的跟随误差度量定义如下
undefined (15)
采用与式 (15) 相同的推导, 整个模糊空间的S0动力学可以表示为
undefined
(16)
undefined
定义用于设置S0的动力学。矩阵undefined和undefined, 为Ai, Gi和bi的估计, 且
undefined (17)
其中, undefined。
2.3 神经模糊动态逆
动态逆定义为状态由期望动力学规定的神经模糊系统的逆模型, 其概念类似于CHEN和ZHAO的稳定逆概念[7]。稳定逆是多变量的逆模型, 其模型输入为期望的状态轨迹, 保证了多变量系统的逆模型永远是有界的。动态逆与稳定逆之间的最大区别在于稳定逆的状态就是系统待跟随的期望轨迹, 而动态是由一期望的动力学决定。尽管期望动力学的状态将收敛到系统待跟随的期望轨迹, 但在初始阶段它的状态可进行设定, 从而保证闭环控制系统的暂态性能。对动态神经模糊系统 (10) , 如果期望的动力学选择为
S0 (k+1) =r0S0 (k) (18)
这时神经模糊系统 (10) 的逆可获得如下
undefined
由于动力学关系 (18) 保证了动态神经模糊系统位于某一紧集以致动态逆总是存在, 即
undefined (20)
2.4 动态神经模糊自适应控制
定义下列控制律用于采桑机械手柔性臂慢子系统的轨迹跟随, 表明慢子系统的控制和状态偏差的比例一微分控制组成, 动态逆作为一前馈控制器补偿系统的动力学不确定性, 比例一微分控制保证系统鲁棒性和动态性能。由式 (13) 减式 (17) 并利用式 (19) 可得到
undefined
undefined
undefined
考虑式 (4) 描述的采桑机械手柔性臂慢子系统, 动态神经模糊系统采用下列学习算法, 即
undefined (23)
如果满足
undefined (24)
其中, η=diag (η1…, ηn) >0是学习率矩阵, σ>0和W0= (W0, 1, …, W0, n) 为设计参数, 此外undefined分别表示K和Λ的最小特征值。这时慢子系统的跟误差度量一致, 终结有界。
3 结语
1) 采桑机械手的动态逆与稳定逆之间的最大区别在于稳定逆的状态就是系统待跟随的期望轨迹, 而动态是由期望的动力学决定。尽管期望动力学的状态将收敛到系统待跟随的期望轨迹, 但在初始阶段其状态可进行设定, 从而保证闭环控制系统的暂态性能。
2) 慢子系统的控制和状态偏差的比例—微分控制组成, 动态逆作为前馈控制器补偿系统的动力学不确定性, 比例一微分控制保证系统鲁棒性和动态性能。
3) 将动态神经模糊系统用于逼近采桑机械手的慢动力学, 而基于PSD (位置感受应检测器) 末端振动测量的比例—微分控制用于抑制柔性臂的末端振动, 使机械手在实施路灯维修时能够稳定的操作。 由于动力学关系保证了动态神经模糊系统位于某一紧集以致动态逆总是存在的而采用包含动态逆将最终逼近慢子系统的逆动力学。
4) 该研究是将桑叶看作稳定目标来讨论的, 实际上桑叶是受气候影响的不稳定目标, 这时高柔性机械手的刚性问题也尤为突出, 这将成为进一步要研究的问题。
参考文献
[1]贾志平, 张瑞华.嵌入式原理与接口技术[M].北京:清华大学出版社, 2005:172-180.
[2]徐伟, 谭树人, 黄浩亮.基于AT91RM9200的图像采集系统设计[J].微计算机信息, 2006, 11 (2) :120-122.
[3]徐正根, 朱德森.基于DSP的同步伺服伺服控制系统的设计[J].机械与电子, 2001 (5) :46-48.
[4]胡广书.数字信号处理-理论、算法与实现[M].北京:清华大学出版社, 1997.
[5]阎勤劳, 楚坤水, 阎宁霞, 等.基于GA的模糊技术在“牧羊”采桑机械手驱动系统中的应用[J].农业工程学报, 2003 (4) :168-170.
[6]楚坤水.面向RoboCup中型组足球采桑机械手移动平台驱动控制系统的研究[D].杨凌:西北农林科技大学, 2003.
机械自适应 篇2
在八周的自适应控制学习中，我了解了自适应控制的基本概念和定义，自适应控制的原理和数学模型以及发展状况。其中，老师重点给我们讲了李亚普诺夫稳定理论设计MRAC系统和MIT方案，波波夫超稳定理论设计MRAC系统和MIT方案和自校正控制系统。虽然这些理论知识掌握的不是很牢固，理解的也不够透彻，但是这为我以后的学习和实践奠定了一定的基础。
自适应控制的定义：(1)不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。(2)采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。
自适应控制的基本思想是：在控制系统的运行过程中，系统本身不断的测量被控系统的状态、性能和参数，从而“认识”或“掌握”系统当前的运行指标并与期望的指标相比较，进而做出决策，来改变控制器的结构、参数或根据自适应规律来改变控制作用，以保证系统运行在某种意义下的最优或次优状态。
按这种思想建立起来的控制系统就称为自适应控制系统。自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化，而其他控制方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的稳定裕度或鲁棒性克服或降低这些变化所带来的对系统稳定性和性能指标的影响。好的自适应控制方法能在一定程度上适应被控系统的参数大范围的变化，使控制系统不仅能稳定运行，而且保持某种意义下的最优或接近最优。
自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型的控制方法相比，它关于模型和扰动的先验知识比较少，自适应控制策略可以在运行过程中不断提取有关模型的信息，自动地使模型逐渐完善。
李亚普诺夫稳定理论设计MRAC系统和MIT方案的学习中，如果要设计一个关于李雅普诺夫函数的MRAC系统。首先构造出系统的李亚普诺夫函数，然后用李雅普诺夫稳定性理论的设计方法，能够成功地设计稳定的模型参考自适应系统。在这一章的学习中，理解李亚普诺夫稳定性理论和构造系统的李亚普诺夫函数是重点。
超稳定性概念是波波夫于六十年代初研究非线性系统绝对稳定性时发展起来的。当时，波波夫对某种类型的非线性系统的渐近稳定性问题，提出了一个具有充分条件的频率判据，对研究的这类非线性系统的稳定性提供了比较实用的方法。波波夫所研究的这类非线性系统，是由线性时不变部分与非线性无记忆元件相串联而构成的反馈系统。波波夫超稳定性理论来设计模型参考自适应系统，它可以给出一族自适应规律，并且有一整套设计理论。因此，有利于学习掌握这种自适应控制的设计方法和结合实际系统灵活选择适当的自适应控制规律。
自校正控制系统又称为参数自适应系统,它源于随机调节问题，该系统有两个环路,一个环路由参数可调的调节器和被控系统所组成,称为内环,它类似于通常的反馈控制系统；另一个环路由递推参数估计器与调节器参数计算环节所组成,称为外环。自校正控制系统与其它自适应控制系统的区别为其有一显性进行系统辨识和控制器参数计算(或设计)的环节这一显著特征。自校正控制的思想是将在线参数估计与调节器的设计有机的结合在一起。自适应控制常常兼有随机性、非线性和时变等特征,内部机理也相当复杂,所以分析这类系统十分困难。目前,已被广泛研究的理论课题有稳定性、收敛性和鲁棒性等,但取得的成果与人们所期望的还相差甚远。
在传统的控制理论与控制工程中，当对象是线性定常、并且完全已知的时候，才能进行分析和控制器设计。无论是采用频域方法还是状态空间方法对象一定是已知的。这类方法称为基于完全模型的方法。在模型能够精确的描述实际对象时，基于完全模型的控制方法可以进行各种分析、综合，并得到可靠、精确和满意的控制效果。因此，在控制工程中，要成功设计一个良好的控制系统，不论是通常的反馈控制系统或是最优控制系统，都需要掌握好被控系统的数学模型。
然而，有一些实际被控系统的数学模型是很难事先通过机理建模或离线系统辨识来确知的，或者它们的数学模型的某些参数或结构是处于变化之中的。对于这些事先难以确定数学模型的系统，通过事先鉴定好控制器参数的常规控制难以应付。
面对这些系统特性未知或经常处于变化之中而无法完全事先确定的情况，如何设计一个满意的控制系统，使得能主动适应这些特性未知或变化的情况，这就是自适应控制所要解决的问题。
自适应控制技术在20世纪80年代即开始向产品过渡，在我国得到了较好的推广应用，取得了很大的经济效益。且理论研究也有一些开创性的成果。但总的来说推广应用还很有限，主要是由于其通用性和开放性严重不足。
虽然现已能设计出安全、有效、稳定、快速且现场操作比较简单的自适应控制系统，但今后较长一段时期内，相对简单实用的反馈、反馈加前馈或其他一些成熟的控制技术仍将继续占据实际应用的主流。
自适应控制理论必须有新的突破，才能在工程应用中对PID控制等传统方法取得显著的优势，结合人工智能技术，尤其是神经网络技术与模糊理论，或许是最终实现这一远景的可能途径。
股市自适应 是理由还是借口？ 篇3
人类的大脑需要理由，才能更好地理解事物、运用知识。人类重视理由的倾向很强大，可往往是自身的心理现象或者潜意识行为，我们往往感觉不到它。比如：我们的祖先认知能力有限，并不能解释很多自然现象，但因为种种原因必须有个理由来解释，今天我们看似荒谬的图腾崇拜、迷信、传说等，可能是当时最“科学”的解释。人们对新奇、费解和令人恐惧的事物，更倾向于搞清原因、找到理由，找不到，就自己编一个理由。
宗教都有响当当的理由，像佛教的“因缘和合、业与轮回、无常与无我、解脱与涅槃”，基督教的“信、望、爱”等，很大一方面是回答“我是谁、我从哪里来、要到哪里去”这些问题。宗教和功法几乎都是在启示人走向神圣性的一面，启示人们脱离动物性和世俗性，从更高的角度给人一个活着的理由。
人们天性喜欢阴谋论，有些事物发展演进具有复杂性、非线性、多因素性等，如果超过了人们的理解怎么办？但人往往不喜欢或者不愿意承认自己不知道，更愿意相信简单的理由和逻辑，而不探究正确与否。全球金融市场的风云变幻，最流行的是罗斯柴尔德家族操纵
说法。其之所以流行，并非《货币战争》书中有多么严密的逻辑论证，就算其内容是捕风捉影，很多读者也愿意相信，因为他们总需要相信点什么。重视理由本身没有错，我们只有不断尝试，弄明白正在发生的事情的背后原因，分辨事物的能力才可得以逐步提高。但从尊重事实、保持客观态度的角度看，我们有时得承认自身的局限性，有些事情的发生，我们根本不能获得准确的原因。这在投资领域特别是股市中是非常普遍的。
股市是自适应的复杂系统，非常难以准确预测。笔者以前曾提到“爱尔·法罗”问题，预测者选定模型后，预测结果正确与否，取决于其他预测者的预测模型，演变成“我预测别人，如何预测我”的循环往复。股市是更复杂自适应系统，远比那个模型要复杂得多，影响股价变化的因素非常多，并存在众多买卖双方的博弈策略、预期变化甚至情绪变化等。
寻找涨跌的理由容易变成找借口，支撑自己的观点。由于股市中股票价格生产机制过于复杂，结果是只要你愿意寻找涨跌的理由，就肯定能找到，从而支撑你的分析或预判，但这肯定不是涨跌原因的全貌，过于简化或者仅仅是“借口”，支撑自己的观点，让自己有所慰藉。我们不难理解，在股市高峰期看涨、在股市低迷期唱衰是非常自然的事情：股市越在高峰，好消息越多、股民的情绪越高涨，股民在风口浪尖而不觉风险；股市越在低谷，坏消息越多、股民的情绪越低落，该买入的时候却因恐惧而选择卖出。过于强调涨跌的理由，往往导致投资者对企业价值视而不见，对其估值是否合理、高估、低估等视而不见。作为基本面分析的投资者，我们应该具有什么样的基本态度？首先，对中国经济的发展阶段和发展趋势有个合理的基本判断，才不会受“经济危机”、“股市推倒重来”这类论调影响。其次，承认自身预测能力的局限性，把大部分精力放在企业分析和估值判断上来，
机械自适应 篇4
工业生产中一些转动设备 (特别是石油化工、电力行业中的某些转动设备) 需要在高压流体环境中运行, 例如核电站主泵轴密封, 这就要求密封性能具有很高的稳定性[1]。主泵轴的密封为多级密封, 以分级承担压力的方式来保证设备的正常运行。一般来讲, 多级密封的一级密封主要承担着高压差密封任务。在正常工况下, 二级密封承担一级密封泄漏过来的较低压力介质的密封任务。当一级密封失效时, 二级密封在短时期内可承担全部流体高压力并保持合理的泄漏量[2]。
从20世纪六、七十年代开始, 国外众多学者对于这类密封做了大量的研究, Stanghan-Batch给出了端面周向波度密封中由波度引起的流体动压力的实验结果;Iny[3]进行了关于波度密封设计的研究;Lebeck[4]在理论和实验工作的基础上提出了多种形式的端面波度机械密封。Tournerie[5]修正了湍流模型, 使其成功地运用在动、静压混合机械密封中。Feng Guang等[6]对波形密封环端面磨损进行了详细的计算说明。Andritz公司设计的核主泵主轴密封结构形式为动、静压结合型波度机械密封, 其特征在于密封端面为径向锥度和周向波度的组合[7]。在他们提出的这类密封中, 在密封端面上同时具有周向波度和径向锥度, 其具体特点是周向波度会产生流体动压效应, 径向锥度会产生静压效应, 在二者共同作用下, 使密封具有足够的开启力, 以及较小的泄漏量[8,9]。
北京化工大学密封实验室在研究核主泵用密封的基础上, 提出了一种自适应型机械密封, 该结构是在密封环处采用9Cr18材料, 其外径侧加工成周期性的不连续槽。在高压工况下, 密封端面受压, 会在周期性开槽位置发生变形, 从而形成周期性的周向波度和径向锥度, 周期性的周向波度会产生动压效应, 而径向锥度会产生静压效应, 这就保证了该密封结构在较高压力下提供足够的开启力和合理的泄漏量。在低压工况下 (最小0.1 MPa) 端面的变形很微小, 可以忽略, 可按普通接触式机械密封对待。该机械密封具有泄漏量小、寿命长及工作稳定的特点。
本研究采用ANSYS中的计算流体力学软件FLU-ENT和有限元分析软件Mechanical APDL, 在15.9 MPa高压工况下分别对密封端面间隙中的液膜流场和密封环进行数值模拟分析研究。
1 流固耦合方法简介
流固耦合数值模拟, 是利用FLUENT软件对密封间隙中的液膜进行流场分析, 得到液膜的流场压力分布, 再利用Mechanical APDL软件建立密封环的初始数值模型, 加载流场的压力分布, 求得密封环的变形结果, 然后将变形结果导入三维设计软件Solidworks修正液膜模型, 再次利用FLUENT软件对修正后的液膜模型进行流场分析, 以求得密封端面间流场新的密封性能参数。
判断流固耦合收敛的依据为:密封环端面第n+1次发生变形所产生的最大总变形量σn+1减去第n次发生变形所产生的最大总变形量σn, 所得差值比上σn, 该结果的绝对值≤5%, 判断公式为:
流固耦合方法流程图如图1所示。
2 模型参数
该密封环材质采用9Cr18, 其高弹性模量可以保证密封环在15.9 MPa的高压下产生需要的弹性变形量, 而在0.1 MPa的低压下保持不变形。
根据核主泵用自适应型密封, 本研究设置密封环具体尺寸为:外径256 mm, 内径219 mm, 在外径侧有9个均布的不连续环形槽, 槽高为7, 槽深为10。
因为自适应型密封在实际工况下, 压力从0 MPa增加到15.9 MPa的过程中, 密封端面由闭合状态到开启状态, 在开启力等于闭合力时, 密封端面间隙中的平衡液膜厚度始终保持在2.6μm~2.8μm之间, 并最终在15.9 MPa高压下形成厚度为2.8μm的液膜。因此, 初始液膜模型的外径为256 mm, 内径为219 mm, 液膜厚度设置为3μm。
3 流固耦合数值模拟
3.1 密封环变形分析
3.1.1 初始液膜流场的数值模拟
根据所给初始条件, 本研究采用计算流体力学软件FLUENT对密封环密封间隙中的液膜流场进行数值模拟, 得到初始状态下液膜流场的压力分布。初始液膜流场的压力分布如图2所示。
3.1.2 密封环数学模型建立与求解
(1) 在Mechanical APDL中, 根据该密封环几何结构的特点, 再结合计算精度等因素, 本研究选择Solid185单元来建立三维几何模型[10]。
(2) 因为该模型具有周期性, 本研究先建立单个周期性模型, 并根据几何模型的结构特点, 设置体网格的大小, 网格的形状选择六面体网格, 对单个周期模型进行网格划分。笔者将该单个周期性模型与网格共同在周向上复制9份, 得到完整的密封环网格模型。
(3) 本研究建立表面效应单元, 读取初始液膜流场的压力分布, 并在内径侧加载0.1 MPa均布载荷、外径侧部分区域加载15.7 MPa均布载荷。在密封环底面加载位移全约束。
(4) 将各载荷和位移边界条件加载完后, 经过求解本研究得到了密封环的变形结果。
3.2 修正液膜数值模型的建立
3.2.1 建立修正液膜的实体模型
本研究在Mechanical APDL软件中读取密封环加载压力后各节点的位移坐标, 利用EXCEL对数据进行处理得到变形后的节点坐标, 并通过Mechanical AP-DL软件导出密封环发生变形后的实体模型, 将该实体模型导入三维建模软件Solidworks, 通过体的剪切等操作最终导出修正液膜实体模型。
3.2.2 建立修正液膜的数值模型
本研究将修正液膜的实体模型导入前处理网格生成软件Gambit中, 在Gambit中建立周期性的边界条件, 只建立全部流体模型的1/9以减少网格总数, 在选定的区域进行网格细化以提高网格质量和计算精度。
由于所建立的流体模型在厚度方向很薄, 模型宽度和厚度之比大于1 000, Gambit无法自行生成合适的网格。本研究首先在面上建立结构化的四边形网格, 然后使用Copper方法将面网格拉伸成为结构化的六面体网格, 在端面液膜厚度方向上建立10层网格, 最终网格总数为2.6×105, 这样完全可以满足计算精度要求。
3.3 修正后液膜流场的数值分析
本研究采用Fluent软件对密封端面间的修正后的液膜进行数值模拟和计算。
3.3.1 高压下流场的基本假设
(1) 流体处于全液润滑条件下, 液膜是连续的。
(2) 层流流动状态。
雷诺数:
式中:υ—密封端面直径处旋转线速度, h—液膜厚度。
在该模型中平均直径为242.8×10-3m, 密度ρ=998.2 kg/m3, 水的粘度μ=1.005×10-3Pa·s, 液膜厚度取最大厚度为h=9μm, 当转速ω为1 450 r/min时, 雷诺数为204.65, 小于500, 故为层流[10,11]。
(3) 该工况下流体温度为80℃以下。由于温差变化不大, 可认为流体膜是等温的。
3.3.2 边界条件
根据核主泵用自适应型密封的实际工况出发, 设置各边界条件。
(1) 外压为15.9 MPa, 内压为0.1 MPa。
(2) 转速为1 450 r/min, 密封介质为水。
(3) 模型外径位于高压侧为压力入口, 内径位于低压侧为压力出口。
(4) 计算模型为整个密封环的1/9。因此模型两端采用旋转的周期性边界条件。本研究采用参考坐标系法模拟动、静环之间的相互运动, 给定参考坐标系转速ω, 静环表面设为旋转壁面, 转速也为ω, 动环表面设为无滑移壁面。
3.3.3 计算及求解
本研究采用层流分离解法, 求解器采用分离的隐示求解器, 压力采用标准差值, 为克服或减轻数值计算中的假扩散误差, 采用二阶迎风差分格式。压力与速度的耦合采用SIMPLE算法[12]。泄漏量的计算公式参考如下经验公式[13]:
3.4 流固耦合收敛性的判断
本研究将第n+1次液膜流场数值分析所得到的压力分布结果导入Mechanical APDL软件中, 对第n次变形后的密封环数值模型进行加载, 得到密封环第n+1次的变形结果。经计算得到密封环端面第n+1次发生变形所产生的最大总变形量σn+1, 利用以下收敛性判断公式判断流固耦合的收敛性:
式中:σn—密封环第n次发生变形所产生的最大总变形量。
该算例中经过3次循环, 最终计算结果满足收敛条件。依据收敛条件, 说明流固耦合法具有很高的计算精度。根据该算例中的循环次数, 说明流固耦合法具有很高的计算效率。
4 流固耦合计算结果
4.1 密封环端面变形
本研究依据流固耦合法收敛性判断条件, 最终求得收敛后密封环的端面变形, 其变形示意图如图3所示。
从图3中可以看出, 在周向上形成了周期性的波度, 在径向形成了一定的锥度, 其中最大变形可达8.8μm。
4.2 流场压力分布
在15.9 MPa高压工况下, 本研究根据端面参数, 假定工作的膜厚, 利用流固耦合法, 最终求得密封间隙中液膜流场的压力分布, 压力分布云图如图4所示。
从图4中可以看出, 在端面产生了周期性的高压区, 能够提供比普通端面密封更大的承载力。
4.3 膜厚对端面变形的影响
在15.9 MPa工况下, 本研究采用流固耦合法进行计算, 收敛时不同膜厚所对应的端面变形结果如图5所示。
从图5中可以看出, 膜厚的改变对端面最终变形的影响非常有限。这是因为端面的变形大小主要是由密封环的结构以及工作压力所决定的, 而膜厚的改变对以上两个参数的影响都很微小。
4.4 膜厚对开启力与泄漏量的影响
在15.9 MPa工况下, 本研究采用流固耦合法进行计算, 收敛时不同膜厚所提供的开启力和相对应的泄漏量计算结果如图6、图7所示。
从图6、图7中可以看出, 在该工况下, 随着膜厚的增加, 开启力减小, 泄漏量增加。
4.5 密封平衡状态的分析研究
对于密封平衡状态问题的研究, 主要是求出不同工作压力下密封环的开启力和闭合力, 并寻找当开启力等于闭合力时, 液膜的厚度为多少, 当求得平衡状态下的液膜厚度时, 便可求出相对应的泄漏量, 从而可以近似地分析出在实际工作状态下, 工作压力逐渐上升, 密封各性能参数的变化规律。本研究通过流固耦合计算, 求得随着工作压力的增加, 各性能参数的变化规律如图8所示。
从图8中可以看出, 在工作压力逐渐上升的过程中, 开启力起初小于闭合力, 密封端面保持接触状态, 此时密封系统可认为是普通的接触式机械密封。当工作压力大于2 MPa以后, 开启力逐渐增加, 且增速大于闭合力的增速, 密封端面分离, 形成液膜, 密封由普通接触式机械密封变为非接触式机械密封, 并在以后工作压力上升的过程中, 密封系统始终能够提供足够的开启力。当液膜形成以后, 随着工作压力的增加, 平衡状态下的液膜厚度也在不断地增加, 但增量很小, 液膜厚度始终在2.6μm~2.8μm之间, 当达到最大工作压力15.9 MPa时, 平衡状态下的液膜厚度为2.8μm。在该过程中, 随着工作压力及液膜厚度的不断增加, 泄漏量也在不断增加, 并在工作压力达到15.9 MPa时, 泄漏量达到平衡状态下的最大值0.036 m3/h。
由以上现象可以看出, 在开车阶段压力较低, 密封环端面还未发生变形, 此时的密封为普通的接触式密封, 因此不能提供足够的开启力, 而当压力不断增高时, 密封环表面发生变形, 形成周向波度与锥度, 流体动压效应与静压效应得以体现, 由于密封端面的收敛区域能够提供足够大的液膜反力, 使得开启力大于闭合力, 密封端面分离, 成为非接触式密封, 而随着压力的增加, 泄漏量并未提升得很明显, 这是因为径向锥度使得流向密封环内径方向的部分介质重新返回到密封腔中, 并且密封端面形成的坝区区域相对来说密封间隙较小, 对泄漏介质也有一定的阻碍作用, 从而能够保持较小的泄漏量。这正是压力自适应型密封在实际工况下密封机理的作用结果。
4.6 低压下的计算结果
通过流固耦合法中的ANSYS软件计算分析求得, 在0.1 MPa低压工况下, 密封环端面的最大变形为0.079μm, 变形很微小, 可按普通接触式机械密封对待。经过经验公式计算, 在低压0.1 MPa时, 该密封的泄漏量为0.071 m3/h。
5 密封性能分析
(1) 该密封比普通平行端面机械密封提供更大的开启力。在15.9 MPa的工况下, 液膜厚度为3.0μm时, 普通平行端面密封开启力为28 000 N, 而该自适应型密封的开启力为67 608 N, 比普通平行端面密封大58.58%。
(2) 该密封比普通槽型动压式密封保证更小的泄漏量。普通槽型密封在该工况下能够提供足够的开启力, 但是泄漏量达到2.417 m3/h[14,15]。而该自适应型密封的泄漏量为0.04 m3/h。
(3) 该密封在0.1 MPa低压工况下能够保证合理的泄漏量。
6 结束语
基于有限元软件ANSYS与流体力学软件FLU-ENT, 本研究对压力自适应型机械密封进行了分析。
(1) 介绍了分析自适应型机械密封所采用的流固耦合法。
(2) 采用流固耦合法对自适应型机械密封进行了分析计算。
(3) 通过流固耦合分析计算, 得到了15.9 MPa高压工况下密封环的变形结果和密封端面间流场的压力分布、开启力、泄漏量等密封性能参数。
(4) 总结了该密封环的性能, 通过与传统密封环的对比, 说明该密封在高压工况下都能够提供更好的密封性能。
摘要：针对压力自适应型机械密封在高压工况下密封端面变形与密封性能不佳的问题, 采用ANSYS中的计算流体力学软件FLUENT和有限元分析软件Mechanical APDL, 在15.9 MPa高压工况下分别对密封端面间隙中的液膜流场和密封环进行了数值模拟分析研究, 并将计算出的液膜流场状态和密封环变形结果进行了流固耦合求解, 进而对液膜厚度对密封性能的影响规律进行了分析, 同时对在实际工作状态下, 工作压力逐渐上升, 密封各性能参数的变化规律也进行了分析。研究结果表明, 该密封在高压下的端面变形符合设计需要, 密封环端面间的开启工作压力在3 MPa左右, 在15.9 MPa高压工况下密封端面间流场的开启力为67.6 kN、泄漏量为0.04 m3/h, 平衡膜厚为2.8μm。与其他类型的密封相比, 结果显示该种密封能够在高压下提供足够的开启力和在低压下较小的泄漏量。
自适应算术编码的FPGA实现 篇5
在利用FPGA实现自适应算术编码的过程中，首先遇到的问题就是将浮点运算转化为定点运算，即将[0,1]区间的一个小数映射为一个便于硬件实现的定点数。考虑到硬件实现的简便性，本文中将[0,1]之间的浮点数与[0,256]之间的定点数对应。相应的对应关系如表2所示。
表2浮点与定点之间的关系
浮点00.20.50.71定点051128179256
编码器在实现编码的整个过程中按照耦合弱、聚合强的原则分为四个模块：修改码表、计算确定区间、并行编码、串行输出。四个模块相对独立，通过输入、输出信号使其构成一个整体。系统的顶层结构如图2所示。
3.2码表的设计及修改
自适应算术编码器可以在许多场合中得到应用。本文实现的自适应算术编码器应用在采用6符号对小波变换系数进行零树编码的小波域视频编码中[3]，因此设计的码表中含有六个符号。这样根据自适应算术编码的基本原理，将区间分成六个子区间，整个区间含水量有七个分割点。所以码表可以用七个8位寄存器表示。初始时设定等概率，这时七个寄存器可以顺序地存储0到6这七个数，即每个子区间的数值为1。随着符号不断地输入，自适应地修改码表，并且在修改码表的过程中时刻要保持寄存器中的数值是递增的。
修改码表时，首先判断输入符号，确定其所在区间，同时为后续模块输出该子区间的两个端点值l_count和h_count以及码表的最后一个端点值scale，然后进行码表的修改：将当前符号所在区间之后的所有端点值都加1，即当前区间及后面所有子我间的h_count=h_count+1,这样即完成了码表的修改。在数值不断累加过程中，寄存器中的数值为255时，需要对每一个寄存器中的值都取半，并同时对相邻的两个寄存器中的值进行比较，时刻保持数值是递值的。这样，处理前后的概率十分接近，对压缩比影响不大。
修改码表模块在输出h_count、l_count和scale之后，后面的计算子区间的模块即可进行计算;而修改码表模块在输出h_count、l_count和scale之后，亦可进行码表的修改。因此，这两个操作可以采用并行处理的方法实现，极大地节省了所用的时钟周期，相应地提高了速度，达到了优化的目的。表3给出了输入符号为3(对应于寄存器2与寄存器3之间的区间)时码表的修改过程。
表3码表修改前后对照表
寄存器0123456修改前04345677112233修改后04345778113234修改前023545657234255修改后011272829117127
3.3区间计算及确定
初始时符号所在的总区间为high=0xff,low=0(high和low分别表示已编码的符号序列所在子区间的上下界)。随着符号的不断输入，high和low的值也不断地减小，用以表示输入符号序列所对应的子区间。通过如下的公式可确定输入符号的区间：
计算时，最耗资源的是乘法器和除法器。本方案中乘法器采用参数化模块lpm中的lpm_mult生成。而除法器则自动编写。虽然占用的时钟周期较多，但与使用lpm相比，这样做可以大大地提高工作频率，从总体上提高性能。
3.4并行编码
在区间计算过程中，high和low总是有限值，不可能无限制地划分下去。为了能够实现连续的编码，通过对high和low的处理，可以实现利用有限长的寄存器表示无限精度的区间，即在不断修改high和low的过程中输出high和low中相同的高端位，形成输出码流。详细过程如下：
在区间确定之后，将low和high按位比较，若首位相同，则输出首位二进制码，产生输出码流，同时把low和high左移，low末位补0，high末位补1。循环比较输出，直到首位不同为止。如：
high=00110110
low=00100111
输出码流为001,而high和low的结果为：
high=10110111
low=00111000
通过这种连续地处理便可生成符号序列的自适应算术编码结束。但随着待编码符号序列的不断输入，可能会出现high和low十分接近，并且high和low的首位没有相同位的情况，如：
high=10000000
low=01111111
称这种现象为产生了下溢。产生下溢后，后面的编码都失去了意义，此时需要特殊处理。
对于下溢的处理方法为：保留首位，同时删除紧接在首位后的high中连续的0和low中连续的1，并且保证对high和low删除的位数相同，若连续0和连续1的位数不同，则取其较小者;然后high和low左移相同的位数，同时high的低位补1，low的低位补0。表4给出了下溢处理前后high和low值。
表4下溢处理前后对照表
下溢处理前下溢处理后下溢个数high10001000110001113low0111011100111000
经过处理后，扩大了区间，使得后面的编码可以顺利地进行。
在考虑了下溢的编码输出中，下溢作为输出码流的一部分，使得解码时能对下溢进行同样的处理，达到编解码的一致。但是下溢产生后并不马上输出，只记下下溢的个数，下溢则是在下一个符号编码时进行输出的。在下一个符号编码时，如果high和low比较后高端有相同位则输出下溢，即在第一个输出后紧接着插入首位的反，插入首则反的个数为前面产生下溢的个数，然后输出相同的次高位及以后相同的各位。这样处理既保留了下溢的信息又使得输出码流不偏离编码符号所在的子区间，使得解码时很容易处理。但是如此high和low比较后没有相同输出则不输出下溢，而是把两次产生的下溢的个数进行累加，再输入下一个符号，直到high和low有相同首位才输出下溢。
例如：在一个符号编码计算后得到的high=11010010和low=11001101，而前一个符号编码产生的下溢为1个，比较后输出为1010，同时记录下产生的下溢2个，如表5所示。
表5含有下溢的编码输出
highlow下溢输出编码输出前110100101100110111010编码输出后11011111001000002
3.5串行输出
并行编码后产生的码流存储在并行数据中，但在大多的情况下只有两、三个输出，甚至没有输出，若采用并行输出，就会产生极大的浪费。为了充分利用资源，在并行编码之后进行并/串转换，使其一位一位地输出，并且这个输出过程与下一个符号编码的过程并行完成，因此并不占用多余的时钟周期。
在编码过程中，当一个符号编码结束后，触发reload信号，通知此次编码结束，进行下一次编码，读取输入的符号。同时需判断输入是否合法，如果是合法的输入，就进行编码;否则停止编码，否则停止编码，处于等待状态，直到复位信号ret置1，重新初始化、编码。
图3
4仿真结果
本文算法采用VHDL硬件描述语言实现，并在ALTERA公司的MAX+plusⅡ软件上编译仿真。市府采用全局同步时钟，避免了毛剌的产生，保证了信号的稳定性。编码的仿真结果如图书3所示。
其中，rst、clk、c为输入信号，rst为模块中各寄存器的初始化信号，clk为时钟同步信号，而c则为输入的编码信号;out_flag、out_bit、reload、end_code、为输出信号，out_flag和out_bit分别为输出标志位和输出位(若out_falg=1,则此时out_bit为有效输出;否则out_bit输出无效)，reload为一个符号编码结束)下一个符号输入的标志位，end_code为编码结束的标志(若end_code=0，则继续编码，否则编码结束)。
在进行性能仿真时[4]，采用的器件是FLEX1K系列的EP1K30TC144-1器件，其最大工作频率为40MHz，消耗1533个LC，平均编码时间为20个时钟周期。一个符号的编码时间不到500ns，对于QCIF格式的图像完全可以满足每秒钟实时编码30帧图像的要求。
浅谈智能手机的自适应界面 篇6
关键词：智能手机；自适应界面；现状；发展；评价
1 智能手机的介绍
智能手机（Smartphone），是指“像个人电脑一样，具有独立的操作系统，可以由用户自行安装软件、游戏等第三方服务商提供的程序，通过此类程序来不断对手机的功能进行扩充，并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入的这样一类手机的总称。
如今的三大主流智能手机生态系统分别为：苹果公司的IOS，Google的Android，以及微软公司Windows Phone。在尺寸方面，虽然多数智能手机的尺寸都已调整至4～5英寸左右，但其间的差异仍然比较明显。故这就导致了服务提供商不得不针对不同的平台，不同尺寸的智能手机，进行适用应用软件的研发。
2 自适应界面介绍
手机硬件的更新速度越来越快，而针对每一款硬件所进行的相应的软件程序的开发过程是相对漫长的，所以，在不同的情景条件下，界面能够具有自行调整的特性而从实现任务目标这种自适应界面的概念就变得重要起来。这种界面优化了传统的人机交互界面，在使用过程中，有效地降低了交互过程的复杂性，提高了用户操作的准确性和可用性，给用户营造了一种良好的体验氛围。
很多利用拼音的汉字输入法都会根据用户的使用情况对汉字或词进行调整或設定。将用户常输入的汉字置于靠前的位置，从而使得用户能够更快更准确的输入汉字。例如，假设该用户经常用电脑输入设计类文稿，则当该用户输入sheji这几个拼音时，几乎每次都是想要输入“设计”这个词，而不是“射击”。当该用户使用该输入法一段时间后，他则会自动将“设计”这个词调整为选词范围中的第一位置。则当该用户之后再输入sheji时，只需按数字1键或者是空格键，就可以输入“设计”这两个字了。
苹果公司于2007年提交的运动自适应界面专利能够有效地降低用户在匆忙的行走甚至跑动中使用iPhone 或者iPod Touch 的挑战性。通过未来的iPhone或者iPod Touch软件，当设备处于运动状态时，它能够自动检验运动的强度，然后与一个或者多个预先设定好的“运动特征”相比较，最后iPhone 软件能够自动将屏幕选择区调节到合适的大小，使之能够适应当前运动中的设备和用户。
由此我们可以看到，目前自适应界面概念在多方面均受到了重视，得到了相关的研究与应用。这些交互形式能够有效地满足用户的个性化需求，减少交互过程中用户的认知负担，提高操作的效率和满意度。
2.1 智能手机自适应界面存在的问题及研究方向
虽然自适应界面在很大程度上优于传统的界面，能够实现系统和用户间的交互和信息交换。相当于在用户与功能之间架起了一座大桥，方便了人与机器之间的沟通。但是目前，智能手机的自适应界面仍然存在一定的问题。
对用户认知活动的研究较浅：由于缺乏对相应活动的深入研究，导致最终的自适应界面很难满足用户的交互习惯。
对现有交互行为利用的较少：在交互设计中没有充分的利用用户现已形成的交互行为习惯，导致交互系统无法快速有效地解决相应问题，造成了使用时的局限性。
对反馈评价机制认识的浅显：没有很好的利用反馈评价机制对自适应界面的相应功能进行优化和调整，导致在某些层面上影响了用户任务的正常有序执行，降低了执行效率。
传统的自适应界面主要分为两个研究方向：一是从用户单方的角度来研究自适应界面，达到能够满足用户的个性化需求的目的。界面的自适应具体表现为可以适应不用用户间的差异性。另一个研究自适应界面的方向是基于外部环境的感知，界面能够自动适应外部环境的变化。而目前的研究趋势是以上两个研究分支不断进行相互融合。
2.2 智能手机自适应界面发展趋势
对自适应任务的接替：当智能手机的界面系统具有自适应能力时，则能够利用相应的信息来分析用户当前的任务状态，理解用户的操作意图，自动接管用户相对应的工作。
对冗余信息的过滤：随着智能手机功能的不断强大，在后台运行的相应的数据库也会越来越庞大，且手机尺寸对于信息的显示能力还有一定的制约性，导致了在一定程度上信息输出的有限性。故手机界面的自适应设计对冗余信息的处理就变得极为的重要。由此自适应界面需通过对用户当前任务的分析，具备自动查找、并且尽量筛掉冗余的信息的能力，以降低用户的认知负担，提高使用效率。
对复杂界面提供用户支撑：智能手机自适应界面能够通过分析用户当前的进度，理解用户的工作任务，将最优化的解决方案在恰当的时间以及合适的界面推送给用户，给予用户最有效地帮助。智能纠错、解释功能等是自适应界面发展的重要方向。
对多种交互技术的利用：应用3D技术，营造在用户和手机之间的三维交互环境，将用户已通过现实世界与周围环境的交互所得到的经验，极大程度的移植到环境中，减少用户的认知负担，增加整体效率；利用手势、语音，表情等识别技术；利用传感器网络，获取和处理信息。
3 结语
目前，自适应界面对于智能手机系统而言，正逐渐成为一个重要角色。世界上许多国家在这方面进行的研究也愈加深入与透彻。
随着硬件与软件技术的发展，在不远的将来，自适应人机界面的开发代价将会减少，而产品的性能将会提高，从而使这类界面逐步进入实用阶段，使得广大使用智能手机的用户的使用体验得到切实的改善。
参考文献：
[1]百度百科——智能手机[OL].百度百科，http：∥baike.baidu.com/view/535.htmHYPERLINK"http：∥baike.baidu.com/view/535.htm" .
[2] 何秀琴.基于情境感知的手机自适应用户界面设计研究[D].北京邮电大，2012.
[3] 程时伟，刘肖健，孙守迁.情境感知驱动的移动设备自适应用户界面模型[J].中国图像图形学报，2010，15（7）.
[4] 高歌.手机自适应用户界面生成与模型构建[D].湖南大学，2009.
机械自适应 篇7
叠前资料的高信噪比、高保真度是叠前道集多属性提取的基础, 也是众多叠前去噪软件的努力方向。为此, 地球物理学家根据信号和噪声的各种特征差异, 开发了大量有针对性的去噪软件, 也普遍应用于资料处理中, 在保真度不降低的前提下, 极大地提高了叠前资料的信噪比。尽管如此, 有些特殊噪声的干扰波, 还没有一种有效方法去除。无需回避, 在实际施工中会常常遇到了一些不可避免的规则静态环境噪声, 如:抽油机、大型发电机的振动, 车动等一系列具有一定规律性的外部环境噪声, 特别是测线穿过工业区时尤为严重, 如图1所示。目前, 对这类有一定规律的、能量较强、频带较宽的静态环境噪声, 常规采用分频高能压制的方法, 但效果太差, 在资料处理中一般采取切除作为死道处理。如果这类干扰在整条 (束) 测线上分布较多、较广时, 显然不能作为死道处理。针对这类噪声, 进行了详细地分析, 并提出了一种有效的去噪方法。应用效果表明, 该方法能较好地去除这类噪声, 相对拓宽了频带, 提高了资料的信噪比。
2 噪声分析
图2a是含有外部环境噪声的典型单炮记录和对应的初至前噪声频谱, 图2b是对应记录的时频谱。可见, 在时间域, 从记录开始到结束, 外部环境噪声能量分布基本均匀、稳定, 是静态的、能量和频宽基本不随时间的增大而变化, 有一定的规律性;从噪声频谱可以看出, 有较宽的频带, 和有效反射波大部分频带重叠, 且能量强;在空间域有比较固定的噪声干扰位置。认为这是一种规则、静态、来自于外界震源引起的环境噪声, 明显有别于随机干扰和各类规则干扰 (线性干扰) , 无论是在时间域、频率域, 还是空间域等, 常规去噪方法很难有效压制。
3 方法原理
根据上述分析认为, 该类噪声在时间域有一定的稳定性、持续性, 是静态的、时不变的, 在频率域有相对稳定的频宽和振幅。利用原始记录的频谱和初至前噪声的频谱差, 在不改变原始相位的情况下, 就可达到去噪的目的。 设x (t) 为地震道、s (t) 为信号、 n (t) 为静态噪声
x (ω) 频谱、s (ω) 为信号频谱、n (ω) 为静态噪声频谱 则有:
时间域地震道:x (t) =s (t) + n (t) ;
对应的频谱是:x (ω) =s (ω) + n (ω) ;
显然信号的频谱是:s (ω) =x (ω) - n (ω) 。 (1)
在时间域, 我们很难知道和估算静态噪声n (t) , 因此, 也不可能去除该类噪声。然而, 在频率域, 由于噪声频谱的相对稳定性, 可以假定初至前噪声的频谱在信号区基本没有变化, 从而估算出信号区噪声频谱n (ω) , 然后利用式 (1) 计算出信号的频谱s (ω) , 反变换到时间域, 达到去噪的目的。可以看出, 上述方法是一种简单、实用的自适应零相位振幅滤波方法。下面从理论合成记录进行分析和验证。
图3a是理论记录与频谱, 图3b是含实际噪声的理论记录与频谱, 图3c是去噪后的理论记录与频谱, 图3d是初至前噪声的频谱。从相对振幅大小可以看出, 加噪声后的振幅基本等于信号和噪声的振幅之和, 之所以不完全相等, 是因为利用初至前噪声的频谱估算信号区噪声的频谱误差造成的, 就是说不能完全彻底地去除噪声。从去噪后的记录与频谱可见, 去噪效果明显, 去噪后频谱与原始信号频谱基本相同, 有效信号衰减很少。因此, 可以得出如下结论:
a. 该类噪声应该是静态的、时不变的、基本稳定的;
b. 只能去除绝大部分噪声;
c. 少部分有效波能量有所衰减;
d. 去噪前不能做任何时变振幅处理;
e. 与静校正无关。
4 应用效果
为了进一步验证上述方法正确性和对实际资料的去噪效果, 选取了某工区穿过工业区的一条测线, 其主要干扰源来自于抽油机、发电机、大型钻机、车动等机械振动干扰。图4a、4b分别是该线受环境干扰的典型单炮记录和去噪后对应的单炮记录, 可见各种静态环境噪声不同程度地受到了压制, 相对拓宽了频带, 提高了资料的信噪比和分辨率, 为后续反褶积、速度谱、剩余静等处理打下了良好的基础。图5是去噪前后叠加剖面的对比, 信噪比和分辨率两方面均有明显提高, 尤其是薄层、弱信号改善更为明显。图6a、6b分别是去噪前后叠加剖面对应的频谱, 从能量上对比分析, 可以看到30Hz以下低频段噪声能量受到了不同程度地衰减, 高频段弱信号能量相对得到提高, 从而达到了拓宽频带提高信噪比的目的。
5 结束语
通过理论分析和对噪声特征的详细分析, 以及实际资料的应用效果表明, 该方法对一些穿过工业区引起的各种环境静态噪声, 去噪效果明显, 是一种有针对性的叠前去噪方法, 既不引起假频, 也不破坏有效信号的保真度, 虽然应用范围有一定的局限性, 但作为一种特殊情况下的特殊去噪手段是可行的、科学的、也是非常必要的, 可作为众多叠前去噪方法中的一种补充。
参考文献
[1]渥.伊尔马滋, 黄绪德, 袁明得.地震数据处理[M].石油工业出版社, 1994.
[2]张军华, 吕宁, 田连玉, 等.地震资料去噪方法综合评述[J].石油地球物理勘探, 2005, 40 (增刊) :121-127.
[3]陈仲委, 尧得中.自适应顺序统计滤波在地震资料处理中的应用[J].石油地球物理勘探, 2006, 41 (3) :271-274.
[4]蔡希玲.声波和强能量干扰的分频自适应检测与压制方法[J].石油地球物理勘探, 1999, 34 (4) :373-380.
机械自适应 篇8
随着技术的发展,机械臂的应用越来越广泛,例如航天上的空间自由漂浮机械臂、船舶上的机械手、坦克上的弹丸传输机械臂等。但是,由于工作环境的原因,机械臂在运动过程中,存在各种不确定干扰的影响,例如惯性参数的不确定性、机械臂结构的柔性以及摩擦、安装基础的振动等,机械臂的高精度运动控制和稳定性一直是个难点。因此,研究机械臂在不确定性干扰存在的情况下的控制问题具有极其重要的意义,也是国内外研究的一个热点问题。
PID控制作为一种简单而实用的控制方法,在机械臂控制中得到了广泛应用。然而,在面对各种不确定性干扰影响时,PID控制下的机械臂系统难以获得理想的动态品质,这制约了机械臂性能的提高。
陈力[1]基于增广变量法对系统的动力学方程进行线性化,针对存在惯性参数不确定的空间自由漂浮机械臂,提出了鲁棒自适应混合控制方法。Toda等[2,3,4]采用鲁棒控制与比例微分反馈控制相结合的方法,针对安装在船舶或其他海洋结构上的存在参数不确定的单自由度机械臂[2]、双自由度机械臂[3,4],基于安装基础的振动频率范围已知的假设,设计了鲁棒跟踪控制器,获得良好的轨迹跟踪性能。
滑模控制(sliding mode control,SMC)作为变结构控制的一种,具有对参数变化及外部扰动不敏感、无需被控系统精确数学模型等优点,已成为非线性控制领域关注的热点问题之一[5,6,7]。吴玉香等[8]利用滑模控制方法与非完整运动学系统的镇定策略,给出了一类带有未知惯性参数的移动机械臂的鲁棒镇定方法;党进等[9]针对一类柔性关节机器人,提出了一种基于自适应模糊滑模的鲁棒控制器。
上述文献主要研究了在惯性参数不确定性与结构柔性情况下机械臂的控制问题,并没有考虑机械臂安装基础振动带来的非线性影响,或者考虑了安装基础的振动,但假设振动的频率范围是已知的,而本文所研究的安装基础振动是由外力引起的随机振动,并且振动频率是未知的。
针对上述问题,本文对一个安装基础存在随机振动的单自由度机械臂进行了运动学、动力学分析,采用自适应鲁棒滑模控制方法,研究了这类不确定性机械臂的轨迹跟踪控制问题,并采用Lyapunov方法证明了其闭环系统稳定性。仿真研究验证了本文方法的有效性和正确性,并且获得了明显优于传统PID控制策略的性能,提高了不确定随机振动情况下机械臂的运动控制鲁棒性、稳定性和精度。
1 随机振动机械臂的数学建模
本文选取的研究对象是一个随机振动影响下的单自由度机械臂,其三维模型见图1。
本文所要研究的问题是,在给定范围内的随机振动激励下,设计一个合理的控制器,使得机械臂可以在有限时间内跟踪给定的目标信号。
根据质量转动惯量等效原理,用一个集中在支撑板质心上的等效质量代替除支臂外的所有部件的质量,用一个与支臂同转轴的机械臂的等效转动惯量来代替所有转动部件的转动惯量,图1所示的机械系统可以等效转换为图2所示的动力学模型。图2中,OXY为直角坐标系;A为安装基础的等效质心;C为机械臂等效质心;l为A与C之间的距离;机械臂长为2l;θ为机械臂的转动角度;y为安装基础的位移。
根据第二类拉格朗日方程建立动力学方程:
式中,m1为安装基础质量;m2为机械臂质量;u为机械臂输入转矩;为随机振动的扰动加速度;J为机械臂的等效转动惯量,是一个未知常量;F为支撑板所受的随机扰动力,是弹簧力和激振力的合力;g为重力加速度。
如果假设安装基础的振动规律来自于外部随机强制输入,机械臂对安装基础的运动规律就没有影响,则安装基础随机振动对机械臂的作用可以视为不确定外部扰动,因此根据式(1)可以得到新的动力学模型:
若考虑随机振动加速度变化的影响,则式(2)中的S为不确定随机干扰变量。
取状态变量X = (x1,x2),令,则上述随机振动机械系统可描述为
式中,d(t)为外部有界随机扰动项,且满足|d(t)|≤ D;D为常数。
在实际工作过程中,将理想轨迹定义为xd,位置跟踪误差定义为e=x1-xd。本文的控制目标即为使实际状态时刻跟踪理想状态,以保证跟踪误差趋近于0。
2 自适应滑模控制器设计
自适应控制是一种能修正自身特性以适应对象和扰动动态变化的一种控制方法。采用自适应鲁棒控制方法可以达到很好的控制系统性能[10?11]。
定义滑模函数为
式中,c为控制参数,c>0;e为位置跟踪误差。
则。
控制律设计为
取w =J′为系统未知的等效转动惯量,ua为自适应补偿项;us1为反馈项;us2为鲁棒项。
定理1 对于不确定机械系统(式(3)),在控制律(式(5))的作用下,系统可渐进跟踪期望状态xd。
证明构造Lyapunov函数如下:
其中,是w的估计,γ>0。
取自适应律
Lyapunov函数对时间求导,并将式(4)、式(5)、式(7)代入式(6)得
因此系统是渐近稳定的,可渐近跟踪期望状态。
为了防止过大而造成控制输入u(t)过大,对式(7)进行以下修正:
由于符号函数具有非连续性,所以状态参量在接近滑模面时将产生“抖振”现象。本文采用饱和函数sat(·)代替符号函数sgn(·),以平滑控制信号,减弱抖振现象。饱和函数设计为
式中,δ为边界层厚度,δ>0。
3 仿真与分析
仿真参数取J′=4.5kg·m2,m2=3.4kg,g=9.8m/s2,l=0.5m,取振幅大小为10m/s2的随机振动干扰,如图3所示。
取期望位置轨迹为sin2πt,参数w的变化范围取wmax=5,wmin=4。控制参数取c=50,γ=500,ks=35,η=D+0.01=20.01,δ=0.01,仿真结果如图4~图7所示。
由图6的仿真结果曲线可以看出,系统在不到2s的时间内进入稳态,机械臂在自适应鲁棒滑模控制器的作用下,跟踪误差收敛到0,具有良好的轨迹跟踪性能。控制器对系统的随机振动干扰具有很强的鲁棒性,仿真结果证明了控制器的正确性和有效性。
为了验证本文自适应鲁棒滑模控制器的性能,采用常用的PID控制器进行对比,如图8 所示,由仿真结果可见,PID控制器作用下位置跟踪误差在±0.1rad之间波动,无法获得高精度的控制效果。
图9显示了仿真过程中J′的参数估计,文献[12]详细分析了自适应控制系统的位置跟踪中,参数估计收敛误差问题。通常参数估计不收敛的原因有两种:一种是位置指令信息未能达到“持续激励”条件即不够丰富;另一种是除了真实参数值之外,可以有多个参数估计值满足位置跟踪收敛条件。
4 结语
本文针对安装基础存在未知频率随机振动的单自由度机械臂,采用自适应鲁棒滑模控制方法,研究了这类不确定性机械臂的轨迹跟踪控制问题,并采用Lyapunov方法证明了系统的稳定性。与一般机械臂的PID控制器相比,所设计的控制器克服了安装基础的随机振动的影响,实现了机械臂的高精度轨迹跟踪,具有良好的鲁棒性。说明提出的自适应鲁棒滑模控制算法能有效解决这类随机振动影响下机械臂的轨迹跟踪问题。本文的研究为此类不确定性动力学控制问题提供了参考,具有实际应用前景。
摘要：为了解决存在外部不确定随机干扰情况下机械臂的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种自适应鲁棒滑模控制方法,并用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的稳定性。采用饱和函数取代控制器中的符号函数,有效消除了控制器的抖振现象。仿真结果证明:与传统的PID控制器相比,提出的自适应鲁棒滑模控制器具有更高的鲁棒性、稳定性和精度。
关键词：机械臂,自适应,鲁棒性,滑模控制
参考文献
[1]陈力.参数不确定空间机械臂系统的鲁棒自适应混合控制[J].控制理论与应用,2004,21(4):512-516.Chen Li.Robust and Adaptive Composite Control of Space Manipulator System with Uncertain Parameters[J].Control Theory&Applications,2004,21(4):512-516.
[2]Toda M.Robust Control for Mechanical Systems with Oscillating Bases[C]//IEEE International Conference on Systems,Man,and Cybernetics.Tokyo,1999:878-883.
[3]Toda M.An H∞Control-based Approach to Robust Control of Mechanical Systems with Oscillatory Bases[J].IEEE Transactions on Robotics and Automation,2004,20(2):283-296.
[4]Sato M,Toda M.Motion Control of an Oscillatorybase Manipulator in the Global Coordinates[C]//IEEE International Conference on Control and Automation.Christchurch,New Zealand,2009:349-354.
[5]Bartoszewicz A,Patton R J.Sliding Mode Control[J].International Journal of Adaptive Control and Signal Processing,2007,21(8/9):635-637.
[6]Tsai Chun-Hsien,Chung Hung-Yuan,Yu FangMing.Neuro-sliding Mode Control with Its Applications to Seesaw Systems[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2004,15:124-134.
[7]Wu Ligang,Ho D W C.Sliding Mode Control of Singular Stochastic Hybrid Systems[J].Automatica,2010,46(4):779-783.
[8]吴玉香,胡跃明.一类不确定非完整移动机械臂的鲁棒镇定[J].控制与决策,2006,21(11):1289-1292.Wu Yuxiang,Hu Yueming.Robust Stabilization of Uncertain Nonholonomic Mobile Manipulators[J].Control and Decision,2006,21(11):1289-1292.
[9]党进,倪风雷,刘业超,等.基于自适应模糊滑模的柔性机械臂控制[J].四川大学学报(工程科学版),2011,43(2):234-240.Dang Jin,Ni Fenglei,Liu Yechao,et al.Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for Flexible Joint Manipulators[J].Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition),2011,43(2):234-240.
[10]Liu J,Wang X.Advanced Sliding Mode Control for Mechanical Systems[M].Berlin:Springer,2011.
[11]严路,何汉林,江梅.基于自适应滑模抗饱和控制及其应用[J].华中科技大学学报(自然科学版),2014,42(7):72-75.Yan Lu,He Hanlin,Jiang Mei.Anti-windup Control and Applications Based on Adaptive Slidingmode[J].Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edition),2014,42(7):72-75.
机械自适应 篇9
基于模型的控制方法是在已知机器人精确数学模型情况下实现控制的, 而在实际工程中, 由于存在很多不确定性因素, 使得该方法的轨迹跟踪误差很难收敛于零。PID控制方法简单, 无需建模, 但难保证机器人具有良好的静态和动态品质, 同时要求控制能量比较大[2]。人工智能神经网络控制具有高度的非线性逼近映射能力, 其发展为解决机器人的控制开辟了新途径。因此, 基于神经网络的智能控制已被广泛用于不确定机器人系统的精确控制中[3~9]。
作为现代控制理论的自适应控制在参数不确定性严重的情况下, 能够实现较好的跟踪性能。因此, 本文提出了基于RBF网络逼近机器人中不确定项的自适应控制策略。该方法采用Lyapunov稳定性理论给出了R B F网络权值自适应学习率。利用MATLAB软件对该方法在机器人中的应用进行了仿真, 仿真结果表明该控制策略能够克服扰动和摩擦力等不确定性因素, 实现较准确的轨迹跟踪。
1 问题的提出
对在平面内运动的机械手, 考虑重力及外部扰动的情况下, n关节机械手的动力学方程可表示为[2]:
其中, D (q) 为n×n阶正定惯性矩阵, V (q, q&) q&为n×1阶向心力与科氏力矢量, G (q) 为n×1惯性向量, F (q&) 为摩擦力, ôd为未知外加干扰, ô为n×1阶关节输入力或力矩矢量, 分别代表关节位移、速度和加速度矢量。
从公式 (1) 可看出机器人系统具有非线性、强耦合及时变的特性。其跟踪误差为:
其中, qd为期望关节位移。
定义误差函数为:
其中, Ë=ËTφ0, 将 (2) 式代入 (1) 式得:
则
将式 (3) 两边同时乘以正定惯性矩阵D (q) 得:
在实际工业机器人中, 由于模型物理参数的测量误差及关节摩擦力等未知扰动的存在, 使得f (x) 为模型不确定项。因此为了得到比较准确轨迹跟踪, 就需要不确定f (x) 项进行逼近。
2 RBF网络的逼近
实际机械手中存在时变不可测的不确定项, 为了使其控制系统实现准确的轨迹跟踪, 同时具有对未知扰动的鲁棒性, 应该对不确定项进行辨识。
RBF (Radial Basis Function, 径向基函数) 是具有单隐层的三层前馈网络, 其模拟人脑局部调整和感受野的神经网络结构。RBF由输入到输出的映射是非线性的, 同时是局部逼近的神经网络, 因而采用R B F网络可加大学习速度并可避免局部极小的问题, 适合用于实时控制。采用基于RBF网络的控制方案, 可有效提高系统的精度、鲁棒性和自适应性。因此, 采用RBF网络对不确定项进行逼近。
RBF网络的基函数采用Gauss函数, 理想R B F的算法为:
其中, x为神经网络输入向量, W为神经网络权值的权值, ci为节点i中心向量, σi节点i的基宽度, å为神经网络逼近误差。
3 基于RBF的自适应控制器设计
3.1 控制器设计
采用RBF网络对不确定项f (x) 进行逼近, 根据f (x) 的表达式, 网络输入取:
则RBF网络的输出为:
取:
设计控制律为:
其中v为用于克服神经网络逼近误差å的鲁棒项。
将鲁棒项v设计为:
针对f (x) 中的各项分别进行神经网络逼近:
自适应律取:
其中kD>0, kV>0, kG>0, kF>0。
3.2 稳定性分析
定义Lyapunov函数为:
考虑机器人特性, 并将神经网络自适应律式 (8) ~ (11) 代入上式, 得:
由于:
考虑鲁棒项 (7) , 则
由于:
要使L&<0, 需要
4 仿真实例
以平面双臂转动关节机械手跟踪为例, 其动力学模型如式 (1) , 具体的表达如下:
c按网络输入值的范围取值, 取b=2.0, 网络初始权值取零, 网络输入取:
系统的初始状态为[0.090-0.090], 控制参数取KV=diag{50, 50}, F=diag{25, 25}, Ë=diag, 5{}5;在鲁棒项中取εN=.02,
采用RBF分块逼近不确定项方法, 并与RBF总体逼近不确定项方法进行比较, 仿真结果见图1~图4。
由图1、2可看出, 采用RBF总体逼近不确定项方法使得关节1、2的输入力矩出现了震荡, 直到5 s左右时才趋于稳定, 由此造成了轨迹跟踪时关节1、2的超调量大, 调节时间长 (如图3, 4所示) ;而采用RBF分块逼近不确定项方法输入力矩在0.5 s时就趋于稳定, 无震荡, 关节1、2的轨迹跟踪超调量小, 调节时间短, 准确地实现了机械手的轨迹跟踪, 提高了系统的自适应性。从图中可看出RBF分块逼近不确定项方法具有适合控制系统输入的数值品质, 保证了控制器设计的实用性。
5 结论
在实际应用中由于干扰和摩擦力等因素的影响, 在机械手中存在不确定项。本文在计算力矩方法的基础上, 利用RBF神经网络分块逼近不确定项, 并由Lyapunov稳定性理论建立了RBF神经网络权值的自适应学习律。该方法保证了逼近误差的收敛, 有效地消除了模型不确定性的影响, 准确地实现了轨迹跟踪, 同时提高了控制系统的全局稳定性和自适应性。
摘要：针对机械手控制系统中的不确定因素, 提出了RBF神经网络逼近不确定项的自适应控制策略。在逆动力学计算力矩方法的基础上, 设计了鲁棒自适应控制器。利用RBF神经网络对模型中的不确定项分块进行逼近, 并用Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律, 证明了系统的全局稳定性;最后进行了仿真, 结果表明该方法能够有效的消除模型不确定性的影响, 准确地实现了轨迹跟踪。
关键词：机械手,自适应控制,不确定项,RBF神经网络
参考文献
[1]李鑫, 杨开明, 朱煜.基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制[J].系统仿真学报, 2012, 24 (7) :1474-1478.
[2]刘金琨.机器人控制系统的设计与MATLAB仿真[M].北京:清华大学出版社, 2008.
[3]王耀南.机器人智能控制工程[M].北京:科学出版社, 2004.
[4]YuLu, Liu J K, Sun F C.Actuator Nonlinearities Compensation Using RBF Neural Networks in Robot Control System[J].Computational Engineering in Systems Applications (S2223-9812) , 2006, 4 (5) :231-238.
[5]喻佳, 李静, 王校锋.基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器设计[J].海军航空工程学院学报, 2009, 24 (3) :267-270.
[6]陈龙宪.基于模型不确定逼近的RBF网络机器人自适应控制[J].电子设计工程, 2012, 20 (20) , 80-83.
[7]Rong-Jong Wai.Intelligent Optimal Control of Single-link Robot Arm[J].IEEE Transaction on Industrial Electronics (S0278-0046) , 2004, 51 (3) :201-210.
[8]Seul Jung, T C Hsia.Neural network inverse control techniques for PD controlled robot manipulator[J].Robo-tica (S0263-5747) , 2000, 18 (8) :305-314.
机械自适应 篇10
Citation:CHEN Qiang, YU Meng-meng, WEI Qian.Adaptive Neural Network Control of Robotic Manipulators Servo System with Friction and Dead Zone Compensation[J].The Journal of New Industrialization, 2016, 6 (8) :1-8.
0 引言
随着机械臂伺服系统在机器人、航空飞行器等高性能系统中的广泛应用, 如何实现机械臂伺服系统的快速精确控制已经成为了一个热点问题。由于伺服系统本身具有多变量, 强耦合等非线性特性, 传统的PID控制器往往无法满足其高精度的控制要求[1,2]。其次, 机械臂伺服系统中存在摩擦力和未知死区等非线性环节, 不仅会导致控制系统的效率降低, 严重时还会导致系统产生不稳定现象。因此, 为提高伺服系统的控制性能, 补偿死区和摩擦力等非线性环节, 需要设计合适的控制方法以减弱其不良影响。
目前, 针对系统中存在的死区, 国内外学者已开展研究而且取得了一定的成果。其中, 传统的解决死区非线性的方法一般是建立死区的逆模型或近似逆模型[3,4,5,6], 并通过估计死区的上下界参数设计自适应控制器, 以消除死区非线性的影响。同时, 这几年在摩擦补偿控制方面有大量的研究, 提出了自适应的摩擦力补偿方法[7,8], 然而, 这种静态模型往往并不能准确的表示摩擦力。因此, 人们提出了建立动态摩擦模型[9,10], 补偿摩擦对系统的影响。此外, 针对系统中存在的未知函数和未知项, 许多学者研究了基于神经网络[11,12,13]的估计方法。其中, 径向基核神经网络 (RBFNN) , 因其有效性, 被广泛地应用。在提高伺服系统控制性能方面, 也提出了许多先进的控制方法。其中, 基于李亚普诺夫的反演法, 往往能够稳定地跟踪系统的期望信号。但在反演递归步骤中, 往往会因出现微分项导致微分爆炸等问题。学者提出一种动态面 (DSC) 控制方法[14,15], 可以避免这一问题。因此, 结合反演法和一阶动态面, 可以简化控制器的结构, 并保证系统的快速跟踪。
本文针对带有死区和摩擦的机械臂伺服系统, 提出了一种基于神经网络的自适应轨迹跟踪控制方法。首先, 建立死区的逆模型和摩擦动态的模型, 对其进行补偿, 以消除死区和摩擦对系统的影响。同时, 在设计的过程中, 采用神经网络来逼近系统中的不确定项, 简化了控制器的设计结构。其次, 结合反演法和一阶滤波器, 在递归步骤中设计系统的控制虚拟量来解决反演带来的复杂爆炸度问题, 提高系统的控制性能。该方法不仅能准确补偿摩擦和死区等非线性环节, 而且能保证系统输出对期望信号完成有效的跟踪, 提高系统的鲁棒性。
1 系统模型建立
1.1 机械臂模型
机械臂是机器人运动和控制的结合点, 其传统控制方法是直接转矩控制, 但此类控制方法往往会存在较大误差。因此, 本文中基于电压输入的机械臂系统, 建立系统数学模型如下:
式中, q, 分别为机械臂关节的位置, 速度和加速度;是每个关节的对称正定惯性矩阵;是每个关节离心科里奥利矩阵;表示阻尼摩擦系数的对角正定矩阵;代表重力项;是电机的干扰项;是电机驱动模块的转矩;是系统带有死区的转矩输出;i是电机电流信号;Lm和Rm分别是电机的电阻和电感;kb是电机的电动势的反馈系数;n是电机的转速;uv是电压控制信号。
考虑模型的不确定项和外部干扰, 定义变量, 则 (1) 可改写为
1.2 非线性死区模型
对系统中存在的非线性死区可以表示为
其中, τ是死区的输入;是死区的数学模型输出;mr和ml表示死区的未知斜率;br和bl代表死区的未知宽度界限。一般情况下, 假设和。
对死区进行逆变换处理, 使死区线性化再对其补偿, 可以有效地消除死区的影响。建立死区的逆模型, τ的表达式为
其中, 的估计值, 根据经验给定;δ的表达式为
则τ和之间的误差为
对死区建立逆模型后, 定义变量, 则加入死区补偿后的系统模型可以被重新写为
其中,
2 摩擦动态模型建立
摩擦力广泛存在于伺服系统中, 影响系统的控制性能, 因此, 首先需要对未知摩擦进行补偿。系统的非线性摩擦力可以表示为
其中, z是系统摩擦力的鬃毛形变量;x1是系统的跟踪轨迹;σ0表示刚硬强度, σ1表示阻尼系数, σ2是粘性摩擦系数。
考虑系统中的鬃毛形变量, 其一阶导数可以表示为
其中, ;xs表示x1接近的一个稳态值, Fs, Fc, σ0是未知常数。
上式鬃毛形变量z是有界的, 摩擦力的模型由其一阶导的表示式推导, 可表示为
其中, z的弯曲程度接近一个稳态值zs, , 因此, 定义。
3神经网络
在机器学习及相关领域, 神经网络作为一种先进的算法, 能够很好的逼近系统中存在的未知参数。因此, 在本中采用神经网络函数来逼近系统中存在的不确定项。假设存在理想权重, 不确定函数f可以表示为
其中, ε*为神经网络理想误差值, 且满足则是一个正的常数;代表输入矢量;是神经网络的基本函数;取为以下高斯函数
其中, ci代表高斯函数的核参数;σi代表高斯函数的宽度;e xp (⋅) 代表以自然常数e为底的指数函数。
4自适应控制和稳定性证明
4.1控制输入的设计
在本节, 首先采用自适应动态面控制方法设计虚拟控制量和控制输入信号, 然后利用李亚普诺夫理论证明系统的稳定性。
定义跟踪轨迹误差
对 (13) 求导可得
定义李亚普诺夫函数, 其导数为
其中s2=x2-z1.
设计虚拟控制量z1为
其中, k1是设计的常数。我们设计一阶滤波器, 时间常数为τ1, 让z1通过一阶滤波器, α1为一阶滤波器的输出, 表达式为
定义滤波误差y2为y2=α1-z1, 可以得到
再定义误差s2=x2-α1, 则 (15) 可变为
对 (18) 进行转换, 可得到滤波误差的导数为
其中, 是连续函数, 则可得
由于s2=x2-α1, 则由 (1) 可得
对s2求导为
在 (23) 中, 采用神经网络估计gnε (t) +Td
其中, 输入矢量X1为。
再定义李亚普诺夫函数, 其导数为
设计虚拟控制量z2为
其中, k2是设计的控制参数。被用来估计ε1。同时, 设计一阶滤波器, 时间常数为τ2, 使z2通过一阶滤波器, α2为一阶滤波器的输出, 则表达式为
定义滤波误差y3=α2-z2, 可得
定义误差s3=x3-α2, 则 (25) 可转变为
其中。由 (28) 可得
其中, 是连续的函数, 有
由于s3=x3-α2, 根据 (1) 可得:
因此可以得到s3的一阶导数为
其中, f3 (x3) 并不能直接测得, 而是由以下神经网络进行估计
其中, 输入矢量X2为
定义李亚普诺夫函数, 其导数为
则控制输入u可设计为
其中, k3是设计的控制参数。被用来估计ε2值。
将 (36) 代入 (35) 得
其中, , 其自适应律定义为:
其中, j=1, 2。
4.2 稳定性证明
定义以下李亚普诺夫函数
将 (19) , (29) 和 (37) 代入到 (41) 中, 并求导可得
其中, 是连续有界的函数, 定义其界限为, 且有。
通过设计一阶滤波器时间常数, , (40) 可变为τ1222y22τ2222y32
设计满足, 其中i=1, 2, 3, k0是正常数, 则可以得到
5 仿真结果及分析
5.1 仿真参数设置
5.2 仿真结果分析
系统两个关节的期望信号分别给定为:, 仿真时间为5秒, 仿真效果由图1-图3所示。其中, 图1、图2分别给出了该系统的关节1、关节2的跟踪响应曲线。由这两幅图可以看出, 无论关节1还是关节2, 本文提出的控制方法在0.25秒后都能很好的跟踪期望信号, 可见, 本文提出的控制方法使系统具有很快的响应速度和跟踪效果。图3给出了系统的跟踪误差的示意图, 从图3可以看出, 达到稳态时, 该方法的跟踪误差很小, 关节1的误差小于0.02弧度, 而关节2的误差也是在正负0.02弧度的区间内, 保证系统误差收敛性。图4给出了所提控制方法的电压控制输入曲线。从以上分析看, 本文提出的控制方法, 能够有效补偿未知死区和摩擦, 结合反演法和一阶滤波器, 可以有效提高系统的控制性能, 实现系统的快速跟踪。
6 结论
机械自适应 篇11
摘要：针对传统木材纹理分类的准确率低且难度大的问题，依据LBP（局部二值）算子和AD-ABOOST（自适应增强）算法理论，提出了LBP-ADABOOST模型对木材纹理进行识别分类，通过均匀旋转不变特性与原始LBP算子相融合，提取纹理的特征值，结合自适应增强算法，从而训练得到每类纹理所对应的分类器模型参数，构造分类器，实现对木材纹理准确高效分类，实验结果表明相比于BP神经网络，SVM支持向量机等分类算法，该模型的实验结果误差率为4%左右，准确率高，实用性强，
关键词：木材纹理分类；LBP算子；ADABOOST算法；分类器
DOI：IO.15938/j.jhust.2015.02.011
中图分类号：TP391.4
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2015）02-0057-06
0 引 言
木材纹理分类是木材优化利用过程的重要部分，木材纹理结构精细复杂、无规律的天然属性，使得纹理分类一直是木材学的前沿课题.针对不同的研究，国内外学者提出了不同的特征提取及纹理分类算法，非负矩阵分解，灰度共生矩阵法，马尔可夫随机场，尺度不变特征变换法等存特征提取方面取得了一定的突破，而常用的分类算法有BP神经网络，SVM支持向量机，决策树，极限学习机等.大多纹理分类模型基于以上算法的结合，且取得了一定的成果，此外，我国对于木材纹理分类的研究起步较晚，初期主要是对国外的经验总结，优化传统的分类算法，现阶段我国的纹理分类技术发展较好，但也存在一定缺陷，主要由于实际应用的训练样本在个体之间存在着差异，导致分类算法对分类结果的差异性较大.如何提高木材纹理分类的准确性至关重要，也将是本文的重点.
近些年，一种简单高效的纹理特征分析方法——局部二值模式（logical binary pattern，LBP）成为了众多学者研究的对象，在描述、提取局部纹理特征方面取得了很好的效果.此外，Adaboost自适应增强算法是通过训练样本特征得到弱分类器，对弱分类器的线性组合得到最终的强分类器，进行分类学习，其在机器学习和数据挖掘方面应用较广.基于以上表述，本文采用LBP与ADABOOST的融合尝试进行木材纹理分类，且这种分类算法在木材纹理分类方面应用极少.经实验，本文提出的基于LBP-ADABOOST模型的木材纹理分类算法达到预期目的，并且正确率明显高于BP神经网络，SVM支持向量机，不失为木材纹理分类提供一种有效方法.
1 特征提取
局部二值模式（logical binary pattern，LBP）最早是由Ojala等在1996年提出，是一种描述图像局部纹理特征的算子，原始的LBP算子定义为在3×3的窗体内，以窗体中心像素为阈值，与相邻的8个像素的灰度值比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，反之为0.这样，3×3领域内的8个点可产生8bit的无符号数，即得到该窗体的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息，如图l所示：
随着LBP算子在图像中的应用，扩展定义一个半径为R（R>O）的圆形邻域，B（B>O）个邻域像素点均匀分布在圆周上面.设定该邻域中心像素值是C，则C可用该邻域内的B+1个像素的函数来定义，即其中：gc为中心像素值；g0，g1，gb-1为B个邻域像素值.中心像素的坐标是（Xc，Yc），则其邻域坐标（Xi，Yi）为：
当坐标（Xi，Yi）不在中心，通过双线性内插法，将邻域的像素值减去中心的像素值计算得到局部的纹理特征像素值C：
假定在实际情况中中心像素值与邻域像素值的差值g0-gc，gb-1-gc独立于gc，则（3）可表示为：
由于c（g。）代表的是中心点的像素值，与图像的局部纹理特征无必然联系，故可以忽略不计，得到：
上式（5）中的像素差值描述了每个纹理模式，若纹理不受像素值单调变化，只须考虑差值符号即可：
由此可以得到一个B为二进制数，乘以相应的权重2i求和得到LBP特征值：
原始LBP算子是灰度不变的，但不是旋转不变的，图像经过旋转后可得到不同的LBP值.为了便于描述图像信息，针对图像旋转之后还可以得到相同的LBP值，Maenpaa等人提出具有旋转不变的LBP算子（rotation invariant LBP），不断旋转圆形邻域得到LBP值，取其最小的作为邻域的LBP值，表述如下式：其中ROI（x，i）是旋转函数，表示将x的二进制数按位循环右移i次，
但随着邻域采点集数的增加，二进制模式的种类急剧增加，达到2B个，这种数量无论是对纹理特征的提取，纹理的分类都是不利的.针对二进制模式的降维问题，Ojala提出一种均匀模式（uniform pat-tern）.均匀模式即根据编码模式出现频率的高低，在圆形二进制编码中，至多有两个0到1或1到0的变化，表示如下：
上式的结果满足U≤2的模式时称为均匀模式，用LBP表示，通过改进，二进制的模式减少，且不会丢失信息，使得原来2B种减少到B（B-1）+2种，降低了特征矩阵的维数.
基于以上两种性质的优越性，可以将LBP的旋转不变性与均匀模式结合得到更好的效果，称为旋转不变均匀模式用符号LBPriu2表示，定义如下：其中：U（LBPb，r）的计算方法是（10）的表述，该模式下不仪保留了图像的纹理特征，而且邻域二进制编码的种类降到了B+2种，大幅减少了特征总量，本文采用了旋转不变均匀模式LBP算子提取特征值，并对比了几种模式下不同分布情况，如图2所示.可以看出LBP算子在均匀旋转不变模式下的特征维数相对较少，同时保留了图像信息，效果最佳，
2 算法原理
自适应混合入侵防御 篇12
关键词：自适应,入侵防御系统,异常分类器,签名过滤系统,指令集随机化
1 引言
由于信息安全与网上信息对抗的需求,使得如何增强计算机系统和网络系统的安全性的研究成为了举世瞩目的焦点[1]。网络防御系统的目标是预先对入侵活动和攻击性网络数据进行拦截,避免其造成损失[2],但一个关键问题是网络防御系统对攻击行为不能自动做出一个可靠的,有针对性的及适应性的反应[3]。当溢出被一些未曾见过的攻击利用时,这个问题将会被放大。网络防御系统通常是由基于网络的IDS(Intrusion Detection System)的和包过滤防火墙组成,由于这些这些系统本身的缺点,使它们难以确定和描述新的攻击并智能化的应对它们。
由于IDS只能被动的检测攻击,而攻击防范往往是留给防火墙的任务。当然成功阻止一次确定的攻击通信需要一个灵活和明确的策略,此外大量的网络流量与签名进行匹配往往需要专业的硬件设备并假设这些签名准确的存在。另外加密流量和隧道流量成了IDS和防火墙共同的问题,因此无论是IDS还是防火墙都无法确定一个数据包在终端主机被进行了怎样的处理,从而导致它们做出错误的决定[4]。
这些阻碍促使我们将安全控制策略的放置更接近终端主机(例如,分布式防火墙)[5]。这种方法对系统安全性的保护不仅有利于企业级网络,而且还包括那些家庭网络用户。这种“纵深防御”表明传统的外围防御(如:防火墙)已被应用到基于主机的防护机制中。本文设计了这样一个系统,它采用混合异常检测及签名检测的方案,自适应地应对新的攻击。
2 自适应混合防御系统关键部件及技术
2.1 混合检测
一般情况下,检测系统仅仅依赖于签名并不能启用防御系统来应对前所未见的攻击行为。另外,基于异常的分类器可以识别新的行为,但往往无法分辨以前所未见的这些行为是“好”还是“坏”。这个盲点通常会导致较高误报率,并要求这些分类器进行过大量的训练。
混合检测系统以入侵防御系统IPS(Intrusion Prevention System)为基础:是一个有自动反应能力来阻止攻击行为的系统。我们的混合系统的核心是一种基于异常的分类器,它结合反馈信息调整其模型并自动生成已知恶意行为的签名。我们的异常检测是基于PayL[6],但也可用于其他分类器[7]。
对于一个混合系统最大的障碍是反馈信息的来源。理想的情况下,它应该是自动化的并且对用户是透明的。例如,对垃圾邮件分类器的反馈可能是用户在自己的电子邮件点击按钮,通知客户端的邮件服务器,以考虑将其归类为垃圾邮件或不适当的电子邮件。这种反馈循环是一个网上监督式学习的实例,它将监督负担分配给了每一个系统用户。我们系统的反馈机制加强了无监督的网上学习。信息来源是基于X86模拟器,STEM[8],即以指令集随机化增强保护系统进程。
2.2 指令集随机化
ISR是创造一个独特的运行环境的过程并以此有效地阻止代码注入式攻击。创建这种环境的目的是在这个指令集执行一些可逆转换。
因为攻击者通过精心设计与所预期的执行环境相匹配,致使攻击者不会轻易改变他的攻击代码,而攻击代码与特殊环境的不匹配致使攻击代码在特殊环境执行无效,从而导致攻击失败。ISR方法以前已被证明在阻止代码注入式攻击上的成功[9,10],这种技术通常与空间地址混合来阻止“跳成libc”攻击。
指令集随机化需要执行环境有能力以终止在运行时随机的或解码的二进制指令流。对于机器代码,这一要求意味着,要么处理器硬件包含解码逻辑,要么该处理器以软件的形式出现。
ISR的实践形式,使我们能捕获注入代码和与它相关的被列为异常的输入。Barrantes等人[11]表明,在一些控制流字节切换(两个或三个指令)到注入代码的过程中,代码注入攻击被保护的二进制文件失败。因此,在程序停止执行时,指令指示器(有很高的几率)表明此代码是恶意代码。我们可以提取这些代码,并传送给我们的过滤器来创建一个新的签名并更新我们的分类器的模型。
3 设计与实现
FLIPS的设计基于两个主要部分:应用程序监管框架和过滤代理。该设计的一个主要目标是保持系统的模块化并可扩展部署在一个主机上。(图1显示了这种设计的高级视图。)受保护的程序可以是一个服务器等待请求或是接收客户端程序的输入,如果被视为恶意的将被过滤代理丢弃。如果监控器检测出被保护的程序出现了错误,这标志过滤器在更新其签名和模型。
过滤代理的主要功能是对输入进行评分和分级并选择性的进行丢弃,代理则是两个主要分类方案的混合。基于特征的过滤器可以对某个请求进行评分和丢弃如果它与已知的恶意数据相匹配,而基于异常的分类器则可以对输入程序进行评分和丢弃如果它超出了正常的模型范围。
应用程序监管框架的主要功能是阻止溢出,修复可能被利用的漏洞,并将溢出信息汇报给过滤器和分类器。监管框架可以包括些基于主机的监控器,由它们提供给代理各种补充的反馈信息。我们的原型实现是基于一种提供与代码注入式攻击有关信息的监控器。
请求从过滤代理通过,如果被认为是恶意的将被丢弃。包过滤防火墙为应用程序提供保护,只允许本地代理实例连接应用程序。应用程序处理这些请求并通过代理传回响应。如果某个输入引起代码注入攻击,监管框架会将注入代码连接到代理,代理将会更新其模型和签名。
3.1 HTTP代理和Pay L
HTTP代理是一个简单的对每个输入请求产生一个新的线程实例的HTTP服务器。在服务程序中,代理调用一系列对H T T P请求的过滤器对象。我们的默认过滤器执行维护三个基于签名的过滤器和一个分类器对象。PayL实现了分级界面以对每个基于异常的H T T P请求给予标记。当代理启动时,它创建一个PayL实例并提供给PayL一个traffc文件样本用以改进。
我们构建了一个HTTP代理(Apache)以保护HTTP服务器免受恶意请求的攻击,代理通过调用三个过滤机制及P a y L来决定如何处理每一个H T T P请求。
过滤器实现的核心是将其划分为两个子程序,checkRequest()程序执行基本过滤和分类工作。它维持4数据结构用以支持过滤功能。第一个为“可疑”输入要求清单(由PayL确定)。这一清单作为一个缓存为匹配以证实的恶意输入提供了良好的反馈机制,但值得注意的是,此清单并不用于删除请求。其余的数据集合形成一个三级过滤结构,在权衡复杂性的同时更加积极的实现过滤。这些清单并不是通过PayL确定而是通过反馈机制产生。第一层的过滤为直接匹配。该过滤器是最实惠的,即使略有质变但它却最有可能阻止恶意请求。第二个过滤器是一个反向查找过滤器,它们的存储请求由PayL的评分来决定。最后,由最长公共子串过滤器来提供昂贵但却是捕获恶意请求的最有效手段。
第二个组件作为代理的反馈机制,它是一个后台线程监听,关注来自于S T E M所包含的恶意二进制代码,此线程仅读取一个字节并检查它们是否与我们先前所熟知的“可疑”输入相匹配(如PayL分类),如果不是,那么该线程将会把检测范围扩大到之前见过的包含那些缓存较小的所有请求。匹配是目前最常用的子算法,如果匹配成功,则该请求将被用在上述筛选数据结构。如果没有,以此恶意字节序列为基础,一个新的请求将被创建并写入过滤器。
我们的监管架构是一个应用级程序库,它提供了一个模拟器在去随机性指令流和底层硬件正常执行的指令流之间自由切换的能力,如图3所示,将要被仿真的代码段将4个特殊标签包裹起来。
此程序为一个使用S T E M标签的实例。
STEM是一个x86模拟器,可以有选择地调用任意的代码段,允许我们在同一进程内部混合仿真及非仿真的执行。模拟器允许我们监测当执行指令时的随机处理错误,撤销由内部代码故障引起的内存变化,并模拟一个从上述调用函数返回的错误,我们的一个主要假设是我们能够在错误和异常集之间建立一个映射,这种错误和异常可能出现在程序的执行以及该程序代码处理的错误集。
3.3 ISR技术
主循环由仿真器读取,解码,执行以及每次撤销一个指令组成,在抓取指令之前每一项是随机发生的,由于x86架构包含可变长度的指令,在指令流翻译出足够的字节是解码成功的关键。否则,可能会产生无效的操作。为了使问题简化,我们假设每个指令的最大长度为(16字节)。16位字XOR'd伴随16位密钥,并复制到缓冲区。获取/解码函数读取缓冲区和提取一个指令。伴随处理指令的准确长度程序计数器是递增的。如果指令在1 5字节或更少的情况下,不必要的去随机将会发生,但这是可变长度指令不可避免的一个副作用。如果注入的代码位于执行路径的任何位置,异或函数会将其转换为一个非法操作码或指令,这样将会访问无效的内存地址。如果在仿真过程中发生异常,S T E M将会通知在指令指示器中的代码服务器,STEM每捕捉1KB的代码将会打开一个简单的TCP套接字代理,然后STEM将模拟一个从函数处返回的错误。
4 模拟实验
我们目的是表明主动防御和签名相结合是有价值的,甚至是一个相当优化的代理执行。我们的评估主要有三个目的:
1.表明该系统能够很好的进行分类。
2.表明该系统可以在端至端间执行。
3.表明该系统具有相对良好的性能。
第一个目标是为PayL计算出完整的ROC曲线。第二个目标是通过一个端对端的实验检验该系统检测攻击的速度。记录过滤器捕捉到的攻击字节,建立适当的过滤规则,并终止下一个此攻击实例。我们像代理发送由同样攻击组成的请求流并测量代理过滤的时间。第三个目标是测量代理服务器处理两种不同H T T P痕迹的额外时间。
Apache2.0.52作为一个简单的修改配置文件的基本生产服务器实例,关闭“KeepAlive”的属性设置,然后,一个简单的awk脚本重建HTTP请求。代理服务器由JAVA编写,与Linux平台下Sun JDK 1.5.0,并在Linux平台下Sun JVM 1.5.0上运行。代理服务器运行在双核至强2.0GHz处理器,1GB内存,操作系统为Fedora Core 3,内核版本2.6.10-1.770 FC3smp。生产服务器平台运行在双核至强2.8 H z处理器,1 G B内存,操作系统为Fedora Core 3,内核版本2.6.10-1.770FC3smp。代理服务器与生产服务器通过一个千兆以太网交换机连接,实验进行前对服务器进行重置,同样数据进行重复进行10次实验。
我们通过运行Apache web服务器和执行微基准测试在一些shell实用程序上,以此来评估STEM的性能。我们选择Apache flood httpd实验工具,以评估和比较非仿真和仿真的Apache版本处理请求的速度。在实验中,我们通过已处理的请求总数来决定测量性能,如表4所示,每秒处理请求的总数是由在一小段时间内所发送、处理的请求推测得到,而并不是意味我们的Apache实体每秒能够承受6000次请求。"emurand"符号表明STEM的(随机仿真)使用。
我们选择了一些常见的公式并测量有S T E M和没有S T E M情况下大负荷工作不同试验类型的性能。如预想中的一样,在仿真大部分应用时会对性能有很大影响。实验表明,仅在仿真潜在易受攻击的代码部分时存在明显超越整个系统仿真性能的情况。
PayL是一个基于内容的异常检测器。为了在FLIPS混合PayL,采用PayL在HTTP上的请求。在网络要求上测试PayL运营的有效性,收集了5MB的HTTP协议。这个数据集合有多种红色代码和其他恶意要求。作为底线标准,可以人工识别恶意入侵。接收机工作特性曲线如图4。
从图中可以看出,关于HTTP的PayL的分类结果比较普通。当所有的红色编码和尼姆达疑问被成功的防御,仍有许多看起来不是异常的入侵的查询,PayL不能辨认。如果P a y L工具来观察整个HTTP请求,包括实体自身,结果将更精确。PayL本身并不能保护服务器,并且需要更多的信息来调整其模型。
5 结束语
传统的入侵检测系统侧重于查明试图攻破计算机系统和网络。现有的入侵检测,无论是基于主机的IDS还是基于网络的IDS,在很大程度上都依赖于网络管理员的能力和直觉,需要人工地调整入侵检测系统。攻击事例和管理员的经验是入侵检测中最为重要的两个方面,IDS的开发与升级需要攻击事例和管理员经验这两方面长时间的原始积累。
我们提出FLIPS入侵防御系统,采用了异常分类组合方式和签名匹配二进制代码块注入攻击,此种混和式检测系统的反馈由STEM来提供,x86模拟器能够将指令集的执行随机化(ISR)。STEM可以识别插入的代码,自动恢复的攻击,并将攻击代码提交给异常和签名分类器。我们已经展示了FLIPS如何发现,制止,修复,并创建一个以前未知的攻击签名。虽然我们只展示了FLIPS对HTTP服务器保护的实现,然而FLIPS的机制也广泛适用于基于主机的入侵防御。
参考文献
[1]孙宇.网络入侵防御系统(IPS)架构设计及关键问题研究[D].天津:天津大学,2005.
[2]刘才铭.基于免疫的多通道入侵防御模型[J].计算机应用研究,2008,2(25):.
[3]R.E.OVERILL.How Re(Pro)active Should an IDSBe?In Proceedings of the 1st International Workshop onRecent Advances in Intrusion Detection(RAID)[C].Septem-ber 1998.
[4]M.HANDLEY,V.PAXSON,and C.KREIBICH.Network Intrusion Detection:Evasion,Tra?c Normalization,and End-to-End Protocol Semantics[C].In Proceedings ofthe USENIX Security Conference,2001.
[5]S.IOANNIDIS,A.D.KEROMYTIS,S.M.BELLOVIN,and J.M.SMITH.Implementing a Distributed Firewall.InProceedings of the 7th ACM International Conference onComputer and Communications Security(CCS)[C],2000,11:190-199.
[6]K.WANG and S.J.STOLFO.Anomalous Payload-based Network Intrusion Detection.In Proceedings of the 7thInternational Symposium on Recent Advances in IntrusionDetection(RAID)[C].,2004,9:203-222.
[7]C.KRUGEL,T.TOTH,and E.KIRDA.Service Spe-cific Anomaly Detection for Network Intrusion Detection.In Proceedings of the ACM Symposium on Applied Com-puting(SAC)[C],2002.
[8]S.SIDIROGLOU,M.E.LOCASTO,S.W.BOYD,andA.D.Keromytis.Building a Reactive Immune System forSoftware Services.In Proceedings of the USENIX AnnualTechnical Conference[C],2005,(6):149-161.
[9]E.G.BAntes,D.H.Ackley,S.Forrest,T.S.Palmer,D.Stefanovic,andD.D.Zovi.Randomized Instruction SetEmulation to Distrupt Binary Code Injection Attacks.InProceedings of the 10th ACM Conference on Computer andCommu-nications Security(CCS)[C],2003,10.
[10]G.S.Kc,A.D.Keromytis,and V.Prevelakis.Coun-tering Code-Injection Attacks With Instruction-SetRandomization.In Proceedings of the 10th ACM Confer-ence on Computer and Communications Security(CCS)[C],2003,10.