自适应跟踪控制器（通用12篇）
自适应跟踪控制器 篇1
目前传统的PID控制[1]已被广泛应用于大部分火力发电厂,但对于主蒸汽温度的扰动因素较多且难以控制的被控制对象,传统的PID控制要建立精确的数学模型较为困难。因此,打破常规控制策略,以先进的智能控制取代传统火电厂过程控制为首要任务。由上述情况提出了具有参考模型的自适应控制系统[2,3,4], 现今,该智能控制方法在飞机控制、导弹控制等领域被广泛应用,其发展过程在文献[5]中描述。智能控监测系统运行状况,并且与理想的运行状况做比对,根据实际的运行参量做出调制方法可以实时调整,确保系统在当前环境条件中的运行最优或者次最优状态。本文在给出理论描述的同时,通过实时参量数据仿真,验证了文中方法的可行性。
1蒸汽温度控制系统
如图1所示,由于主蒸汽过热器运行时间常数较长,过热器入口的蒸汽温度通过过热器预测热交换量, 决定过热器出口温度。过热器入口的蒸汽温度通过向入口处蒸汽中混合给水控制,最终使过热器出口的蒸汽温度值控制在规定数值内。蒸汽在高压缸中做功结束后,被送入再热器中进行下一次加热,然后作为再热蒸汽送入中 压缸中。整个过程 采用的是 常规PID控制[6,7]。
在这个运行过程中,仍存在控制过程上的问题,由于在主过热器与再热器中进行的再循环燃烧气体的热量交换,所以调节燃烧气体的再循环量可以满足控制再热蒸汽的温度要求,但这样主蒸汽的温度也会受到影响; 其次,如果改变了主过热器入口的蒸汽温度,那么在主过热器里的燃烧气体到蒸汽的热交换率就会相应受到影响,从而影响了燃烧气体的温度以及再热蒸汽。常规的控制方法对多控制量的相互影响处理效果较差,使得控制系统对负荷的跟踪效果较差。
2模型参考自适应控制系统原理
针对以上问题,提出了模型参考自适应控制系统 ( Model Reference Adaptive Control System,MRACS) 。它使得被控对象紧跟参考模型的动态特性,并可以解决主蒸汽温度多个状态影响下不断变化的问题,使得误差很快的趋近于稳定,控制效果较为理想。为了达到被控对象的控制期望从而建立了MRACS的参考模型。
如图2所示,给参考模型和被控对象分别加入相同的目标输入信号,而控制期望是由参考模型的输出结果或运行状态给出。基于以上描述,MRACS的基本工作原理为: 在控制过程运行中,被控对象的动态总是追踪参考模型的动态,并与之相统一。当两者输出状态产生误差时,系统的参数调整机构发挥作用,通过调整自身系数使被控对象的某些参数发生改变,最终尽可能的减小被控对象输出结果与参考模型运行结果的偏差。控制器参量是参量调整机构在得到ym,y和e等状态变量后,通过一定的算法获得,通过不同算法获得的参量调整机构所需的状态向量会有所不同,在收敛时,对象模型和控制律的对应关系传递函数与参考模型传递函数运行结果一致,从而实现模型跟踪,因此,当对象模型发生变化时,为了达到模型跟踪的目的,控制器参量需要实时更新[8]。
3参量调整机构的设计
MRACS的参量调整机构可由不同方法获取,如梯度法、超稳定理论、李雅普诺夫稳定理论等,无论方法如何,其结果通常是等价的。本文采用梯度法[9,10,11]推算参量调整机构。
控制器选择一个可调增益KC,定义被控对象设备的实际输出为y; 参考模型在负荷输入作用下得到的输出为ym,被控对象设备实际输出与参考模型输出的广义偏差为e。设参考模型的传递函数
被控对象设备的传递函数
广义误差
设所选性能指标为
下面建立参量调整机构,为使性能指标IPRM取到最小值,对可调增益KC做出调整。假定可调增益KC为不变的可调增益初值KC0及可变的增益部分 ΔKC表示,即
用梯度法计算参数调整机构。在以性能指标IPRM所构成的一个超曲面上进行整个搜索过程,如图3所示。假设起点为点A,其性能指标值为IPRM1,然后沿负梯度方向搜索到性能指标值为IPRM2的1点,接着搜索到2点,一直搜索到性能指标达到最小值的n点,且有IPRM> IPRM1> IPRM2> … > IPRMn。任一直面的梯度为
将式( 4) 带入式( 6) 中,可得
定义搜索步长为 λ,然后按性能指标负梯度方向搜索一个步长,KC的改变量为
将式( 7) 和式( 8) 代入式( 5) ,可得
所以当考虑到e = ym- y时,可得
式( 10) 即为调整KC的参数调整结构。其中 y /KC称为可调系统输出对可调增益KC的“敏感度函数”。 由于系统中高频干扰的存在,微分元件在构成系统时要避免使用,因此在参数调整结构中敏感度函数y/Kc也要尽量避免使用,为此要作如下变换。对于本文中并联的MRACS来说,参考模型的传递函数和被控对象设备的传递函数都已经给出。
由式( 1) 和式( 2) 得
把结果代入式
其中,μ = λ/K为常数,式( 10) 即为参数调整结构。
4仿真分析
根据以上理论分析,在Matlab中建立模型,并通过仿真验证理论的可行性。取某300 MW锅炉主蒸汽温度控制系统在负荷为30% 下测得的过热器动态特性,如表1所示,采用一阶系统作为被控对象设备的广义传递函数,并选取相同结构的参考模型传递函数,如表2所示。
输入对象采用实事负荷数据,负荷变化为210 ~ 350 MW,将建立的系统模型与传统控制方法效果进行对比。结果如图4 ~ 图8曲线所示。
由以上图可以看出:
( 1) 由图4与图5的曲线可以看出MRACS的误差变化紧跟负荷的变化,将图5放大得到图6,虽然系统有些波动,但是误差依然在0附近较为平整的变动, 并且恢复稳定时的所需时间较少,控制效果较为满意。
( 2) 将图6与图7作对比可以看出,采用MRACS后所引起的负荷误差远小于传统PID控制方法造成的误差,前者的误差范围约为0. 01且反应时间短,而后者误差范围稳定后约为5,可见MRACS对系统的负荷跟踪效果很明显。
( 3) 此外,图6与图8在600 s与1 200 s时同时动作,说明采用MRACS后,由于参量调整机构对误差的调整及控制器的制动,使得误差较快的得到调整并达到了稳定的调整效果,由此说明控制信号能够紧跟变化的误差。
5结束语
本文以主蒸汽温度控制结构为对象,采用MRACS对被控对象设备进行了研究。在设计出控制系统的参量调整机构后,通过搭建模型,用负荷实时数据作为输入对象,进行了仿真。仿真结果证明了新的控制能够得到更好的动态性能参数和控制效果,验证了所提控制方式的有效性。以此说明MRACS可以有效的跟踪负荷的变化,可以有效地改善发电设备在温度控制方面由于多干扰引起的负荷波动问题。
摘要：随着智能电网的建设,电力系统要求发电机组既能快速响应负荷变化,又能保证自身安全经济地运行。发电系统中锅炉蒸汽温度控制过程的动态特性随负荷的大小而变化,并且存在控制量和操作量产生相互干扰等问题。文中提出了一种能够进行负荷跟踪的模型参考自适应控制系统,并利用梯度法推导出可以快速调节误差的参量调整机构,以确保系统的稳定性和抗干扰性。并进行了数据仿真,其仿真结果表明,采用模型参考自适应控制系统能够得到动态性能参数和控制效果,具有一定的理论指导意义和应用前景。
关键词：智能电网,负荷跟踪,蒸汽温度控制系统,模型参考自适应控制系统
自适应跟踪控制器 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。
自适应跟踪控制器 篇3
【摘要】微机械陀螺（MEMS）在测量过程中，其测量精度会随工作环境温度变化而降低，经分析导致测量误差增大的主要原因是工作环境温度偏离标定常温后，MEMS器件的实际频电转换系数会发生变化。本文提出一种基于工作环境温度插补的自适应优化控制方法，通过实时调整不同环境温度下的频电转换系数，提高MEMS测量精度，实验结果证明该方法可以有效保证MEMS测量精度不受环境温度变化影响。
【关键词】微机械陀螺；频电转换；自适应
1、引言
半导体产业引发的技术进步使传感器小型化成为可能，新兴的微传感器领域在过去的十年获得了突飞猛进的发展。当前微传感器一词常用于描述将非电量（如压力、温度或旋转频率）转换为电信号的微型元件。这些传感器是利用普遍使用的体微机械加工和面微机械加工技术制作而成。微传感器具有尺寸小，安装结构布局简单，测量精度高，应用范围广等诸多优势。
本文中所研究的微型传感器为微机械陀螺，简称MEMS。某探测系统工作在一定频率范围内的自旋状态下，并利用自旋获得较大的静稳定裕度，便于利用简单稳定控制设计获得较好的稳定效果。MEMS的作用是通过测量探测系统的旋转角速率，将角速率转换成电压信号，进一步得到探测系统的旋转频率。在获得探测目标位置后，探测系统需要利用MEMS测得的自旋频率将目标位置从旋转探测坐标系转换到惯性坐标系下。
影响MEMS测量旋转频率精度的主要参数是频电转换系数和零位输出电压，MEMS输出电压按频电转换系数成比例解算后即为探测系统所需要的自旋频率。探测系统工作环境温度范围为：-40℃～+70℃，MEMS零位输出电压随温度变化不明显，频电转换系数在不同温度下通过测试标定结果显示偏移较大。如果将常温标定的频电转换系数应用在整个工作环境温度条件下，当工作环境温度与常温相差较大时，MEMS测量的旋转频率与探测系统的真实自旋频率的误差增大，在常温条件下标定的MEMS频电转换系数不能适应整个环境工作温度范围。本文通过分析在不同温度条件下MEMS频电转换系数的变化情况，提出一种在线的自适应调整数字算法，可以根据探测系统的工作环境温度自适应的调整MEMS的频电转换系数，进而提高MEMS的测量精度满足工程使用要求。
2、微机械陀螺工作原理
MEMS依据谐振器陀螺原理工作。两个多晶硅敏感结构，每一个含有一个高频振动的框架，这个框架被静电式地驱动而谐振，形成了必要的速度元件。框架的两个外端组成一个电容敏感结构，利用科里奥利力的作用能量从一个传至另外一个谐振器，两个框架轴为x轴和y轴，其上由弹簧支撑的单一质量块m则围绕z轴旋转，其角速度Ω符合下列运动方程式：
测试中发现在探测系统工作环境下MEMS零位输出电压随温度变化不明显，公式7中括号内的项近似为一常数。
探测系统的工作环境温度变化范围大，MEMS在整个工作环境温度范围内用常温标定的频电转换系数解算旋转频率会给探测系统带来测量误差。抽取了16套MEMS产品进行了测试，实验室条件下在标准测试设备中使探测系统按15Hz自旋，测试设备旋转频率输出误差小于0.01Hz，测试环境温度从-40℃～+70℃，每10℃测量一次。产品上电后测量MEMS零位电压输出值，标准测试设备按设定15Hz频率旋转时，测量MEMS零位电压输出值，根据公式5计算频电转换系数，分别统计了16套产品的数据进行分析，统计结果显示MEMS频电转换系数随温度变化情况如图1。
从上面的统计结果可以看出，如果用在常温20℃时标定的频电转换系数解算测量探测系统的旋转频率，随温度变化后将产生测量误差。对抽取的16套MEMS产品不同温度下频电转换系数测量值与常温下测量值的偏差进行统计，统计结果见图2。
图2 MEMS频电转换系数不同环境温度下测量值与室温下测量值的偏差统计情况
探测系统的工作频率范围为15Hz±5Hz，以产品1的测量数据分析，如果以常温标定的频电转换系数解算所有环境温度下测量频率，在环境温度-40℃时将带来约0.18Hz的测量误差，转换到空间相位上有不小于63°的角度解算误差，这在探测系统的使用中是不能忍受的。统计结果也显示单机时标定的频电转换系数在各温度条件下与系统环境下的频电转换系数近似为一常数，不同的产品这一常数值不同，这与公式7的理论结果是一致的。
3.2在线自适应调整数字算法
MEMS在探测系统中敏感旋转角速率，进一步可以解算出探测系统的旋转频率，在这一过程中测量旋转频率的误差主要来自两方面：
1、MEMS单机时标定的频电转换系数，在探测系统环境下会发生偏移，偏移后的频电转换系数与单机时相比，偏移比例近似为一常数，不同产品的比例值不同；
2、探测系统的工作环境温度变化范围较大，常温下标定的频电转换系数不能适用于所有工作环境，并且产生的误差较大，影响系统工作。
数字解决方法是将单机时从-40℃～+70℃每10℃标定的频电转换系数做为参考值，假设常温环境下测量MEMS产品的频电转换系数为kc，在工作环境温度为T时的频电转换系可用下面的公式完成调整：
（8）
式中--特定环境温度下单机出厂时标定的频电转换系数参考值；
--常温（20℃）下单机出厂时标定的频电转换系数；
--系统环境常温（20℃）下标定的频电转换系数。
单机时从-40℃～+70℃每10℃标定的频电转换系数一共有12个值，探测系统的工作温度是连续变化的，也是一个连续的变量，在数字算法中根据单机提供的12个标定值的计算方法为：
（9）
式中--探测系统的工作温度；
--低于探测系统工作温度临近的整10℃的温度值；
--高于探测系统工作温度临近的整10℃的温度值；
--温度下单机标定的频电转换系数；
--温度下单机标定的频电转换系数。
按照公式8和9实现的数字算法可以根据单机时标定的MEMS频电转换系数，结合常温下探测系统工作环境下标定的MEMS频电转换系数，可以在线的根据探测系统工作温度自适应调整MEMS的频电转换系数，实现整个工作环境温度下的自适应调节。
4、实验及结果分析
通过采用在线的自适应调整数字算法，在实验室条件下测量MEMS产品的频电转换系数，所测得的结果与离线测量标定的频电转换系数相接近。抽取了2套MEMS产品，测量结果统计见表1。
通过测量结果证明，自适应调整数字算法在线调整后的频电转换系数与探测系统在不同环境温度下标定的频电转换系数偏移量稳定在1‰附近，将测量的旋转频率误差降低到0.003Hz以下，相位解算误差角降低到0.98°以下，较好的保证了MEMS测量系统旋转频率精度不受工作环境温度变化影响。
表1
5、结论
本文分析了某探测系统选用的微机械陀螺（MEMS）在测量系统旋转频率时由于频电转换系数随工作环境温度变化产生偏移，导致测量误差增大的情况，主要原因是由于探测系统工作环境温度变化范围大，MEMS器件的频电转换系数在不同温度下产生偏移。采用常温系统下标定的频电转换系数无法适应所有工作环境，这里提出了一种在线自适应调整数字算法。从抽取产品的测量数据统计结果看，这种调整算法是有效的。
参考文献
[1]朱利安 W.加德纳等著，范茂军等译.微传感器MEMS与智能器件.北京：中国计量出版社2007.
[2]王淑华等.MEMS传感器现状及应用.微纳电子技术，2011，Vol.48 No.8.
自适应跟踪控制器 篇4
关键词：采摘机器人,跟踪控制,李亚普洛夫,动力模型,自适应鲁棒性
0 引言
长期以来,解决采摘机器人在野外农田不确定性存在情况下跟踪误差的控制算法是业界一致关注的问题。近年来,在低速和低载荷下展开研究,且已经取得一定的进展[1,2,3,4]。ChristopheColleweH[5]采用一种模糊自适应控制器控制行走关节的方法,以减小跟踪误差;H.Fang[6]设计了一种鲁棒自适应控制器,保证了驱动轮侧滑时跟踪误差的准确性,减少了对模型的依赖;RolandLenain[7]用一种模型预测控制原理可将跟踪误差保持在±15cm以内。但是,对于中速、中等负荷条件下的跟踪算法应用于松软地面等地况复杂的田间却少有文献报道。NoguchiN[8]用遗传算法仅将跟踪误差减小到1/5,但其动力学模型对于采摘机器人在提高行走效率、增强稳定性和降低能耗等方面还有待进一步研究。同时,全动力模型对于行走跟踪的基本控制设计应用于田间地面的轮胎-地面模型已经不可行[9]。ColbaughR[10]提出了不依赖模型的自适应控制算法,但该算法是局部稳定,为了保证轨迹误差任意小,反馈环也必须自适应调节,同时又增加了在线计算量。为此,本文拟在分析采摘机器人简化动力模型及其剩余项(不稳定性)在行走控制中的作用和对控制系统影响的基础上,运用李亚普洛夫理论分析简化系统的跟踪误差,进而提出对野外农田不确定性和扰动具有自适应鲁棒性的稳定跟踪控制算法,并通过计算机仿真和实验进行验证
1 采摘机器人的动力模型
将采摘机器人模型抽象为高移动性能和高牵引力的满轮胎气压的简单轮式结构,如图1所示。考虑轮胎滑动条件下的采摘机器人运动学方程为
式中ul和ur—左右轮的切向速度;
v′—左右轮的法向滑动速度,鉴于左右轮固定
在同一轴上,故其法向滑动速度值相同。轮轴的切向速度为
式中u′1和u′r—左右驱动轮的切向滑动速度。
在理想的轮胎-地面接触条件下,ul′,ur′和u′均为0,则
1.1 采摘机器人运动学方程
采摘机器人动力驱动系统由两个驱动轮、齿轮箱和驱动电机组成;电机电压和电流关系由一阶微分方程描述。首先,运动控制器的电压输出后,经过电压放大和驱动电机运转,其动力方程可以描述为
式中Ie和Be—驱动电机的转动惯量和驱动电机转子、齿轮箱和轮轴的粘性摩擦系数;
Rt—轮胎的理性半径;
Fri—驱动动力;
Mi—驱动电机的输出扭矩,其正比于驱动电机输出电流,Mi=Ktit(Kt为电机扭矩常数,it为电机电流)。
1.2 采摘机器人全动力运动方程
在三自由度平面内,共有5个相对独立的变量u,v,ω,ωl和ωr,它们相对于采摘机器人质量中心G点的力和运动方程为
式中m—采摘行走机器人质量;
Iz—采摘机器人驱动轴的转动惯量;
Ie—采摘机器人跟踪点惯量。
跟踪定位点G的姿态在xoy平面内可由如下方程描述
上述方程虽能完全描述采摘机器人的运动状态,但由于田间轮胎-地面模型的复杂性,很难将式(9)~式(11)应用于采摘机器人行走控制器的设计中。因此,拟针对系统的诸多不确定性,提出一种简化的采摘机器人驱动模型用于控制器的设计。
1.3 采摘机器人全动力模型及轨道跟踪
简化模型必须基于轮胎与地面之间没有滑动摩擦,无外力扰动和惯量,同时忽略所有粘性摩擦力和前轮阻力,其实质是将“不确定性”忽略不计。根据式(1)、式(2)、式(9)和式(11),可得出采摘机器人全动力模型[9,10,11,12]
同时,式(12)由简化动力模型和不稳定性矢量构成,矩阵[δx,δy,0,δu,δω]T是系统的不确定性矢量。
欲使采摘机器人的位置被准确地跟踪,当跟踪点不在采摘机器人转向中心时,必然存在一个固有的前轮导向误差。因此,必须从位置跟踪控制算法和跟踪误差着眼,设计动力传输系统。采摘机器人位置矢量及其导数表示如下
将式(12)代入简化的模型方程中,可以得到机器人模型运动姿态方程,即
式中δm—未模型化的不确定性矢量。
在基于上述假定的条件下,可以得到简化的动力传输方程为
式中,s0和ω0通过设定不确定性矢量为0而获取,在简化系统中ζ也为0。
1.4 行走轨道误差方程
跟踪控制在误差空间中可以被等价为稳定系统,故转换系统方程到跟踪误差空间,其跟踪误差矢量定义如下
从式(15)可以得知D(ψ)是非奇异性矩阵,则控制输入矢量为
根据式(20),结合简化的动力方程式(16)和式(17),可以得到位置误差方程为
其中,。同时,由式(20)可以看出,v是系统新的输入矢量。由此可以得出线性化系统方程为
其中,(ψ(t),q2(t),δm)=D(ψ)[△s(ψ(t),q2(t),δm)+ζ((ψ(t),q2(t),δm)]为不确定性条件。同时,假定该边界条件有界,即‖(ψ(t),q2(t),δm)‖=‖D(ψ)[△s(ψ(t),q2(t),δm)+ζ((ψ(t),q2(t),δm)]‖≤m。这里,m为一既定值,0≤m≤∞。
跟踪控制问题就是设计控制算法v(t),保证跟踪误差收敛到0,即t→∞,则e(t)→0。由此原理,必然存在2×2矩阵K1∈R 2×2和K2∈R 2×2,满足v(t)=-k1e1(t)-k2e2(t)条件的控制定律,使符合式(21)所描述的误差跟踪方程指数收敛为“0”。同理,在李雅普诺夫方程[13]AP+pA+Q=0中(A=A-BK和K=[K1 K2]),对于一个既定的对称正定方程Q>0,必然存在唯一的对称正定方程P>0。若视(A,B)为可匹配的控制矩阵K1和K2,则必然存在矩阵和使闭环控制系统稳定,即Reλ(A<0),则跟踪误差指数收敛于0。
2 自适应鲁棒性控制算法设计
综上所述,简化系统的跟踪误差必将指数收敛于0,而全动力系统包含简化系统和一个不确定项(ψ(t),q2(t),δm),根据李亚普洛夫方程,全动力系统表示为
其中,v0(t)=-K1e1-K2e2,■v是自适应鲁棒性控制变量。根据式(23)得到控制方程为
同时,根据式(23)和李亚普洛夫方程,自适应鲁棒性控制变量可进一步表达为
由行走轨道误差方程可知,能够确定矩阵K1和K2,使式(20)中的系统矩阵A最终稳定。同时,对于给定对称正定矩阵Q>0,必然存在李亚普洛夫方程中唯一对称正定矩阵解P>0。将该方程带入V=eTPe中,得到轨道误差的微分方程为
同时,由式(25)可知V·≤-eTQe。
因为P和Q是对称正定矩阵,而李亚普洛夫方程也为二次正定的,故跟踪误差指数必然收敛于0。
对比式(20)和式(23),位置跟踪鲁棒控制算法可以变为
3 实验结果与分析
本文控制算法首先通过Matlab仿真实验,在获得一系列的角度和位置数据后,以UP-voyagerIIA为基础平台进行田间实验,用“S”型路径规划田间实验,机器人本体的各种实验参数如表1所示。
实验中,全动力系统模型均代表真实的采摘行走机器人。为了便于比较,也对非自适应鲁棒性跟踪控制算法(通过删除式(27)中项和结合式(20)和(22)得到)进行了田间实验。自适应鲁棒性和非自适应鲁棒性跟踪控制算法的参数设定为和。实验结果表明,非自适应鲁棒性跟踪算法由于非模型化动力模型,即使在低速(0.1~1.5m/s)和空载条件下也导致了大的跟踪误差,如图2所示。同时,从图3也可以看出,自适应鲁棒性跟踪控制算法产生了较好的跟踪效果,实验误差很小,50%左右的跟踪误差接近为0,几乎与规划轨道接近重叠。图4和图5显示了两种控制算法在外部扰动(设置路径为凹凸不平)、中速(1.5~2.5m/s)以及高载荷(30~50kg)条件下的实验结果。同时注意到,非自适应鲁棒性跟踪算法不稳定,而自适应鲁棒性跟踪算法显示了较好的跟踪能力。
4 结束语
自适应跟踪控制器 篇5
随机混合自适应控制在交通信号控制中的应用
针对中国中小城市道路交通的`特点及交通控制系统现状和未来发展的需要,将随机混合自适应控制应用于城市交通信号控制系统.改变传统的城市交通控制系统,减少车辆的等待时间,改善交叉口通行能力,为优化城市交通控制提供一种参考方法.
作 者：史瑾瑾 作者单位：西南科技大学环境与资源学院,绵阳,四川,60刊 名：科技经济市场英文刊名：KEJI JINGJI SHICHANG年，卷(期)：“”(2)分类号：U4关键词：随机自适应控制 交通信号 交通控制系统
自适应跟踪控制器 篇6
【关键词】锅炉；汽轮机；协调系统；自适应控制；算法研究
保证直流锅炉与汽轮机的高效运行是大型的火力发电机组控制系统主要承担的任务之一，只有在具体的运行过程中能够保证锅炉和汽轮机输入与输出的能量达到一个平衡的状态，才可以充分保证机组运行的安全性。
1.直流锅炉—汽轮机协调系统的特点
锅炉—汽轮机机组是火力发电厂的机组的重要组成部分，通常情况下，火力发电厂的生产运作过程相当于在各种机组设备中进行的一个能量转化的过程，在这一过程中，忽略能量损耗的部分，总体的能量是处于平衡的状态的。每一单元机组主要包括发电机、汽轮机、锅炉设备，三者共同作用才能更好地满足机组的稳定性，同时才可以为火力发电系统的稳定性奠定良好的基础。
在日常的运行中，锅炉—汽轮机的协调系统的控制效果也会受到种种因素的影响，就会对整个机组的运行质量带来消极的作用。这些因素主要包括运行的过程中出现滑压的现象，锅炉在运行响应的过程中出现延缓的现象，锅炉本身的蓄热能力对控制效果的影响，整个机组系统的结构复杂程度也会对运行的效果带来一定的影响。这些影响因素会导致在为控制对象建立数学模型的时候出现差异性，所以就会导致系统控制的结果不尽人意。现阶段，火力发电厂的机组运行时候运用的方法主要是把锅炉作为系统跟随的基础，运用负荷指令信号来平衡系统之间的关系，通过对负荷指令经幅值的恰当控制，汽轮机的主控部分和锅炉的主控部分和相应的压力定值之间成为一定的回路，当协调系统的负荷产生一定的变化时，汽轮机和锅炉的协调运行产生的压力定值就会给回路之中添加一些微分环节和多级惯性的环节，这样锅炉的惯性时间也就是总体热量产生的时间和蓄热所需要的时间。在锅炉—汽轮机的协调系统中，传统的控制方案已经无法满足现有的生产系统的运行要求，因此要对其控制算法进行相应的改革与创新，使用比较先进的控制理论，来弥补传统算法的不足之处，从而有效地增强锅炉—汽轮机的整体性能。
2.直流锅炉—汽轮机协调系统自适应控制算法
直流锅炉—汽轮机的协调系统中，经常使用的是PID控制器，对于汽轮机的主控器经常采用的是PI 控制器。通常在对直流锅炉—汽轮机的控制过程中，需要对其目标值进行相应的控制，以便达到理想的控制目的，不仅要对升降的负荷值进行控制，同时也要对其在动态变化过程中的稳定时定值控制系统的数据进行优化选择，还要不断排除一些干扰因素，常规的PID控制器在实际的应用中有很多亟待解决的问题，这些局限性也在一定程度上影响了系统功能的拓展，包括对参数的确定、充分满足参数的抗干扰性能等。随着科学技术的进步，协调控制系统也逐渐更新了控制算法，采用的是二自由度的PID控制算法，基本的原理就是在原先的控制算法的基础上增加了一个和系统共同运作的补偿环节，同时还要补充扩展一些对系统起到一定调整作用的系数，这样就使得控制器的参数可以依据外扰抑制特征以及目标值的跟踪特点来确定，提高了参数确定的准确性与科学性。
通常情况下，PID控制器的参数在进行整合确定的时候，要依据两个原则，一是依据干扰抑制的最适宜取值来确定，二是依据最佳的跟踪值来确定。在二自由度系数中还引入了与之相关的二自由化系数a、b、c，因而在实际的控制中还要满足干扰抑制的控制值和设计跟踪值相适应的要求。在此过程中，为了进一步增强结果运行的可靠性，可以在对参数控制的时候，按照有关的步骤进行，第一点是要先使用比较常规的方式，对相关的参数进行调整，尽量避免一切干扰因素对其产生的影响，然后使得目标值达到相应的效果。在对控制器的参数进行相应的优化的时候，可以使用遗传算法，会取得较为良好的控制效果。建立遗传算法模型可以有效弥补复杂对象难以建立模型的缺陷，同时这种算法还具有非常大的优越性，可以有效解决类似的复杂问题，可以在确定的范围内对数量非常庞大的数据做出科学的求解过程，具有非常大的搜索空间，满足了协调系统的控制功能。采用遗传算法可以有效解决控制量的变化问题，对锅炉—汽轮机系统的运作起到很好的辅助作用，同时可以提高系统机组的运行能力，增强火力发电厂的运行的安全性与稳定性，为电力系统的可持续发展奠定良好的基础。
3.结束语
综上所述，和传统的协调系统控制算法相比，对直流锅炉—汽轮机的协调控制系统进行算法的优化不仅可以提高PID控制器参数选择的准确性，同时可以提高系统的运行效率，可见遗传算法的方式值得推广，并可以将其应用领域不断扩大，尤其是对结构复杂的对象进行建模时候，采用这种方式可以取得良好的效果。
【参考文献】
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[3]苏彤彤.来自运行一线的声音——汽轮机在电厂应用中存在的问题及改进意见[J].电力设备，2004，（12）.
自适应跟踪控制器 篇7
工业机器 人已经成 为先进制 造业的支 撑技术 , 在焊接、切 割、搬运 、喷涂等 工业领域 得到了广 泛的应用 , 成为衡量一 个国家制 造业水平 的重要标 志[1]。机器人 的出现是为 了适应制 造业规模 化生产、解 决单调重 复的体力劳 动和提高 生产质量 ,因此从一 诞生就掀 起了全球 研发和应用 的热潮 [2], 并逐渐成 为柔性制 造系统、 自动化工厂 和计算机 集成制造 系统中不 可缺少的 自动化单 元[3]。
机器人控 制的常用 算法有PID控制、自 适应控制 、鲁棒控制 、迭代学习 控制、滑模 变结构控 制、反演控 制设计方案 、神经网 络控制和 模糊控制 等 [4]。随着计 算机技术和 智能控制 理论的发 展 , 先进的智 能PID控制策略相 继被提出 ,为复杂动 态不确定 机器人系 统的控制 提供了新的 途径[5]。例如 ,任国华等 学者提出 了一种“多 项式PD控制 + 机器人全 局位置重 力补偿” 的控制策 略 , 并通过Lyapunov直接法证 明了闭环 系统的全 局稳定性 ;另外由于增 益的调整 可能导致 电机的力 矩饱和 ,从而影响 控制性能 ,甚至导致 系统不稳 定 ,基于此 ,又给出了 简单的增益 调整规则 [6]。胡克满 等人提出 了一种基 于BP神经网络的 自适应PID控制策略 实现了六 自由度喷 涂机器人的 位置控制 , 通过BP神经网络 的学习和 在线辨识 ,自适应地 调整PID的控制参 数 ,从而获得 较好的控 制性能和应 对参数变 化的鲁棒 性[7]。昝鹏等 人针对由 空气压橡胶 驱动器驱 动的三自 由度微型 机器人 , 提出了基 于BP神经网络PID控制策略 , 用系统输 出的预测 值来代替实 测值 , 实时计算 权系数的 修正量来 改变控制 参数以提高 控制效果 ,该方法弥 补了传统PID控制方法 的不足[8]。
本文针对 传统PID控制算法 在串联机 器人的轨 迹跟踪控制中存在的 问题 , 提出了一 种基于改 进PID控制算法的串联机 器人轨迹跟踪控制 策略 , 采用自适 应学习策略对PID控制算法进行优化,以减小原算法的控制误差。
1 PID 控 制算法
PID控制是较 早流行起 来的控制 方法之一 , 由于其在鲁 棒性上具 有较好的 性能 ,被大量作 用于过程 的控制中 ,并且使用 也比较简 便 ,可靠性较 高。
模拟PID调节器框 图如图1所示。
常规控制 器作为一 种线形控 制器 ,其数学模 型为 :
其传递函 数为 :
其中 :Kp为一个特 定的比例 系数 ,Ti为一个代 表积分时间 的常数 ,Td为一个代 表微分时 间的常数 ,e为调节器的 输入偏差 数值 ,uo是控制量 的基准。
积分环节 的功能是 消除静差 , 但容易造 成超调和 振荡。比例 环节的功 能是能快 速找出误 差 ,却无法去 除稳态误差 ,并且因为 过大的作 用容易引 发不稳定 。微分环节 的功能是 优化系统 的动态特 性 ,通过减小 超调等来 降低振荡 ,并能够加 强其稳定 性。
2 基 于改进 RBF 神 经网络的 PID 控 制算法
2 . 1 基 于 减 聚 类 优 化 的 RBF 神 经 网 络
RBF神经网络 的结构如 图2所示。
设RBF神经网络 输入节点 个数为n, 隐含层节 点个数为m,输出节点 个数为p,则第j个隐含层 节点的输 出为 :
其中 ,x为输入向 量 ,cj为中心矢 量 ,σj为基宽带 参数 ,并且有 :
网络输出 层第k个节点的 输出如式(5)所示 :
其中 ,wkj为qj→yk的权值 ,θk为阈值。
选取以下 函数作为 网络训练 的目标函 数 :
其中 ,dk为理想输 出 ,yk为实际输 出。
针对传统RBF神经网络 隐含层单 元数目难 确定的问题 ,本文首先 采用减聚 类的方法 对隐含层 中心数目 进行优化。 设一个立 体的n维空间p个数据点 (x1, x2, … ,xp) , 根据下式 设定数据 点xi处的密度 指标 :
然后对上 式求出的 密度指标Di进行最大 值的选取 ,选取结果 为聚类中 心 , 记为xc1, 接着对上 述密度指 标进行更新 操作 ,如下式所 示。
对更新后 的密度指 标 , 重复最大 值选取操 作 , 设定聚类中 心 ,直到满足 下式要求 时 ,结束循环 。
接着 ,采用Logistic映射对RBF神经网络 进行优化 。Logistic映射的变 量转换 , 如下式所 示。
将其代入Logistic映射中 ,得到 :
最后 , 采用减聚 类的方法 和改进的Logistic映射对RBF神经网络 进行优化 , 具体步骤 如下 :
( 1 ) 采用减聚 类的方法 得到RBF神经网络 的聚类数目 ,记为k,将输入样 本记为Xi;
( 2 ) 对聚类中 心进行随 机选取 , 并对其到 输入样本 的距离进行 计算。
其中 ,i表示聚类 中心 , 并且有i=1,2, … ,k;j表示输入样 本 ,并且有j=1,2,… ,N。
( 3 ) 对式 ( 12 ) 得到的到 输入样本 的距离di进行求平均 操作 ,如下式所 示。
( 4 ) 采用Logistic对中心值 进行精度 的提升 , 如下式所示 。
其中 ,Yn的取值范 围为(-1,1)。
( 5 ) 在迭代n次后 , 得到最终 的聚类中 心 , 如下式所示 。
其中 ,zn= z0exp ( - λ·n ) 为迭代中 的变化参 数。
( 6 ) 循环n次迭代 , 比较聚类 中心的大 小 , 选取其中的 最小值 ,作为RBF神经网络 聚类中心 。
2 . 2 基 于 改 进 RBF 神 经 网 络 的 PID 控 制 算 法
针对串联 机器人系 统的控制 需求 , 本文采用 上文提出的 改进RBF神经网络 对传统PID控制算法 进行改进 ,以达到更 精确的串 联机器人 轨迹跟踪 控制。控 制策略如图3所示。
图3中的r(t)为给定信 号 ,y(t)为机器人 支路的输 出信号 ,则基于改 进RBF神经网络 的PID控制误差 为 :
PID控制算法 的各项参 数分别为 :
将式 (17)~(19) 代入增量 式PID控制算法 中 , 则控制算法 为 :
神经网络 的训练指 标为 :
代入到增量PID控制器的参数kp、ki、kd的表达式为:
式中 ,η为学习 速率 ,y ( k )/u为串联机 器人各条 支路的输出 对支路控 制的灵敏 度信息 ,其表达式 为 :
3 算 法性能仿真
为了验证 本文提出 的改进算 法的有效 性 , 对其进行仿真实验,并与传统算法进行对比。串联机器人额定功率为400 W,额定转速为3 000 r/min,额定转矩为1.3 N·m,最大转矩 为0.67 N·m, 某两次位 移控制的 结果如表1所示 ,多次实验 的对比结 果如图4~图6所示。
从仿真结 果中可以 看出 , 本文提出 的改进PID控制算法因 为通过改 进RBF神经网络 的自适应 学习和调整 , 其对串联 机器人的 位移控制 与预期位 移近似 , 其控制的平 均误差可 以达到3%以内 , 并且其平 均响应时 间为1 s,远远小于 传统PID算法。
综上所述 , 本文提出 的改进算 法比传统PID控制算法对 串联机器 人轨迹跟 踪控制的 效果要好 ,大大降低 了其误差 ,提高了PID控制器的 鲁棒性。
4 结 论
串联机器 人系统是 很复杂的 非线性系 统 , 其轨迹跟踪 控制是在 串联机器 人控制问 题中的一 个重要方 面。本文提 出了基于 改进PID控制算法 的串联机 器人轨迹 跟踪控制策 略 , 从仿真结 果中可以 看出 , 本文提出 的改进算法 的误差远 远小于传 统PID控制算法 的控制误 差 ,证明该控制 策略切实 有效。
摘要：提出了一种基于改进PID控制算法的串联机器人轨迹跟踪控制策略,首先采用减聚类的方法和改进的Logistic映射对RBF神经网络进行聚类中心的优化,然后将改进RBF神经网络中的自适应学习机制和自调整能力应用于传统PID控制算法中,对PID控制算法进行最优PID控制参数的选取。仿真实验表明,提出的串联机器人轨迹跟踪控制策略相比较传统PID控制算法,其误差更小,精度更高。
自适应多特征融合目标跟踪 篇8
视觉目标跟踪本质上是从视频图像序列中估计出感兴趣目标的位置以及运行轨迹。目前,在视觉跟踪领域提出的跟踪方法大致可以分为两类:产生式方法和判别式方法。产生式方法只利用目标本身的外观信息来建模,搜索与目标模型相似度最高的候选目标区域来进行跟踪;具有代表性的产生式跟踪器如:Histogram-Based Tracker[1]、Sparsity-based Tracker[2]、WSL Appearance Tracker[3]等;判别式方法既利用了目标本身的信息,也利用了目标周围的背景信息,它将目标跟踪看成一个二分类问题,即从背景中区分出感兴趣的前景目标。具有代表性的判别式跟踪器如:多实例学习跟踪器[4]、Ensemble tracker[5]、On-line Boosting Tracker[6]等。
跟踪时构建的目标表观模型的准确性和稳定性会直接影响跟踪器的精度,由单一特征描述的目标表观模型很容易受到外界干扰,跟踪效果会变差,有时甚至会跟丢目标,融合多个特征进行视觉目标跟踪能很好地提高跟踪器的精度和鲁棒性。J.Vermaak等人[7]将颜色、运动和立体噪声特征融入到了粒子滤波框架。Avidan的Ensemble Tracker[5]联合了局部方向梯度直方图HOG[8]和每个像素的RGB值去构建特征向量。Q.Zhao等人[9]利用联合跟踪框架将两个独立的特征(颜色特征和HOG特征)通过两个在线SVM分类器联合起来用于跟踪。D.Wang等人[10]利用空间金字塔匹配核函数计算每个特征构建出的目标直方图和候选目标直方图之间的相似度并生成一系列的概率图,然后通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法解决一个回归问题将各概率图融合进行目标跟踪。
文献[11]利用颜色名称特征(Color Names,CN)[12]对CSK跟踪器[13]进行扩展,提出了CNT(Color Name Tracking)跟踪器,提高了CSK跟踪器的精度,但在一些复杂环境下,效果不是很好,精度低,鲁棒性也较差。在CNT跟踪器中单纯用颜色名称特征CN构建目标表观模型,当出现相似特征的干扰物时,会出现漂移跟丢目标。此外,目标的特征随着环境变化也在不断变化,导致在一些复杂场景中跟踪精度很低。
为了提高CNT跟踪器[11]在复杂场景中的跟踪精度,由以上多特征融合算法的启发,提出一种基于回归的自适应多特征融合跟踪算法(Regression-based Adaptive Multi-feature Fusion Tracking,RAMFT)。提取出各子图像块的灰度特征、HOG特征和颜色名称特征构建目标表观模型,利用正则化最小二乘分类器得到各响应值,利用加权和准则融合各响应值,在跟踪过程中通过求解岭回归方程对各权重实时地自适应更新,得到准确稳定的检测分数值,通过找到检测分数取最大值的位置去估计目标的真实位置,从而进行精确地目标跟踪。
1 CNT跟踪器
CNT跟踪器[11]主要是利用颜色名称特征(CN)对CSK跟踪器进行扩展,对在线密集采样得到的子图像块构建目标表观模型,然后通过训练一种正则化最小二乘分类器来进行目标跟踪。
1.1 正则化最小二乘分类器
通过在线密集采样得到含m个样本的训练图集和相应的标签(xi,yi),i=1,2,K,m,训练分类器f( x) 找到正则化风险最小的参数。线性分类器的形式为f(x)=<τ,x>+b,这里 <τ,x>表示对 τ 和x进行内积,b是一个偏差项,求出 τ 之后将样本点代入就可以求出b 。最小化的问题可以归纳为
式中:L(y ,f(x) )表示损失函数,l 是一个正则项控制量,当二次损失函数L(y,f(x))=(y-f(x))2时,式( 1 ) 就表示正则化最小二乘。 为了改善在高维特征空间中的分类性能, 定义一个核函数, x是训练样本, z是测试样本,分别是训练和测试样本的特征向量空间,由文献[13]可以求出,对于正则化最小二乘核函数(Regularized Least Squares with Kernels,KRLS)得到一个闭合解:
其中K是核矩阵,其元素kij=k(xi,xj),I是单位矩阵。只要求出了 α ,就会得到前面的解 τ ,α 由系数αi组成,即α=(αi) ,由文献[13]可以解出KRLS的解为
将式(3)代入中,得到正则化最小二乘分类器的响应值
其中: A F(α) ,K(z,x)(k (zi,xi)), F表示离散傅里叶变换,F1表示离散傅里叶反变换。
1.2 快速检测
对于上述分类器,在第t帧的输入图像中,通过颜色名称特征对尺寸大小为M ×N的采样图像块构建的目标表观模型为zt,考虑所有位置的循环移位zt(c,d)作为第t+1帧的训练样本去训练分类器,用yt(c,d)表示zt(c,d)的标签,其中。在第t+1 帧的输入图像中,通过颜色名称特征对尺寸大小为M ×N的采样图像块构建出的目标表观模型为zt1,由式(4)可以得到在所有位置的分类器响应为
式中:。
CNT通过r取得最大响应的位置来估计该帧图像中真实目标的位置,取得了较好的跟踪效果,但在一些复杂场景中,由于光照、遮挡等众多因素的干扰,仅仅由颜色名称特征构建的目标表观模型极不稳定且不能准确地描述目标,从而导致跟踪精度低。
2 基于回归的自适应多特征融合跟踪
为了解决CNT跟踪器在复杂场景中跟踪精度低的问题,结合CNT跟踪框架提出一种基于回归的自适应多特征融合跟踪算法。
2.1 算法流程
本文的自适应多特征融合跟踪算法是通过提取多个特征分别构建出不同的目标表观模型,利用正则化最小二乘分类器得到各模型的响应,进而采取加权和准则融合各响应,在跟踪过程中通过求解一个岭回归方程实时地自适应更新权重,得到精确稳定的检测分数值,通过该检测分数值最大值的位置去估计目标的真实位置,算法流程如图1 所示。
2.2 自适应多特征融合
在第t帧,用qt表示当前帧目标的候选位置,用n个特征对目标图像块进行描述建立目标表观模型,通过上述分类器分别得到检测分数(即响应值)为ri(qi),i1,2,3,,n,通过加权和准则可得:
其中w=(w1,w2,K,wn),,初始化wi1/n(i1,2,,n),并在之后的跟踪过程中,基于岭回归方程设计权重wi的自适应更新策略增强各特征分量的局部判断力,进而提高跟踪精度。
2.2.1 岭回归方程
用qt表示第t帧目标位置的最优状态,其中第一帧目标位置的最优状态通过手动标记获取。设在qt的邻域N(qt*)里多特征融合后的响应为r(qt) ,则r(qt) 与r(qt)的差值应与qt和qt之间的距离成正比例关系,即当r(qt*)r(qt)的值越小时,qt与qt之间越近;当r(qt*)r(qt)的值越大时,qt与qt之间越远。并且,希望qt发生较小变化时能引起r(qt) 出现较大的变化,以增加跟踪器的位置判别力。因此,结合式(6),建立岭回归方程:
其中g(qt,qt*)=||qt-qt*||,是一个变量。由图2 可以直观地看到,ηt<0的曲线比ηt>0的曲线尖锐,说明当ηt<0时,qt的响应r(qt) 比ηt>0时更有位置判别力。所以,当所有的ht都小于零时,r(qt*)-r(qt)比g(qt,qt*)更具有位置判别力,故需要对ηt大于零的情况进行惩罚。
2.2.2 权重更新
由2.2.1 节可知,为了找到最优权重w*=(w1,w2,K,wn),需最大化r(qt*)-r(qt),而这等同于最小化,其中f(ηt)是用于惩罚ηt>0的成本函数,取Φ(ηt)=max(0,ηt)。设T为qt*的邻域N(qt*)里位置状态量的个数。由文献[14]可知,的最小化问题可以通过式(8)来实现。
其中δ 是一个正则化控制量,取δ =0.5,式(8)的最小化问题可以利用梯度下降法来处理。求出H(w) 的梯度:
其中:表示H(w) 的梯度,θ 是一个学习速率参数,初始取θ =1,之后每迭代一次减少为上一次的二分之一。
2.3 分类器更新
论文针对于每一个特征都进行了相应的分类器更新,这样使得跟踪器更具有鲁棒性。对于采用的第i个特征,考虑从第一帧到当前帧p提取出的目标表观特征{zt:t1,2,,p},从文献[11]可知分类器总成本函数的最小化可以通过式(11)的最小化来实现。
其中:在1.2 节已提到,,yt的元素为yt(c,d),。g 是学习速率参数,本文取γ =0.1,对AP的分子与分母分别通过式(12) 和(13) 更新,对于第n个特征在第p帧计算得到的AP分别为{AiPAPNi/APDi,i1,,n},目标表观模型zpi通过式(14)来更新,则可以得到总的更新策略:
3 实验结果及性能分析
3.1 实验装置与评价标准
实验仿真均在Matlab R2009a,Window8 系统,Pentium(R) Dual-Core CPU处理器,3.2 GHz主频和4G内存的计算机环境下编程实现。为了验证本文算法的有效性,采用了文献[15]中的跟踪评价方法,将本文提出的RAMFT跟踪器与CNT跟踪器、CT跟踪器[16]、IVT跟踪器[17]、STC跟踪器[18]进行了比较。选用的测试视频序列是Benchmark库[15]中一些比较有挑战性的视频序列,各视频序列的特点如表1 所示。
采用与[11,15]相同的衡量跟踪算法性能的三个重要指标,即平均中心位置误差(Average Center Location Error,ACLE)、距离精度(Distance Precision,DP)、重叠精度(Overlap Precision,OP)。ACLE表示跟踪结果中目标的估计中心位置与手动标记的ground-truth之间的平均欧式距离。DP表示在跟踪视频序列里中心位置误差(Center Location Error,CLE)小于一定阈值的帧数相对于视频序列总帧数的百分比(本文所有实验取与[11,15]相同的阈值20 pixels)。OP表示跟踪过程中估计的跟踪框与[15]中手动标记的跟踪框之间的重叠度SAOR超过一定阈值a (a[0,1])的帧数相对于视频序列总帧数的百分比(本文所有实验采用与[11,15]相同的阈值a0.5 )。重叠度的定义为
其中RT表示跟踪边界框的区域,RG表示ground-truth中手动标记的跟踪边界框区域,A表示求区域的面积。
3.2 实验结果及分析
3.2.1 定性分析
在六个测试视频序列中所有跟踪器的跟踪结果对比图如图3 所示(注:为了区分,采用各跟踪器的跟踪边框类型分别为:本文提出的RAMFT跟踪器的跟踪边框是实线,CNT跟踪器的跟踪边框是虚线,CT跟踪器的跟踪边框是点划线,IVT跟踪器的跟踪边框是点线以及STC跟踪器的跟踪边框是点划线且线宽比CT的线宽要小)。
1) 遮挡和光照变化
在Facebook2 中,目标被书本和帽子同时遮挡且有光照变化时,只有CT与RAMFT能较好跟踪,最后CT也漂移,RAMFT仍然能准确跟踪。在Coke中,由于光照变化强烈和部分遮挡,在几十帧的时候,除了STC与RAMFT,其他算法都已跟踪失败,最后只有RAMFT能准确跟踪。在Jogging中,目标被柱子完全遮挡时,CT、CNT、IVT、STC全部都跟踪漂移,目标再次出现时,只有RAMFT可以准确地跟踪。在Woman中,刚开始都能较好跟踪,目标被不同颜色的汽车连续遮挡后,只有本文算法能准确地跟踪。
2) 背景杂波、快速运动和旋转
在Basketball中,被跟踪的运动员有很多快速地形变,被相似球员干扰,旋转等诸多因素。刚开始除了STC,其他算法都能跟踪良好,在300 帧的时候,CT、IVT出现了漂移,随后CNT也逐渐漂移,最后只有RAMFT可以良好地跟踪。在Mhyang中,由于背景杂波和旋转等因素的干扰,CT表现很差,CNT与STC也有很大偏移,只有IVT与RAMFT跟踪效果最好。可以直观地看出,本文提出RAMFT跟踪器一直都能保持良好的跟踪,其他跟踪器大部分都会产生漂移或跟踪失败,本文算法性能优于其他四种算法。
3.2.2 定量分析
1) 以上算法的平均中心位置误差(ACLE)、距离精度(DP)、重叠精度(OP),分别如表2 所示,中心位置误差(CLE)曲线图如图4。当ACLE的值越小而DP和OP的值越大时,表明该跟踪器的跟踪精度越高,鲁棒性越好,反之不然。从表2 和曲线图中,可以看出,本文算法在跟踪过程中平均中心位置误差小,距离精度和重叠精度高,可见本文算法在精确性和鲁棒性等方面都优于其他四种算法。
2) 以上五个跟踪器的处理速度如表3 所示,从表3 可以看出,STC跟踪器的速度最快,其次是CNT跟踪器和RAMFT跟踪器。由于某些序列本身特征结构的复杂性较低,在提取特征时相对比较快或权重更新时对文中式(8)能较快地求解实现最小化,这样RAMFT跟踪器相对于CNT跟踪器只增加了较少的成本损耗,故在这些序列中RAMFT跟踪器与CNT跟踪器的处理速度基本相同,例如Basketball、Mhyang以及Facebook2 序列;而对于Jogging和Woman序列,由于序列本身复杂性较高导致多种特征的提取以及建模的复杂度有所增加,相比于CNT跟踪器提取单一的颜色名称特征多消耗了时间。从平均速度上看,RAMFT跟踪器比CNT跟踪器的处理速度稍微慢了一点,但每秒也处理了四十多帧,基本可以达到实时性。
f/s
4 结论
自适应跟踪控制器 篇9
关键词：区处理,中值-平滑滤波,自适应"波门"
引言
武器试验的快速发展对空间多目标跟踪测量提出了迫切需求。本文提出一种基于自适应"波门"识别技术的多目标图像跟踪处理系统, 利用成熟的DSP处理技术和现场可编程技术, 结合上位机控制, 灵活调整系统配置和参数选择, 针对多目标图像进行信息提取和目标识别, 建立多目标运动轨迹, 预测其运动速度, 实现多目标跟踪处理和综合测量。
1 系统组成
系统主要由视频传输单元、图像处理单元、控制台单元组成, 工作原理框图如图1。其中, 图像处理单元是以跟踪处理计算机为主, 包括同步机显示控制处理、预处理程控放大、A/D转换卡、FPGA图像运算、图像实时变换、分目标处理器、通信接口控制等模块的功能单元。同步机显示控制处理实现高精度的数字锁相, 增加跟踪测量精度;FPGA图像运算对图像数据进行卷积运算和中值-平滑滤波;图像实时变换进行实时的二维傅氏变换;跟踪处理计算机及分目标处理器完成目标识别及多"波门"捕获与跟踪。
2 图像区处理
图像区处理采用中值滤波和平滑处理相结合的混合处理方法, 对于提高多目标信号的识别率具有独特效果。
2.1 中值-平滑滤波
中值滤波能有效地降低图像噪声而保护目标图像边缘, 平滑滤波则具有较好的实时性。结合二者之长, 采用中值-平滑滤波进行图像处理。实践表明, 中值-平滑滤波所需时间明显少于同样窗口的二维中值滤波时间, 且降噪效果好[1]。
假设:输入图像为[X]M×N, 输出图像为[Y]M×N, 经过输入中值滤波处理后的图像为[X']M×N, 平滑滤波输出图像为[U]M×N, 列五输入中值滤波后的输出图像为[Y']M×N。那么:
2.2 自适应目标提取
设像素的灰度值时间函数为xk (i, j) , 一场图像的像素排列定义一个灰度矩阵 (k为场数) :
式中, 行矢量xk (i) =[xk (i, 1) , xk (i, 2) , …, xk (i, n) ]。
建立一场无运动目标存在的初始背景图像, 在此之后, 擦除视场中的运动目标, 以区域均值代替运动目标灰度值, 逐次更替背景图像。设背景图像为[G]M×N, k, 同样定义一个灰度背景矩阵:
式中, 行矢量gk (i) =[gk (i, 1) , gk (i, 2) , …, gk (i, n) ]。
为了提取动态目标, 计算实测图像与背景图像的灰度矩阵之差[△X]M×N, k:
设立一个门限值T, 将图像的灰度矩阵转换成图像灰度二值矩阵。由于经过中值-平滑滤波, 以及实测图像与背景图像的灰度差值运算, 目标和背景在灰度上有比较明显的差别。通过分析图像处理过程的数据, 为了动目标提取得实时性, 提出一种简单、快速的算法, 由实测图像的直方图确定灰度最大值xk, max及最小值xk, min, 取门限为
式中, α为常数, α∈{0.3, 0.6}。通过α的调节优化处理的结果, 压制外形边界上出现的干扰。
式中, qk (i, j) 为二值矩阵的元素, 则二值矩阵[Q]M×N, k为:
式中, 行矢量qk (i) =[qk (i, 1) , qk (i, 2) , …, qk (i, N) ]。
矩阵反映了在某距离、某时刻通过视场的动态目标图像的大小和形状。根据二值矩阵就可以进行多目标识别。
3 多目标自适应"波门"识别
由获取的二值特征图像参数, 经二值矩阵分析, 抽取目标图像面积、周长, 再用目标距离信息得到多目标面积、周长的关系;用目标图像中心位置的变化来确定其运动轨迹以及目标横向运动速度, 用目标距离的变化来确定其纵向运动速度, 再加上目标图像复杂度, 从而进行多目标识别[2]。完成对多目标的识别, 关键要建立一个自适应"波门"。
所谓自适应"波门", 是用数字"波门"来形成能够自己调节而适应多种目标的"波门"。该"波门"是将目标信号的前、后沿在视场中的位置量, 分别锁存于寄存器中, 由DSP通过数据采集口将目标的前、后沿位置量采入, 进行一系列判断, 找出目标在视场中上、下、左、右4个边缘, 利用目标图像4个边缘的位置数据, 通过校正后, 形成波门的上、下、左、右4个边。这样, 波门的大小就随目标图像的大小而变化, 如图2。
在这种自适应波门形成电路中, 对数字量进行校正是必要的, 否则, 波门的跟踪精度将难以满足系统要求。校正的方法比较多, 这里是利用前五场的目标位置量, 预测下一场的目标位置。预测值与实际下一场目标的准确值之差即为波门跟踪误差。为此, 应用函数构造理论, 以误差分析为依据, 构造一个自适应权函数, 形成一个综合预测算法:
式中, 表示利用直到k-1场的信息预测k+1场参数y, 其间隔两场是考虑到操作时间的需要, 和分别为线性预测器和二次预测器, ω为自适应权函数。二点线性预测器能较好地跟上动态目标的快速动作。
4 多"波门"系统的捕获与跟踪
在多波门跟踪系统中, 每一个波门的形成和单波门形成类似, 但并不是多个单波门的简单集合。对于单波门环路捕获和跟踪电视视场中的目标时, 单波门环路一般处于3种工作状态:当电视视场中没有目标信号时, 波门环路处于等待或搜索状态;当电视视场中出现目标信号时, 波门环路处于捕获状态;当波门捕获到目标信号时, 波门环路处于跟踪状态。
单波门环路的控制逻辑主要完成3种工作状态变化时, 各状态间信号的相应切换。
在多波门系统中, 各个波门环路不仅要完成上述3种工作状态变化时的各状态间控制信号的相互切换, 而且在多波门系统中各个波门之间的相互控制是必不可少的, 否则各个波门将去捕获同一个目标, 达不到多波门对多目标的跟踪要求。另外, 由于固定大小的波门对于小于波门的目标是没有问题的, 但当目标图像尺寸大于波门时, 会出现几个波门捕获同一个大目标的不同部分的问题, 因而, 各个波门均采用自适应波门。
视场内没有目标时, 系统处于等待状态, 并不断判别有无目标出现。目标出现时, 首先只允许第一波门对先出现的目标进行捕获, 若未捕获到目标, 则禁止其他波门对目标进行捕获;当第一波门捕获到目标后, 处于跟踪状态, 只跟踪波门内的目标, 同时将波门内的目标信号从视场中擦除, 这样, 其它波门环路对第一波门内的区域成为盲区, 再发出允许进行捕获的指令。第二波门在获得允许捕获的指令后, 重复以上类似运算。仅当第一、二波门都处于跟踪状态之后, 才发出允许第三波门对两波门以外的目标进行捕获的指令, 在第三波门获得进行捕获的指令后, 判别两波门以外的区域有无目标信号, 再作相关运算。
当下一场目标图像落在预测波门内, 则表示目标处于正常跟踪状态。对目标逐场的位置储存起来, 建立起目标的轨迹。对整个跟踪系统来说, 跟踪伺服机构是要驱动电视视场跟随目标而运动。
若视场中多个目标呈多元运动时, 采取特定的切选方案, 实现对某一目标的选择跟踪。
5 结束语
目前, 采用多片高速信号处理器构成的微型实时图像处理系统, 可有效解决图像处理系统受到运算速度、体积和成本限制的问题, 同时通过采取软件同步技术和对系统电路进一步优化、降额、温度补偿等[3], 可以提高系统应付复杂背景和处理多目标的能力。
参考文献
[1]王永仲, 琚新军, 胡心.智能光电系统[M].北京:科学出版社, 1999.
[2]宋丰华.现代空间光电系统及应用[M].北京:国防工业出版社, 2004.
自适应跟踪控制器 篇10
对于测控系统而言,及时准确地识别主副瓣跟踪是一个关键问题,当天线处于主瓣跟踪状态时,天线随动于目标并能准确地跟踪测量飞行目标,达到精确测轨的目的。[1]但在副瓣跟踪时,天线跟踪不稳定,外测数据方位、俯仰就不能确定为目标实际位置,即使测出目标轨迹,也是没有精度的无效数据,对遥测数据的接收和遥控指令的发送也会带来不利影响,过程中容易造成天线飞车给测控设备造成严重破坏。因此,为了降低风险,很有必要寻求一种更为安全可靠且测角精度不下降的新型自跟踪技术,现提出并详细分析了主、副瓣跟踪识别,以及工作方式自动切换、自行实现自跟踪等功能的设计。
1 解决方案的提出与分析
1.1 方案的提出
在实际工作中,主瓣的判定主要依据以下四点:① 角误差电压正负关系是否正确,角误差电压与角度差线性关系是否良好;② 主、引天线的信号强度差值;③ 根据误差电压矢量的大小;④ 主、引天线的电-电不平行度[1]。其中,判据①属于接收机性能检查的范畴,一般实施任务准备阶段反复进行检查,伺服系统完成自跟踪闭环后,就不再成为判据。后两点是贯穿测控工作始终的判别依据,自跟踪状态下实现主副瓣的自动判别,利用判据②、③和④,将人工判别的经验做法,通过软件判别加以实现。
1.2 对于判据②的分析
某大型连续波测控系统,在主天线边缘安装了一个增益低、波束宽的引导天线,以某型连续波测控系统主天线方位方向图为例分析(俯仰方向图与方位基本相同),其主瓣、副瓣的增益差及对应空间位置关系如图1所示[2]。
图1的上半部分为某连续波测控系统天线方位方向图(根据实测方向图近似画出),下半部分为模拟的与主瓣增益差30 dB对应整个天线的增益等高线图(称为-30 dB等高图),有色区域增益均大于等高线增益,中间橙色和褐色区域为主瓣(褐色为3 dB波束宽度范围)[3]。
从图1可以看出,主天线的3 dB波束宽度为0.79度,第一副瓣与主瓣的增益差约为15 dB,第二副瓣、第三副瓣与主瓣的增益差均在30 dB以内。某型连续波测控系统系统引导天线的增益比主天线的主瓣增益小约18 dB(随频率不同有0.5 dB左右变化),比主天线第二、第三副瓣增益大(5～10)dB,但比主天线第一副瓣的增益小近3 dB。引导天线的3 dB波束宽度为6度。可以得出结论:引导天线比主天线波束范围宽,可以在较大范围内发现目标[3]。
结合系统S/φ(信号噪声功率谱密度比)—AGC(自动增益控制)测试结果(见表1)来进行进一步深入分析。由于在主瓣跟踪状态下,主天线输出信号强度比引导天线高15 dB。依据任务前S/φ—AGC的实测数据表,可以计算出,主S/φ与引S/φ的一一对应关系,进而推算出主AGC与引AGC电平的对应关系。从对比的结果来看:系统的自动增益值为80 dB左右,当主AGC达到60 dB,引导接收机方到达门限,而此时的副瓣输出强度约为40 dB左右,临界靠近主接收机锁定门限,主天线不具备跟踪捕获条件;因此在只有主天线跟踪接收机锁定目标的情况下,若能实现自跟,即可判定为主瓣。依此方法进行进一步分析,可得到如下判决,如表2所示。需要指出的是,在判决表格中的判别条件均已留有足够余量,保证除临界状态外的其他情况均可确保判断准确。在实际软件设计中,对于个别异常的数据帧(接收信道、目标、船摇等因素引起),可通过软件容错加以解决。
1.3 对于判据③的分析
设置目标捕获门限,自动完成目标捕获。自捕条件为
UAGC≥跟踪门限 (1)
接收机送来的误差电平Δua、Δue、UAGC、锁定信号满足:锁定信号 ‘1’。
根据误差电压矢量的大小,判断目标在天线波束圆锥切面内的位置,完成引导天线自跟踪与主天线跟踪的自动切换[3]。
引导天线和主天线波束图示意图如图2所示。
切换门限为
其中 uεA1、uεE1为主天线波束内最大角误差;uεA2、uεE2 为引导天线波束内最大角误差;S1、S2为系数
当ρ目<ρ1时,引导天线转入主跟踪。
当ρ目<ρ2时,主跟踪转入引导跟踪。
1.4 对于判据④的分析
电-电不平行度指的是主天线和引导天线对准同一个目标(需满足远场条件)时,二者电轴之间的差值,设计指标为1mil(1mil=0.06°)。由于天线的电轴只受主引天线的结构和工作点频影响,可以通过测试,在数据处理中修正电轴的偏差量,由此可以通过观察主引天线电轴的相对变化情况来进行主副瓣的判别。
2 主副瓣跟踪识别转自跟踪技术的设计与实现
下面以某型测控系统的ACU(天线控制单元)为例,通过为其增设主副瓣判别模块生成可靠的主副瓣判别指示供设备操作人员参考,同时利用判别结果还可以实现自动捕获、重捕等多种工作模式,从而实现主副瓣的自动判别以及跟踪状态的自动切换,进一步保证跟踪状态的稳定可靠。
在该系统ACU工程应用软件中,上述判决条件中所需的主、引天线AGC电平,引导天线误差电压、主跟标志等信息等均可方便获取,为了进一步确保用来判决的数据可靠性,判决数据均采用当前时刻数据与前十个时刻点的均值,软件共分为四个模块。
2.1 初始化、数据采样计算模块
初始化新增设的各种计算量,包括:主、副瓣标志,寄存数据,引导天线电轴,4个判据:主AGC(主天线信号强度)、△AGC(主、引天线信号强度差)、△Ua(主、引天线方位误差电压)、△Ue(主、引天线俯仰误差电压)等,实时计算出各自的均值数据,已备下一步使用[4]。
2.2 参数设置及控制模块
参数设置模块完成引导天线电轴预置及工作方式的选择,其中,工作方式选择分为“人工”和“自动”两种模式,其切换控制方式通过键盘的按钮来实现,操作便捷。在“人工”模式下,天线控制操作与以往保持不变,只是在屏幕上实时显示判别结果以供参考;在“自动”模式下,天线控制操作更加便捷,天线工作状态与目标状况联系起来,依据判决结果实现自动跟踪、工作方式的自动转换,保证各种信号状况下的天线安全。[4]
2.3 主副瓣判别模块
该模块主要依据前文分析的判决条件,实现主跟、引跟、数引和位置四种常用工作方式下的主副瓣判别工作(日常工作中也仅在这几种方式下存在主副瓣判别的条件),并显示识别主副瓣,生成和显示主副瓣标志,为下一步工作方式自主切换创造条件,其流程图如图3所示。
2.4 工作方式自动跳转模块
系统置于“自动”工作模式下时,系统可实现工作方式的自动转换,其中包括:
a)主跟方式向其他工作方式跳转,在主跟工作方式下,当判别结果为“副瓣”时,系统优先向数引工作方式跳转,跳转前判断数引数据的有效性,若无效,则跳转至位置工作方式。
b)数引方式、引跟方式向主跟方式跳转:在数引或引跟工作方式下,当判别结果为“主瓣”时,系统向主跟工作方式进行跳转,跳转前约束主误差电压(本系统设定为±2 V)的范围,不满足约束条件,保持现有工作方式,从而保障跳转过程的稳定可靠。以上功能已在工程软件中得到过验证。
3 结束语
提出了利用主、引天线误差电压及信号电平强度结合大小天线电-电不平行度作为判据在ACU中直接实现主副瓣判别,判据过程简单,计算量小,对系统运行不会造成影响。同时,工作方式的跳转控制过程由操作人员自行选择,操作简便可靠,解决了目标跟踪中主副瓣判别问题,完全达到了增强设备可靠性的设计目标。
摘要：针对船载大型测控系统主天线增益高、波束窄和自引导天线增益低、波束宽的特点。从系统所接收的主天线、引导天线误差电压及信号电平强度差异进行分析,结合主、引天线电-电不平行度,形成主、副瓣跟踪识别的综合判据。在ACU(天线控制单元)工程应用软件中应用综合判据实现主、副瓣跟踪识别,达到工作方式自动切换、实现自动跟踪等功能。
关键词：自跟踪,主天线信号电平,误差电压
参考文献
[1]某大型船载测控系统总体设计方案,成都:中国电子科技集团公司第十研究所,2006
[2]李连升.现代测控系统伺服系统.北京:国防工业出版社,2003
[3]天线控制子系统ACU方案设计报告.西安:中国电子科技集团公司第三十九研究所,2006
自适应跟踪控制器 篇11
关键词：热风炉；模糊自适应控制；快速跟随性；仿真；模型
中图分类号：TP273.3 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）04-0045-03
热风炉是高炉鼓风的加热设备，是高炉炼铁生产过程中的重要设备之一，它承担着将燃烧煤气所产生的热量传递到高炉鼓风的关键作用。根据热风炉的实际情况，详细描述基于模糊自适应的热风炉燃烧控制系统的设计，在Sinulink仿真时运用S函数实现模糊自适应控制器和系统快速跟随特性，并在此基础上对控制算法进行仿真研究。
1 热风炉模糊自适应控制系统设计
1.1 模糊自适应控制系统的设计
在快速加热期，使拱顶温度尽快达到给定值。当拱顶温度接近拱顶控制温度时，平稳过渡；当废气温度上升到上限（废气管理温度）时，停止加热。选取加热期拱顶温度的偏差e及其偏差变化率ec作为模糊控制器输入量，输出控制量为u，即煤气流量。当拱顶温度偏大，且有继续增大的趋势时，减少煤气流量；当拱顶温度较大，但速率的变化为负时，保持流量不变；当拱顶温度偏低，且有继续减小的趋势时，适当增加煤气流量。系统应随生产条件的变化自动调整相关参数。热风炉拱顶温度控制系统结构如图1所示。
1.2 模糊自适应控制模型的设计
1.2.1 模糊控制器参数的选择
1） 输入、输出隶属函数的选择。模糊控制器均采用“标准”二维模糊控制器形式，即二输入、一输出。变量模糊集论域均为[-6，6]，采用常用的三角形隶属函数。
2） 输入、输出变量论域及各增益系数的选择。偏差增益系数Ke的大小对系统的动态性能影响很大。Ke较大时，系统上升较快，超调量也较大，过渡过程较长。模糊控制器采用增量输出的方式，因为模糊集论域为[-6，6]，最大增量值为6Ku（Ku为模糊控制器输出增益系数）。控制量u1（t）的实际论域为[0，11]，其最大值为11，最大增量Δu1（kT）一般是u1（kT）最大值的百分位，如选Δu1（kT）为11×2%=0.22，那么Ku的初选值为Ku=0.037。
1.2.2 模糊逆模型参数的选择 实际上，模糊逆模型的形式与直接模糊控制器（指系统闭环内所采用的模糊控制器）完全一样。模糊逆模型中的模糊控制器采用“标准”形式，即二输入、一输出。变量模糊集论域均为[-6，6]，采用常用的三角形隶属函数。选择参数时，首先初步确定出模糊逆模型的yke，ykc及yku的值，然后集中在增益系数yku的调整上（yku称为自适应系数），调整方法类似于传统自适应控制器。本文选择yku=1。
2 仿真与分析
2.1 与直接模糊控制方法的比较
3 结论
本试验根据热风炉的工艺特点和燃烧特性，设计一种适用于热风炉燃烧控制的模糊自适应控制策略，建立了热风炉模糊自适应控制模型，分析模糊自适应控制模型的选择和逆模型的建立方法。仿真结果表明：模糊自适应控制策略能够取得良好的控制效果，并实现系统的快速跟随性。
参考文献
[1] 马竹梧.高炉热风炉全自动控制专家系统[J].控制工程，2002，9（4）：52-57.
[2] 黄兆军，楼生强，李钢，等.涟钢5#高炉热风炉燃烧的智能控制[J].冶金自动化，2002（4）：38-40.
[3] 汪光阳，胡伟莉.专家模糊控制系统在热风炉燃烧过程的应用[J].工业仪表与自动化，2005（1）：17-19.
Abstract： The study and application of a kind of fuzzy adaptive controller is discussed based on the technical characteristic of hot blast stove in the blast furnace system. The model of fuzzy adaptive control used in hot blast stove is established. Simulation experiments were conducted on the control system using Simulink of MATLAB. The simulation results prove that the strategy of fuzzy adaptive control can achieve the better control effect.
自适应跟踪控制器 篇12
图像序列检测和跟踪点目标的问题以及它的战略意义, 近年来一直是研究的热点问题之一。算法和硬件的性能提高了在复杂环境中检测弱小目标的处理能力。然而, 由于现实环境的复杂性, 没有一种通用算法在任何环境下都适应。造成这种情况的主要原因有:极低的信噪比, 目标信号的不可重复性, 目标有相似形状的干扰, 被遮蔽的目标缺少一个初始条件和信号统计的先验信息等[1]。
利用多帧图像累计时空信息的方法, 通常称为检测前跟踪算法。标准方法是将跟踪问题变为在3-D噪声中检测已知信号的问题。这些技术的主要缺点在于它们依赖于特定的统计噪声和干扰分布模型, 而对真实数据不是很适用。特别是当整个3-D空间必须为每个目标速度的潜在轨迹滤波时, 计算量非常大。
2 目标检测
于远距离红外小目标而言, 背景中细节成分较少, 小目标在图像中和背景相比是一些突出的峰值点, 其中含有大量的高频信息, 且与周围背景的相关性小。而背景由一些缓慢移动的云层组成, 大部分为低频信息, 且噪声具有高斯特征。因此, 利用背景像素之间灰度的相关性, 目标灰度与背景灰度的无关性, 设计一个简单的空间高通滤波器, 就可以滤除大量的背景像素, 而只保留高频噪声和目标点, 实现目标与背景的初步分离。
3 目标跟踪
假如在图像区域成功检测到目标, 则进入目标跟踪状态, 只需要将经阈值分割后标记的潜在目标和检测到的真实目标进行最近邻关联, 便可实现持续跟踪。
(1) 在红外检测跟踪系统中, 如果成功在场景中确认目标, 则将目标的坐标值和场景中心坐标值的偏差信息发送给转台, 以控制转台移动, 使目标始终锁定在视场中心。
目标运动时, 将目标在视场中的坐标和视场中心的坐标的差值发送给转台, 转台转动, 但是转动的位置和真正的目标中心由于转台精度、目标时刻在运动等原因, 总会存在一定的差值。
需要注意的是, 跟踪框不能选得太小, 在实际应用中需要设置一个下界, 不然在阈值分割阶段无法正确提取出目标点。
由于采用了自适应的跟踪窗口, 提高了算法的实时性。在某无人值守项目中采用的红外跟踪器上实验, 算法的处理时间大约为20 毫秒每帧左右, 比采用固定大小跟踪框的时间大约节约了5%。
(2) 目标跟踪过程中遮挡, 丢失。
a.目标遮挡的判决。
空中小目标被遮挡主要表现为目标未越出视场边界, 但在视场范围内未能检测到目标, 这时一般为目标被云层遮挡。
b.目标被遮挡时的处理。
如果在自适应窗口中, 连续多帧未能提取出目标信息, 则扩大搜索窗口, 或全帧搜索, 进入检测状态, 看能否检测到目标, 如果未能检测到目标, 说明目标受到了较大云层的遮挡, 这时, 我们认为目标彻底丢失, 需要人为选定感兴趣区域。
4 结束语
文章从实时性、实用性等方面出发, 对空中红外小目标的检测和跟踪算法进行了详细阐叙, 针对空中红外小目标跟踪时容易受云层干扰影响的问题, 提出了一种基于kalman滤波思想的自适应跟踪窗口算法, 尽可能地减少云层干扰信息对目标跟踪的影响:根据转台和目标的运动信息建立系统状态方程, 通过kalman滤波预测跟踪框的大小, 在保证能检测到目标的前提下, 缩小跟踪框, 从而对云层干扰能起到一定的抑制作用。通过在真实红外跟踪平台上的试验, 证明文章方法能较长时间稳定的跟踪飞机等空中小目标。算法的平均处理时间为20 毫秒每帧左右, 完全能保证跟踪的实时性。
参考文献
[1]Ren-Jean Liou, Mahmood R.Azirdi-Sadjad.Multiple target detection using modified high order corre1ations[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems.VOL.34, NO.2 APRIL 1998.
[2]Porat, B., and Friedlander, B.A frequency domain algorithm for multiframe detection and estimation of dim targets[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12 (Apr.1990) :398-401.
[3]Mohanty, N.C.Computer trxking of moving targets in space[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, I'AMI-3, 1981, 5:606-611.