一、RSOFCPN:CONTROL SYSTEM STRUCTURE ANDALGORITHM DESIGN（论文文献综述）
陈旭[1]（2021）在《面向海空协同观测任务的控制算法研究》文中提出南海及邻近海区对海洋环境观测有着重大的需求,推动该地区海洋环境观测技术的发展对于实施海洋强国战略具有重要意义。鉴于目前海上观测能力的不足,需要开发一种新的高精度且自动化的海空协同观测系统,这就要求研发多智能体协同控制算法,协同无人艇、无人机等多种智能设备,实现海空协同观测任务。经调研,传统的控制算法过于依赖系统模型参数,也未考虑到通信时延因素对系统的不确定性影响。此外,由于任务不同、约束不同,传统的控制算法不适用于本项目。因此,本文研究了面向海空协同观测任务的控制算法,主要工作如下:（1）观测任务需要多艘无人艇以集群编队的形式,对中尺度涡这类特定海洋现象展开大范围的观测。本文首先设计了连续、离散、时滞下的多无人艇协同编队控制律。其次,本文针对北斗卫星通信带宽有限导致于定位间隔长的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的位置预测法,实现了通信时延下无人艇位置的最优预测。此外,本文针对无人艇PID控制器存在参数难以整定的问题,提出一种基于引力搜索算法的PID优化方法,保证了海面多无人艇编队系统的稳定性。（2）观测任务需要引导多艘无人艇与无人机协同观测中尺度涡的等温线数据。该任务要求无人艇首先搜寻出等温线,并沿着等温线自主航行,记录数据。其次,无人机对无人艇的观测数据进行大规模数据的“抄表”。考虑到海上环境的动态性以及异构系统的复杂性,本文提出一种基于数据驱动式的深度确定性策略梯度控制算法,实现了无人艇循迹等温线,以及多无人艇与无人机的海空异构协同观测。
李杰杰[2]（2021）在《涡扇发动机H∞输出反馈控制及时延补偿策略》文中提出航空发动机控制系统作为发动机的“大脑与神经”,是保证发动机在气动、热力和机械设计等限制条件下以及全包线内稳定工作的关键功能系统。近年来,航空发动机分布式控制系统作为一种重量轻、易维护、高可靠性的控制系统架构成为研究热点,但是分布式架构下网络通信引入了影响系统性能的时延。因此,时延补偿策略的研究具有重要意义。本文依托某研究所“分布式架构下时延稳定性分析及补偿方法研究”项目,开展涡扇发动机H∞输出反馈控制及时延补偿策略的研究。主要研究内容如下:（1）针对涡扇发动机的强非线性及参数摄动大的稳定控制问题,基于H∞混合灵敏度方法实现发动机双变量控制器及直接推力控制器的设计。针对发动机推力无法直接测量的问题,研究了基于传感器方式的间接推力控制以及基于机载自适应模型的直接推力控制;基于系统辨识建立的线性模型,分别设计H∞输出反馈控制器,实现了转速与压比的跟踪控制以及直接推力控制。（2）针对存在时延的发动机双变量控制系统,给出了一种系统稳定性判定方法。分析了涡扇发动机控制系统中的时延组成及其对系统的影响,并给出了该时延系统的建模方法。依据李亚普诺夫稳定性原理,给出了系统稳定性分析方法与最大允许时延的确定方法,并通过仿真与理论分析结果的对比,验证了论文所提方法的合理性。（3）针对基于H∞鲁棒控制的涡扇发动机双变量系统在时延条件下性能下降的问题,给出了基于Smith原理的时延补偿方法。针对闭环回路中的前向通道时延及反馈通道时延,给出了不同的补偿算法及全时延补偿算法。针对传统Smith算法过于依赖被控对象精确模型的问题,研究了Smith预估自适应方法与双控制器Smith改进方法,仿真结果表明采用改进方法设计的控制系统具有良好的动态性能及鲁棒稳定性。（4）实现了基于Truetime平台的仿真以及硬件在环（HIL）试验验证,仿真结果表明时延的存在降低了系统的稳定性,并验证了所设计控制系统与时延补偿策略的有效性及其在工程应用上的可行性。
吴仪政[3]（2021）在《变负载无人机的自适应模糊自抗扰控制研究》文中研究指明当今世界新兴信息技术产业发展对无人机技术的变革产生了深远的影响,促使无人机广泛的应用于各领域。在实际应用过程中,无人机常需要携带未知负载完成各种飞行任务,由于机体的质量及重心位置经常会发生变化,容易影响无人机的飞行状态稳定,因此设计一个具有较强抗负载扰动能力的飞行控制系统有助于提高无人机的飞行安全。本文主要针对四旋翼无人机飞行过程中,考虑负载重量、质心、转动惯量等发生变化容易导致机体飞行姿态不稳定的问题,在自抗扰控制器基础上提出一种适合于变负载无人机飞行姿态控制的自适应模糊自抗扰控制方法。文章详细介绍了算法原理,并在Matlab/Simulink环境下构建模型进行了仿真实验。最后,搭建了四旋翼无人机硬件实验平台,进行了实物飞行验证实验。仿真实验和飞行实验结果表明该算法相比传统算法抗负载扰动能力更强,对负载变化的适应性更好。全文主要工作为:（1）详细介绍了课题的研究背景和研究意义,以及无人机控制领域的研究状况。（2）依据动力学飞行原理以及牛顿-欧拉方程,构建了带负载条件下的四旋翼无人机的数学模型。（3）针对变负载条件下四旋翼无人机的飞行姿态控制,在传统自抗扰算法基础上,提出一种自适应模糊自抗扰控制方法。该方法针对传统自抗扰控制器中参数缺乏在线自整定的问题,采用模糊推理实现对非线性状态误差反馈控制律参数的在线调节,通过设计自适应观测器实现对负载系统中质量和质心偏移量的在线估计,并根据估计值来修正自抗扰补偿系数,提升系统控制精度和抗扰动性。文章详细叙述了算法计算流程,并进行了仿真和实物实验研究。
赵旭[4]（2021）在《基于离散控制理论的可控高频耗散动力响应算法设计与分析》文中指出实时混合试验作为近年来新兴的试验方法,以其结合数值模拟和试验加载两者的优点,受到广泛关注。试验与数值模拟相结合的试验技术也对试验条件提出更高的要求:高效稳定的数值积分算法,高精度的边界条件模拟方法,通用的试验软件和加载平台等。研究基于离散控制理论,利用显式算法的传递格式设计了显式无条件稳定的结构动力学数值积分算法,并研究算法在实时混合试验中的性能。研究工作具体从以下几个方面展开:（1）整理近年结构动力学数值积分算法的研究现状和多种常用动力学数值算法的性能,并介绍了数值算法对实时混合试验的重要性及其在混合试验上的应用。归纳总结出在动力学数值积分算法方面有待进一步研究的内容,并阐述本论文研究的目的和意义。（2）介绍离散控制理论在数值积分算法设计方面的相关原理,给出离散控制理论算法设计的主要步骤。以算法性能作为设计目的,选取两种显式传递格式,即CR（Chen and Ricles）法和RST（Real-time Substructure Testing）法的位移、速度传递格式,将零振幅衰减率、零周期延长率和无条件稳定作为算法推导的条件,设计了一种显式新算法。对比两种传递格式,进行精度和稳定性的分析,通过数值模拟对算法性能加以验证。结果表明:采用CR法的传递格式设计的算法在精度等性能上更具优势,后续章节将以CR法的传递格式进行算法设计。（3）基于离散控制理论,选择CR法的传递格式,设计一种带可控数值耗散的无条件稳定显式新算法。算法推导以可控的数值耗散作为已知条件,通过Z变换和离散传递函数特征方程推导算法参数和极点,并引入系数调节算法的精度和非线性稳定性区间,对应用于多自由度系统的参数进行推导。理论分析与数值模拟的结果表明:新设计的算法具有良好的精度和稳定性,且其精度和稳定性可调,可以很好地过滤高频响应,当选择适当的系数时算法等价于CR法。（4）将前一章设计的新算法作为一种实时混合试验数值算法,与实时混合试验Chang算法、实时混合试验中心差分法和CR法进行对比分析,从精度、稳定性、不同非线性度的影响等方面考虑,对比四种算法应用于实时混合试验中的性能,并进行了理论分析和数值模拟验证,根据分析结果给出新算法适用于不同系统的系数建议取值。结果表明:在实时混合试验中新算法和CR法对线性系统和非线性刚度软化系统均为无条件稳定,而对非线性刚度硬化系统为条件稳定,稳定界限不受结构阻尼比的影响;实时混合试验Chang算法和实时混合试验中心差分法为条件稳定。同时,新算法在精度方面具有明显的优势,更适合应用于实时混合试验。
郭凯[5]（2021）在《缩尺TBM换刀机器人轨迹规划及控制策略研究》文中认为隧道掘进机（TBM）的应用已成为当下主流的隧道施工方式。而在掘进过程中,刀具在破岩时逐渐磨损,影响掘进效率,因此,更换磨损的刀具成为了施工过程中不可或缺的任务。目前,人工换刀效率低、风险大的弊端,引起重视;“机器代人”换刀成为了研究的热点。国内外机构对此进行了广泛的研究,提出了多种换刀机器人方案,但在物理实验和工程应用上取得进一步进展的较少。本文基于7.8m直径的TBM换刀机器人搭建了缩尺物理样机,进行了换刀范围、轨迹规划和运动控制的研究,并利用CANopen总线设计了控制系统,通过实验验证了各项设计指标,为换刀机器人的工程应用提供了设计依据。具体的研究内容,如下所示:1)基于原型TBM换刀机器人方案,利用相似理论,确定了缩尺机器人的结构参数与运动参数。根据结构参数,完成了缩尺机器人各零部件的结构设计;根据运动参数,完成了机器人各关节驱动源的选型。提出了缩尺换刀机器人的总体设计方案,并进行了换刀范围的分析,仿真得到,其可对81.8%的正滚刀进行更换。2)在关节空间对缩尺换刀机器人进行轨迹规划,基于冲击和时间的优化指标,提出了基于七次多项式和梯形速度曲线的混合插值算法。仿真得到,机器人在运行过程中,没有冲击和抖动;在不考虑装拆滚刀的情况下,单把滚刀的最大更换时间为137.44s,提高了换刀效率。3)利用改进的D-H法,对机器人进行运动学分析,得到了各关节坐标系之间的变换矩阵。进而,利用拉格朗日法,推导了机器人的动力学模型,为轨迹跟踪控制算法的设计奠定了基础。并在不考虑关节摩擦的前提下,仿真得到了各关节的力和力矩,为驱动源的选型提供了依据。4)为控制机器人跟踪目标轨迹,提出了两种控制算法,分别为基于重力与摩擦补偿的模糊自适应PD控制算法和基于计算力矩法的模糊自适应PD控制算法。基于两种算法,通过Simulink搭建了仿真系统,对两种控制算法的控制效果进行对比。结果表明,基于计算力矩法的模糊自适应PD算法具有更高的控制精度,各关节的轨迹跟踪误差均小于1mm。5)基于CAN总线搭建了缩尺换刀机器人的控制系统,对轨迹规划算法的有效性和换刀机器人的实用性进行实验验证。以更换刀盘半径方向上最后一把正滚刀为示例工况,进行实验。结果表明,机器人各关节轨迹跟踪误差小于1mm,运行过程没有冲击和抖动,满足高效稳定的要求,具有良好的实用性。
勒系遥[6]（2021）在《基于机器视觉的SMT元器件3D重建与缺陷识别方法研究》文中指出PCB（Printed Circuit Board,印刷电路板）是电子产品的核心部件,广泛应用于现代社会的各类行业,市场需求量广大。PCB上元器件的缺陷检测是PCB生产的必经环节,而电子元件小型化、高集成化的趋势以及SMT（Surface Mounting Technology,表面贴装技术）的发展使得PCB上贴装的元件密度更大尺寸更小,传统人工检查的方式已无法满足工业上对于检测精度和速度的要求。AOI（Automated Optical Inspection,自动光学检测）是一种基于数字图像处理的具有非接触、高精度、快速等优点的新型检测技术,在PCB缺陷检测上逐渐得到应用,但是一般的2D视觉检测方法难以识别与元件高度相关的缺陷,容易产生漏检,3D的检测手段可以有效识别此类高度缺陷,对保证产品质量,减少报废率起到积极作用,所以研发一套基于机器视觉的SMT元器件的高度缺陷识别系统具有重要的意义和价值。本文以SMT工艺后的PCB元器件为对象,针对元器件的高度缺陷设计了一个视觉识别系统,拟解决PCB图像的精确拼接、SMT元器件的精准三维重建以及SMT元器件的高度缺陷识别等问题,主要研究内容如下:（1）SMT元器件高度缺陷视觉识别系统方案设计。对SMT元器件的高度缺陷检测要求进行分析,完成了图像采集模块和光栅投影模块的硬件设计并搭建系统。根据缺陷识别流程和功能要求,完成了系统软件的结构以及总体图像处理算法的设计。最后设计了基于mark点的PCB图像定位和位姿校正的方案。（2）基于改进SURF配准的PCB图像精准拼接方法。根据PCB图像纹理丰富、特征复杂的特点,提出了基于重合区域与复合条件约束的PCB图像配准方法。为了提高PCB图像拼接的速度和鲁棒性,提出了基于重合区域的特征提取方法与基于图像分块匹配的特征匹配方法。针对PCB图像相似特征多容易出现特征误匹配的问题,提出了基于Hamming距离的特征点粗筛选方法和基于多条件约束的特征点精筛选方法,有效去除误匹配点,提高PCB图像的拼接精度。（3）基于多光栅数据融合的SMT元器件三维重建方法。针对PCB上元器件的遮挡和阴影问题,设计了360°多光栅无阴影3D投影系统结构。针对PCB表面反光等干扰造成的三维模型的高度误差,提出了基于限值滤波的高度误差滤波方法。为进一步消除元器件阴影误差,提高三维重建精度,提出了基于高斯加权平均的多光栅高度数据融合方法。（4）SMT元器件高度缺陷识别方法。针对PCB上尺寸小纹理简单的元器件定位不准的问题,提出了基于多特征的元器件精确定位方法。为了分割PCB元器件本体和引脚区域进行分区域高度提取,提出了基于灰度统计的阈值分割方法。针对大尺寸PCB基板弯曲倾斜等问题引起的高度测量误差,提出了基于HSV颜色的PCB绿油面重构方法以及元器件高度误差校正方法。最后对元器件的四类高度缺陷设计了不同的高度数据处理和判定方法。综上,本文根据SMT元器件缺陷识别的技术要求,设计了一套基于机器视觉的SMT元器件3D重建与缺陷识别系统。本系统采用高性能研华工业控制计算机作为核心处理器,以高速Coa XPress工业相机、高性能Matrox图像采集卡、工业镜头、RGB三色光源和高精度UPOLabs光栅投影仪作为图像采集和光栅投影单元,以西门子PLC作为运动控制核心,进行硬件平台的搭建。然后提出了基于改进SURF配准的PCB图像精准拼接方法、基于多光栅数据融合的SMT元器件3D重建方法以及SMT元器件高度缺陷识别方法。最后基于Windows开发平台和Visual Studio2015、QT软件平台完成了系统软件设计,主要包含离线参数设定功能、在线检测功能以及数据管理功能。经PCB工件的批量测试,本文所设计的系统缺陷识别准确率达99%以上,基本满足生产需求且系统稳定可靠。
王晴悦[7]（2021）在《蛋白芯片自动加样系统设计》文中进行了进一步梳理在目前全世界的临床医学诊断中,超过百分之八十的案例都属于体外检测,体外检测具有快速、简单、且其检测过程清洁无任何污染等优势,早已在我国临床医学中得到普及。蛋白芯片分析仪作为体外检测的重要仪器之一,所涉及的机械臂运动控制、微量加样、温育模块控制等一系列关键技术,大多被国外的医疗企业垄断,国产仪器在性能上相比于国外进口仪器仍然存在很大差距。针对这种现状,研制出一款具有高精度、高效率、高稳定性、低成本的小型蛋白芯片检测仪器,并将其核心技术国有化对医疗行业的发展具有重要意义。本文对蛋白芯片自动加样系统的结构原理进行介绍,并对系统的工作流程进行了分析,结合工程设计要求,提出了控制系统的整体方案,并对其各个模块的结构和功能进行分析和设计。根据总体设计方案,设计了控制系统的硬件部分,主要包括微控制器、机械臂模块、样本加注模块、温育模块的元件选型和电路设计;设计了控制系统的软件工作流程,实现了机械臂运动控制、加样针吸排样操作、温度检测及加热等功能。本文针对自动加样系统的工程问题进行分析并对其解决策略和控制算法进行了设计。1)针对机械臂运动过程中电机丢步、过冲等问题,步进电机采用了简化S型加减速曲线进行控制,结合位置传感器辅助定位,提高了系统的单轴定位精度。多轴联动采用交叉耦合的控制策略,有效的减少了在机械臂控制过程中产生的震动和噪音。2)为了避免样本加注模块在移液时由于样品液位和电机控制引起的移液误差,移液器吸样电机采用了位置一速度双闭环PID控制策略,提高了系统的定位精度和吸样过程的稳定性。3)温育室中温度的过高或过低以及温度的波动,都会导致样品反应不充分或失败,从而引起样本检测结果灵敏度低、重复性误差大等问题,本文采用PI加热膜分区域进行加热,并采用模糊PID控制算法对温育仓进行控制,有效提高了系统加热效率和抗干扰能力。最后对自动加样系统关键部分的控制性能和检测精度进行了软件仿真和实验验证,将实验结果与系统设计要求进行比较,本文所设计的蛋白芯片自动加样系统的控制性能良好,测试精度满足设计要求。
张杨柳[8]（2021）在《基于双种子曲线扩展的离轴自由曲面反射系统设计》文中研究表明离轴自由曲面反射光学系统具有结构紧凑、无色差、光效率高、无遮拦等优点,在成像和非成像领域具有广泛的应用。该系统在成像光学领域的应用如望远镜、超短焦投影物镜、车载抬头显示器、超光谱成像仪等,在非成像光学领域的一个重要应用是激光整形。对于离轴自由曲面反射光学系统设计,很难通过在专利库中寻找到合适的初始结构,然后通过优化获得比较好的光学性能。因此探索离轴自由曲面反射光学系统初始结构的设计方法具有非常重要的研究价值。本文提出了双种子曲线扩展算法（Double seed curve extension,DSCE）,用两条种子曲线沿两个相反的方向进行扩展,产生了两组数据点来拟合一个自由曲面。该方法解决了单种子曲线扩展（Seed curve extension,SCE）的过程中,理论计算的法向矢量和实际法向矢量间的误差角累积增大的问题,能够有效提高自由曲面的构建精度。本文使用这种方法设计了离轴反射成像光学系统和离轴反射激光整形系统,论文的主要研究内容分为三个部分:1.分析了单种子曲线扩展算法（SCE）在计算自由曲面采样点的过程中,理论计算的法向矢量和实际法向矢量间的误差角产生的原因,揭示了误差角随着种子曲线扩展过程会累积增大。为了解决这一问题,论文提出了双种子曲线扩展算法（DSCE）,该算法首先使用SCE算法计算了第一组数据点,以第一组数据点的最后一个点再作为初始点,然后进行逆向种子曲线扩展,这样就产生了两组数据点。使用这两组数据点进行自由曲面拟合,可以提高自由曲面的构建精度。为了能够设计多个自由曲面,在每个自由曲面的后面引进一个虚拟像点,分析了虚拟像点的位置对系统成像性能的影响。为了验证方法的有效性,设计了三个实例:自由曲面离轴单反系统、含两个自由曲面的紧凑型三反系统和“之”字形离轴三反系统。分别用SCE和DSCE这两个算法对这三个系统的初始结构进行设计。结果表明,利用DSCE算法设计的单反系统的调制传递函数（Modulation transfer function,MTF）相较于SCE算法由0.3提升到0.9,而紧凑型三反的MTF在20 lp/mm的空间频率下,由0.26提升至0.74,最后一个系统的MTF则整体提升了 0.6。由此可见,DSCE算法设计的系统初始结构的成像质量明显优于SCE算法。接着,以DSCE算法设计的系统作为后续优化的起点,设置多个视场进一步优化后,紧凑型三反系统的MTF在20 lp/mm下各视场均高于0.7,接近衍射极限,优化后的“之”字形三反系统的MTF大于0.6。两个系统的F数分别为2.2和3.4,全视场均为6°<6°,均获得了理想的成像性能。2.应用DSCE算法设计了自由曲面车载抬头显示器系统和超短焦投影系统,两个系统均为离轴反射结构。首先利用DSCE算法对这两个系统初始结构进行构建,在此基础上,利用光学软件进行全视场优化。优化后的抬头显示器系统在2.5 m的虚像视距下投射出260 mm×130 mm的画面尺寸,并且在6 lp/mm的空间频率下,整个眼动范围内的MTF均高于0.5,接近衍射极限,畸变小于2%。超短焦投影系统则实现了 0.35的投射比,在0.5 m的投影距离可以达到56 inch的画面尺寸,且MTF在空间频率0.5 lp/mm下大于0.3,满足设计要求。3.基于DSCE算法、能量映射关系以及等光程原理设计了一个自由曲面离轴双反激光整形系统,且其均匀度相较于SCE算法设计的激光整形系统有一定的提升,均匀度可以达到92.3%,扩束率为6。此外,还探究了扩束率与离轴角对目标面辐照度分布均匀度的影响。结果表明,随着扩束率的增大,利用SCE算法和DSCE算法设计的系统均匀度都呈现先增后减的趋势,并且在扩束率3时均匀度最高。在相同扩束率下,DSCE算法设计的整形系统在目标面产生的辐照度分布的均匀度都高于SCE算法,并且均匀度的变化不大。此外,本文还分析出了离轴角也会进一步影响系统的均匀度,离轴角越大,激光整形系统在目标面产生的辐照度均匀性就越差。最后对系统的装配公差进行了分析,给出了合理的公差范围。
赵毓[9]（2021）在《多智能体系统自主规避任务决策方法研究》文中提出随着航空航天事业的高速发展,越来越多的飞行器采用群体或多体协同的方式执行任务,呈现出典型的多智能体特征,适于使用多智能体理论对其进行分析和建模,对分布式自主决策技术的需求日益突出。飞行器自主规避是确保其安全性最直接有效的方法,但是当前对相关技术的研究多是基于静态全局规划算法,难以满足动态场景中多实体间实时协同需求。为了解决多实体协同规避问题,本文引用多智能体系统思想对其进行规避任务决策技术研究。多智能体系统有着自主、高效和可扩展的优点,本文将其与强化学习技术相结合,用以设计飞行器决策算法。本文以航天器反拦截、无人机避碰和空间机械臂轨迹规划等典型任务为研究背景,对多智能体自主规避任务决策问题进行研究,结合真实约束条件,实现智能体的实时决策。本文取得主要研究成果如下:在运动分析基础上给出智能体与环境交互的数学模型。针对多智能体系统规避决策问题,建立部分可观马尔科夫决策模型,考虑部分可观的约束条件,结合博弈理论研究了多智能体马尔科夫博弈问题,分析常规回报函数的设计方法,并给出了求解序列决策的三种典型方式。在多智能体强化学习方面,分析了航天器规避机动场景和空间机械臂捕捉场景的决策流程;将策略梯度方法向多智能体系统进行改进研究;提出一种基于策略协调和信度分配的Actor-Critic强化学习方法,用于解决全局可观条件下决策器的训练和策略提升问题,并给出相关收敛性分析;根据任务需求设计各关键环节的神经网络结构和算法流程。分别在航天器反拦截和空间机械臂避障规划等多种任务场景中进行了强化学习训练,通过对累积回报值和成功率的结果对比分析验证了所提方法的正确性和有效性。在强化学习算法应用方面,分析典型任务场景对决策效率的约束情况;针对问题场景设计了进行任务决策的神经网络结构,并对其不同部分设计压缩方法;在神经网络权值聚类和量化的基础上,提出一种自适应分层重构剪枝方法,该方法以重训练的方式对目标神经网络进行动态剪枝和压缩,用于提高决策器运行速度,并压缩其存储空间;对部分可观条件下的任务场景进行强化学习系统设计,详细给出了回报函数的设计方法。分别在有限空域大量无人机场景和多航天器反拦截场景对提出方法进行仿真验证,从决策运行速度、累计回报值和成功率等方面对算法性能进行分析和讨论,并验证了所提强化学习方法对实体数量可变环境的适应性。在任务环境稀疏奖励问题上,对任务场景约束和常规强化学习算法局限性进行分析,设计了案例评价机制;提出逆值法强化学习算法,解决了奖励延迟分配和无奖励引导系统学习效率低的问题;基于马尔科夫博弈理论设计了自学习系统,并结合启发式搜索思想分析了所提算法的收敛性;分析了有扰动状态输入情况,并设计了用于对比分析的有限状态机;分析了算法优势和改进方向。在仿真验证中与前文章节训练所得决策器进行了对比分析,验证了所提算法的正确性和相关性能优势。本文对多智能体决策技术进行探索,研究了信度分配、策略协调、执行提速和稀疏奖励等重要方向,提高了航空航天硬件设备在执行任务中的存活率,所得研究成果对航空航天安全保障技术的发展具有一定的参考价值。
刘思军[10]（2021）在《运动姿态视频测量分析仪高速JPEG译码器设计》文中研究说明视频测量作为融合传统摄影测量、光学测量、机器视觉与数字图像处理分析、三维重建等的交叉学科,具有环境适应性强、非接触、频响高等优点,尤其是在高速风洞试验中,视频测量因其对试验模型的设计制造无特殊要求,受到了国内外风洞试验机构的青睐。为了提升测量精度,视频测量中用的相机分辨率、帧率越来越高,如何对高分辨率与高帧率带来的高速图像数据进行实时处理,成为高速运动目标的视频测量中待解决的难点之一。为解决高速图像数据的实时编译码难题,对高速译码器的关键技术开展研究。在分析运动姿态视频测量分析仪实现架构及译码器接口与调度缓冲资源约束的基础上,结合课题设计指标与JPEG译码器系统结构,采用自顶向下和模块化的设计方法,完成了高速JPEG译码器的总体架构设计与关键技术分析。针对课题高吞吐率设计指标,在分析JPEG译码算法的基础上,完成了高速译码器各功能模块高吞吐率实现方案设计与基于MATLAB的性能验证。针对串行Huffman解码的解码效率与2D-IDCT变换处理速率较低的问题,在分析Huffman编码表的编码规律和2D-IDCT变换的快速算法的基础上,采用并行流水处理架构和乒乓操作等技术,设计了基于并行与流水架构的高速Huffman解码算法和快速2D-IDCT变换的FPGA实现架构。基于高速JPEG译码器的FPGA实现方案,完成了基于Verilog硬件描述语言对译码器的各个功能模块进行RTL级设计与系统集成。为验证高速JPEG译码器的性能,搭建高速JPEG译码器性能测试平台,测试结果表明,本文设计的高速JPEG译码器能实现吞吐率达2.105GB/s的图像JPEG译码,具备较好的灵活性和可扩展性。
二、RSOFCPN:CONTROL SYSTEM STRUCTURE ANDALGORITHM DESIGN（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、RSOFCPN:CONTROL SYSTEM STRUCTURE ANDALGORITHM DESIGN（论文提纲范文）
（1）面向海空协同观测任务的控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海气界面观测 |
| 1.2.2 多智能体协同控制 |
| 1.2.3 强化学习和数据驱动 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 海空协同观测系统的总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统结构组成 |
| 2.3 观测任务规划 |
| 2.4 场景约束条件 |
| 2.5 关键技术路线 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 海面多智能体协同编队算法的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无人艇数学建模 |
| 3.2.1 参考坐标系 |
| 3.2.2 无人艇的数学模型 |
| 3.3 网络化一致性编队算法及实验验证 |
| 3.3.1 一致性编队控制算法 |
| 3.3.2 基于卡尔曼滤波的位置预测 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 基于GSA的编队优化算法及实验验证 |
| 3.4.1 无人艇PID控制器 |
| 3.4.2 基于GSA的 PID优化 |
| 3.4.3 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向海空协同观测任务的控制算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 强化学习原理分析 |
| 4.2.1 马尔可夫决策过程 |
| 4.2.2 Q-Learning算法 |
| 4.3 无人艇循迹等温线算法及实验验证 |
| 4.3.1 深度确定性策略梯度算法 |
| 4.3.2 无人艇循迹等温线算法的设计 |
| 4.3.3 仿真实验 |
| 4.4 海空异构协同控制算法及实验验证 |
| 4.4.1 多智能体深度确定性策略梯度算法 |
| 4.4.2 海空异构协同算法的设计 |
| 4.4.3 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多无人艇编队样机搭建与实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 无人艇观测平台的搭建 |
| 5.3 水面多无人艇编队实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（2）涡扇发动机H∞输出反馈控制及时延补偿策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 航空发动机控制技术发展概况 |
| 1.3 控制系统时延补偿研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 2 涡扇发动机数学模型基础 |
| 2.1 涡扇发动机非线性模型分析 |
| 2.1.1 非线性模型部件气动热力学计算 |
| 2.1.2 涡扇发动机共同工作方程组 |
| 2.2 线性状态空间模型的建立 |
| 2.2.1 线性模型概述 |
| 2.2.2 线性化模型的辨识 |
| 2.2.3 双变量控制系统模型 |
| 2.2.4 直接推力控制系统模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 涡扇发动机H_∞鲁棒控制系统 |
| 3.1 H_∞控制器设计原理概述 |
| 3.2 基于H_∞鲁棒控制的发动机双变量控制 |
| 3.2.1 双变量控制系统建立 |
| 3.2.2 双变量控制器设计 |
| 3.2.3 数值仿真与分析 |
| 3.3 基于H_∞鲁棒控制的发动机直接推力控制 |
| 3.3.1 直接推力控制系统建立 |
| 3.3.2 直接推力控制器设计 |
| 3.3.3 数值仿真与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 面向涡扇发动机控制系统的时延分析 |
| 4.1 时延的组成与分析 |
| 4.2 面向涡扇发动机控制系统的时延影响分析 |
| 4.3 具有时延的涡扇发动机控制系统建模 |
| 4.3.1 短时延控制系统的建模 |
| 4.3.2 长时延控制系统的建模 |
| 4.4 系统稳定性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 涡扇发动机控制系统时延补偿策略研究 |
| 5.1 Smith预估补偿控制 |
| 5.1.1 Smith预估补偿基本原理 |
| 5.1.2 前向通道时延补偿 |
| 5.1.3 反馈通道时延补偿 |
| 5.1.4 系统全时延补偿 |
| 5.2 Smith预估控制器的改进 |
| 5.2.1 基于结构的Smith改进方法 |
| 5.2.2 Smith预估自适应方法 |
| 5.2.3 双控制器Smith改进方法 |
| 5.3 数值仿真与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 涡扇发动机控制系统仿真与分析 |
| 6.1 基于Truetime平台的仿真 |
| 6.1.1 Truetime工具箱概述 |
| 6.1.2 仿真结果与分析 |
| 6.2 硬件在回路仿真实验 |
| 6.2.1 硬件在回路仿真平台 |
| 6.2.2 仿真结果与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）变负载无人机的自适应模糊自抗扰控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机姿态控制方法研究现状 |
| 1.2.2 变负载无人机控制的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文研究主要内容 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 第二章 四旋翼无人机工作原理与系统模型 |
| 2.1 四旋翼无人机的结构与飞行原理 |
| 2.1.1 四旋翼无人机的结构 |
| 2.1.2 四旋翼无人机的飞行原理 |
| 2.2 携负载四旋翼的动力学建模 |
| 2.2.1 携负载无人机的动力学分析 |
| 2.2.2 携负载无人机数学模型分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 自适应模糊自抗扰控制算法设计 |
| 3.1 ADRC算法原理 |
| 3.2 ADRC算法存在的问题 |
| 3.3 自适应模糊自抗扰控制算法 |
| 3.3.1 控制系统结构 |
| 3.3.2 跟踪微分器设计 |
| 3.3.3 扩张状态观测器设计 |
| 3.3.4 模糊非线性状态误差反馈控制律设计 |
| 3.3.5 自适应扰动估计观测器设计 |
| 3.4 仿真实验设计 |
| 3.4.1 无人机机体参数 |
| 3.4.2 控制器参数 |
| 3.4.3 实验1 |
| 3.4.4 实验2 |
| 3.5 实验数据分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 无人机实物系统搭建及飞行实验 |
| 4.1 无人机硬件结构 |
| 4.1.1 总体结构 |
| 4.1.2 STM32 主控制芯片 |
| 4.1.3 惯性测量单元 |
| 4.2 无人机飞控系统硬件调试与实现 |
| 4.2.1 遥控器行程校准 |
| 4.2.2 电调校准 |
| 4.2.3 加速度计校准 |
| 4.2.4 磁力计校准 |
| 4.2.5 机架水平校准 |
| 4.2.6 飞控上位机的使用 |
| 4.3 飞行实验 |
| 4.3.1 串级PID控制下飞行位置保持 |
| 4.3.2 串级PID控制下姿态角误差跟踪 |
| 4.3.3 AFADRC控制下飞行位置保持 |
| 4.3.4 AFADRC控制下姿态角误差跟踪 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 个人简介 |
| 已发表论文 |
| 致谢 |
（4）基于离散控制理论的可控高频耗散动力响应算法设计与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数值积分算法 |
| 1.2.2 数值算法在实时混合试验的应用 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 离散控制理论算法设计 |
| 2.1 离散控制理论 |
| 2.1.1 Z变换 |
| 2.1.2 传递函数 |
| 2.1.3 根轨迹设计 |
| 2.1.4 离散控制理论算法设计 |
| 2.2 一种无条件稳定显式算法 |
| 2.2.1 设计思路 |
| 2.2.2 新显式算法格式 |
| 2.2.3 参数推导 |
| 2.3 算法特性分析 |
| 2.3.1 线性系统稳定性 |
| 2.3.2 非线性系统稳定性 |
| 2.3.3 精度 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 可控高频耗散动力学显式算法 |
| 3.1 显式新算法设计 |
| 3.1.1 传递格式 |
| 3.1.2 参数推导 |
| 3.2 算法稳定性和精度分析 |
| 3.2.1 线性系统稳定性 |
| 3.2.2 非线性系统稳定性 |
| 3.2.3 算法精度分析 |
| 3.3 多自由度系统参数 |
| 3.4 算法误差过滤分析 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 实时混合试验算法对比分析 |
| 4.1 算法介绍 |
| 4.1.1 实时混合试验CHANG算法 |
| 4.1.2 实时混合试验中心差分法 |
| 4.1.3 实时混合试验CR法 |
| 4.1.4 实时混合试验新算法 |
| 4.2 算法传递矩阵 |
| 4.3 算法稳定性分析 |
| 4.3.1 线性稳定性 |
| 4.3.2 非线性稳定性 |
| 4.4 精度对比分析 |
| 4.4.1 线性系统 |
| 4.4.2 非线性系统 |
| 4.5 算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（5）缩尺TBM换刀机器人轨迹规划及控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 TBM换刀机器人技术研究现状 |
| 1.2.2 机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.2.3 机器人轨迹跟踪控制算法研究现状 |
| 1.2.4 现场总线技术的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及难点 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 基于相似理论的缩尺TBM换刀机器人设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相似理论及其方法介绍 |
| 2.3 TBM换刀机器人相似准则的建立 |
| 2.3.1 TBM换刀机器人相似参数的确定 |
| 2.3.2 TBM换刀机器人相似准则推导和相似系数确定 |
| 2.4 缩尺TBM换刀机器人结构设计与驱动选型 |
| 2.4.1 缩尺机器人零部件结构设计 |
| 2.4.2 缩尺机器人关节驱动设计 |
| 2.5 机器人换刀范围分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于关节空间的缩尺TBM换刀机器人轨迹规划算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于关节空间的轨迹规划算法设计与分析 |
| 3.2.1 基于五次多项式插值的关节轨迹规划算法设计 |
| 3.2.2 基于七次多项式插值的关节规划算法设计 |
| 3.2.3 基于七次多项式和梯形速度曲线混合插值的关节轨迹规划算法设计 |
| 3.3 基于混合插值算法的关节轨迹设计与时间分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 缩尺TBM换刀机器人运动学分析与动力学建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 缩尺换刀机器人运动学分析 |
| 4.2.1 基于改进D-H法的关节坐标系建立 |
| 4.2.2 关节D-H参数的确定及变换矩阵的推导 |
| 4.3 缩尺换刀机器人的动力学建模 |
| 4.3.1 机器人动力学描述与建模方法 |
| 4.3.2 缩尺换刀机器人的模型简化与等效 |
| 4.3.3 势能计算 |
| 4.3.4 动能计算 |
| 4.3.5 缩尺换刀机器人的动力学方程建立与关节力分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 缩尺TBM换刀机器人轨迹跟踪控制算法设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于重力与摩擦补偿的模糊自适应PD控制算法设计 |
| 5.2.1 模糊自适应PD控制原理 |
| 5.2.2 基于重力与摩擦补偿的模糊自适应PD控制算法设计与稳定性分析 |
| 5.2.3 基于重力与摩擦补偿的模糊自适应PD控制算法模糊系统设计 |
| 5.2.4 基于重力与摩擦补偿的模糊自适应PD控制算法仿真分析 |
| 5.3 基于计算力矩法的模糊自适应PD控制算法设计 |
| 5.3.1 基于计算力矩法的模糊自适应PD控制算法设计与稳定性分析 |
| 5.3.2 基于计算力矩法的模糊自适应PD控制算法模糊系统设计 |
| 5.3.3 基于计算力矩法的模糊自适应PD控制算法仿真分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 基于CAN总线的控制系统搭建与实验验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 CAN总线简介 |
| 6.3 CANopen协议分析与配置 |
| 6.3.1 CANopen协议简介 |
| 6.3.2 CAN标识符的分配 |
| 6.3.3 CANopen协议对象字典 |
| 6.3.4 CANopen通信对象 |
| 6.4 机器人控制系统的搭建与实验验证 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）基于机器视觉的SMT元器件3D重建与缺陷识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PCB视觉识别技术应用现状 |
| 1.2.2 光学三维重建技术研究现状 |
| 1.2.3 条纹光栅三维重建技术研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 |
| 第二章 SMT元器件高度缺陷视觉识别系统方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.2.1 识别对象及技术指标 |
| 2.2.2 课题检测要求分析 |
| 2.2.3 系统组成与工作流程 |
| 2.3 硬件系统设计 |
| 2.3.1 相机和镜头选型 |
| 2.3.2 图像采集卡选型 |
| 2.3.3 光源选型 |
| 2.3.4 光栅投影仪选型 |
| 2.3.5 运动控制方案设计 |
| 2.4 软件系统设计 |
| 2.4.1 软件系统结构设计 |
| 2.4.2 软件关键算法设计 |
| 2.5 PCB图像定位方案设计 |
| 2.5.1 基于Hough变换的mark圆检测 |
| 2.5.2 基于mark点的图像位姿校准 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进SURF配准的PCB图像精准拼接方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于SURF的特征点提取方法 |
| 3.2.1 常用特征点提取算法性能对比 |
| 3.2.2 SURF和 BRISK算法简介 |
| 3.2.3 PCB图像预处理方法 |
| 3.3 基于重合区域与复合条件约束的PCB图像配准方法 |
| 3.3.1 基于重合区域的图像特征提取方法 |
| 3.3.2 基于分块匹配的特征匹配方法 |
| 3.3.3 基于Hamming距离的特征点粗筛选方法 |
| 3.3.4 基于多条件约束的特征点精筛选方法 |
| 3.4 图像变换与图像融合方法 |
| 3.5 试验测试与结果分析 |
| 3.5.1 试验条件介绍 |
| 3.5.2 特征点匹配方法实时性验证试验 |
| 3.5.3 特征点误匹配筛选效率验证试验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多光栅数据融合的SMT元器件3D重建方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 条纹光栅三维重建系统 |
| 4.2.1 光栅投影系统结构简介 |
| 4.2.2 360°多光栅三维重建系统结构 |
| 4.3 基于四步相移法的PCB三维重建方法 |
| 4.3.1 四步相移法原理简介 |
| 4.3.2 系统标定方法 |
| 4.3.3 单光栅PCB三维重建 |
| 4.4 多光栅数据配准与融合方法 |
| 4.4.1 基于限值滤波的高度滤波方法 |
| 4.4.2 基于高斯加权平均的多光栅数据融合方法 |
| 4.5 试验测试与结果分析 |
| 4.5.1 试验条件介绍 |
| 4.5.2 多光栅数据融合方法性能验证试验 |
| 4.5.3 多光栅三维重建方法精度验证试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 SMT元器件高度缺陷识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PCB元器件定位与分割方法 |
| 5.2.1 基于多特征的元器件定位方法 |
| 5.2.2 基于灰度统计的阈值分割方法 |
| 5.3 基于三维数据的PCB板弯误差校正方法 |
| 5.3.1 基于HSV特征的PCB绿油面提取方法 |
| 5.3.2 元器件高度校正方法 |
| 5.4 PCB元器件高度缺陷识别方法 |
| 5.4.1 基于区域映射的高度提取方法 |
| 5.4.2 元件高度识别方法 |
| 5.4.3 元件起翘识别方法 |
| 5.4.4 电极起翘识别方法 |
| 5.4.5 电极平整度识别方法 |
| 5.5 试验测试与结果分析 |
| 5.5.1 试验条件介绍 |
| 5.5.2 PCB元器件定位方法性能验证试验 |
| 5.5.3 PCB板弯误差校正方法性能验证试验 |
| 5.5.4 高度缺陷识别方法性能验证试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 缺陷识别系统软件设计与试验分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 缺陷识别系统软件设计 |
| 6.2.1 离线参数设定模块设计 |
| 6.2.2 在线检测模块设计 |
| 6.2.3 数据管理模块设计 |
| 6.3 系统检测试验与误差分析 |
| 6.3.1 系统检测流程验证试验 |
| 6.3.2 系统缺陷识别准确性试验 |
| 6.3.3 误差分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读硕士学位期间获得的科研结果 |
（7）蛋白芯片自动加样系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 蛋白芯片技术及检测方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外发展现状与趋势 |
| 1.3.2 国内发展现状与趋势 |
| 1.3.3 自动加样系统关键技术研究现状 |
| 1.4 论文研究意义和研究内容 |
| 2 自动加样系统的方案设计 |
| 2.1 自动加样系统的设计要求 |
| 2.2 自动加样系统结构及工作流程 |
| 2.3 自动加样系统设计 |
| 2.3.1 总体系统方案设计 |
| 2.3.2 机械臂控制模块 |
| 2.3.3 样本加注模块 |
| 2.3.4 温育模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自动加样系统的硬件设计 |
| 3.1 微控制器的选型 |
| 3.2 机械臂模块硬件设计 |
| 3.2.1 机械臂硬件结构设计 |
| 3.2.2 机械臂元件选型及电路设计 |
| 3.3 样本加注模块设计 |
| 3.3.1 加样移液器硬件结构 |
| 3.3.2 液面检测方法 |
| 3.4 温育模块 |
| 3.4.1 温育模块硬件结构 |
| 3.4.2 温育仓加热方式 |
| 3.4.3 元件选择及电路设计 |
| 3.5 液晶显示模块 |
| 3.6 通讯模块 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 自动加样系统软件及算法设计 |
| 4.1 自动加样系统软件设计 |
| 4.1.1 机械臂模块软件设计 |
| 4.1.2 样本加注模块软件设计 |
| 4.1.3 温育模块软件设计 |
| 4.2 机械臂模块控制算法设计 |
| 4.2.1 加减速算法的对比 |
| 4.2.2 S型加减速算法优化 |
| 4.2.3 S型加减速算法的实现 |
| 4.2.4 多轴控制策略 |
| 4.3 样本加注模块电机控制策略 |
| 4.4 温度控制算法设计 |
| 4.4.1 温育仓系统建模 |
| 4.4.2 PID控制原理 |
| 4.4.3 模糊控制基本原理 |
| 4.4.4 模糊PID控制器设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验测试及仿真 |
| 5.1 加样机械臂定位精度实验 |
| 5.1.1 x、y轴定位精度 |
| 5.1.2 z轴定位精度实验 |
| 5.1.3 xOy平面定位精度实验 |
| 5.2 样本加注模块实验 |
| 5.2.1 液面检测实验 |
| 5.2.2 移液定量关系确定 |
| 5.2.3 定量移液实验 |
| 5.3 温育仓模块仿真验证 |
| 5.3.1 仿真系统搭建 |
| 5.3.2 实验仿真 |
| 5.4 温育仓实验测试 |
| 5.4.1 温育仓加热实验 |
| 5.4.2 温育仓抗扰能力实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（8）基于双种子曲线扩展的离轴自由曲面反射系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 自由曲面在离轴反射式光学系统中的应用 |
| 1.3 离轴自由曲面反射光学系统设计方法 |
| 1.3.1 多曲面同步设计(SMS)法 |
| 1.3.2 偏微分方程(PDE)法 |
| 1.3.3 逐点构建-迭代(CI)方法 |
| 1.3.4 种子曲线扩展(SCE)算法 |
| 1.4 本文主要研究内容和安排 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第二章 基于DSCE算法的离轴自由曲面反射成像系统设计 |
| 2.1 SCE算法在构建自由曲面时的法向矢量误差累积效应 |
| 2.1.1 SCE算法概要 |
| 2.1.2 误差角的产生 |
| 2.2 DSCE算法 |
| 2.2.1 DSCE算法概要 |
| 2.2.2 自由曲面的拟合 |
| 2.3 离轴反射成像系统光学设计实例 |
| 2.3.1 自由曲面离轴单反光学系统设计 |
| 2.3.2 含两个自由曲面的离轴三反光学系统设计 |
| 2.3.3 “之”字形自由曲面离轴三反光学系统设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 自由曲面在离轴反射成像光学系统中的应用 |
| 3.1 基于DSCE算法的自由曲面车载抬头显示器的光学设计 |
| 3.1.1 HUD系统设计原理及设计指标 |
| 3.1.2 基于DSCE算法设计HUD系统中的自由曲面 |
| 3.1.3 HUD系统设计结果分析 |
| 3.1.4 HUD光学系统的自由曲面加工公差分析 |
| 3.2 基于DSCE算法的超短焦投影系统设计 |
| 3.2.1 超短焦投影系统设计指标 |
| 3.2.2 利用DSCE算法构建超短焦投影系统初始结构 |
| 3.2.3 系统的优化和分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 自由曲面离轴双反激光整形系统设计 |
| 4.1 自由曲面离轴双反激光整形系统设计原理 |
| 4.1.1 建立光源与目标面间的能量映射关系 |
| 4.1.2 自由曲面的构建 |
| 4.2 自由曲面离轴双反激光整形系统设计实例 |
| 4.2.1 系统的构建 |
| 4.2.2 系统扩束率与目标面均匀度间的关系 |
| 4.2.3 离轴角与目标面均匀度间的关系 |
| 4.3 公差分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）多智能体系统自主规避任务决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 典型多智能体系统技术发展 |
| 1.2.1 无人机集群避碰技术研究现状 |
| 1.2.2 多自由度空间机械臂避障技术研究现状 |
| 1.2.3 航天器规避机动算法发展现状 |
| 1.3 基于自学习理论的决策方法国内外研究现状 |
| 1.3.1 多智能体深度强化学习方法研究现状 |
| 1.3.2 深度神经网络压缩及加速方法研究现状 |
| 1.3.3 稀疏奖励强化学习方法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构 |
| 1.4.1 存在问题及技术难点 |
| 1.4.2 研究内容及章节安排 |
| 第2章 多智能体系统决策模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动力学相关描述 |
| 2.2.1 多智能体系统运动模型 |
| 2.2.2 空间拦截器制导律 |
| 2.3 多智能体部分可观决策模型 |
| 2.3.1 马尔科夫决策过程理论基础 |
| 2.3.2 分布式部分可观马尔科夫博弈 |
| 2.3.3 常规回报函数设计思路 |
| 2.4 序列决策问题求解方法 |
| 2.4.1 模糊系统 |
| 2.4.2 有限状态机 |
| 2.4.3 蒙特卡洛树搜索 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于ACTOR-CRITIC架构的自主决策算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题场景描述 |
| 3.2.1 航天器规避机动问题场景描述 |
| 3.2.2 空间机械臂轨迹规划场景描述 |
| 3.2.3 多智能体系统决策流程分析 |
| 3.3 多智能体策略梯度强化学习方法 |
| 3.3.1 算法基础理论框架 |
| 3.3.2 策略梯度算法收敛性分析 |
| 3.3.3 策略梯度方法在多智能体系统中应用 |
| 3.4 基于信度分配的多智能体强化学习框架 |
| 3.4.1 航天器规避决策方法 |
| 3.4.2 案例优选的空间机械臂决策方法 |
| 3.4.3 基于信度分配的算法收敛性分析和改进 |
| 3.4.4 网络结构设计及算法流程 |
| 3.5 仿真及结果分析 |
| 3.5.1 基于最优控制理论的对比算法 |
| 3.5.2 航天器规避机动仿真 |
| 3.5.3 空间机械臂轨迹规划仿真 |
| 3.5.4 强化学习算法仿真结果简析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多智能体分布式协同避碰决策方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 有限空域无人机集群避碰问题分析 |
| 4.2.1 求解策略的训练方法 |
| 4.2.2 在线协调和沟通机制 |
| 4.3 多智能体强化学习系统设计 |
| 4.3.1 状态空间和动作空间选取 |
| 4.3.2 系统体系结构和流程分析 |
| 4.3.3 回报函数设计 |
| 4.4 仿真及结果分析 |
| 4.4.1 仿真条件设定 |
| 4.4.2 训练曲线及场景案例仿真 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于优化神经网络的分布式规避决策方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多航天器对多拦截器协同规避问题研究 |
| 5.2.1 状态空间和动作空间选取 |
| 5.2.2 系统体系结构和流程分析 |
| 5.2.3 回报函数设计 |
| 5.3 基于自适应重构方法的深度神经网络优化方法 |
| 5.3.1 神经网络结构设计 |
| 5.3.2 权值聚类及量化 |
| 5.3.3 自适应分层重构剪枝 |
| 5.4 仿真及结果分析 |
| 5.4.1 基于微分对策理论的对比算法 |
| 5.4.2 神经网络优化算法试验及数值仿真 |
| 5.4.3 强化学习训练及场景案例仿真 |
| 5.4.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于逆值法的多航天器自学习规避算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 稀疏奖励强化学习算法分析 |
| 6.2.1 规避任务分析 |
| 6.2.2 常规强化学习方法局限 |
| 6.2.3 逆值法强化学习算法 |
| 6.2.4 算法核心逻辑流程 |
| 6.3 多智能体稀疏奖励自学习系统设计 |
| 6.3.1 自学习系统结构设计 |
| 6.3.2 信念状态估计方法 |
| 6.3.3 逆值法在案例中的收敛性简析 |
| 6.3.4 网络结构和算法流程 |
| 6.4 仿真及结果分析 |
| 6.4.1 基于有限状态机的对比算法 |
| 6.4.2 仿真条件设定 |
| 6.4.3 结果对比分析 |
| 6.4.4 算法优势及改进分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）运动姿态视频测量分析仪高速JPEG译码器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 JPEG图像压缩标准的发展 |
| 1.2.2 高速JPEG译码技术的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与研究目标 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 分析仪系统结构与高速译码器方案 |
| 2.1 运动姿态视频测量分析仪 |
| 2.1.1 分析仪系统结构 |
| 2.1.2 任务切割与映射 |
| 2.1.3 图像实时采集与存储 |
| 2.2 JPEG编译码存储系统 |
| 2.3 高速JPEG译码器设计指标 |
| 2.4 高速译码器总体架构 |
| 2.5 实现平台及资源分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高速译码算法设计与仿真分析 |
| 3.1 JPEG标准的基本原理和方法 |
| 3.2 JPEG编码过程 |
| 3.3 高速译码算法设计 |
| 3.3.1 数据预处理模块设计 |
| 3.3.2 熵解码模块设计 |
| 3.3.3 反量化和反Zig Zag扫描模块设计 |
| 3.3.4 高速2D-IDCT模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 高速译码器FPGA实现 |
| 4.1 译码器总体结构设计 |
| 4.2 数据预处理模块FPGA实现 |
| 4.2.1 输入缓冲模块 |
| 4.2.2 数据选择模块 |
| 4.2.3 JFIF头文件解析模块 |
| 4.2.4 数据拼接模块 |
| 4.3 熵解码模块FPGA实现 |
| 4.3.1 读入数据模块 |
| 4.3.2 Huffman解码模块 |
| 4.3.3 DPCM_RLD 解码模块 |
| 4.4 反量化和反Zig Zag扫描模块FPGA实现 |
| 4.5 高速2D-IDCT变换模块FPGA实现 |
| 4.5.1 第一级1D-IDCT单元设计 |
| 4.5.2 转置单元设计 |
| 4.5.3 第二级1D-IDCT单元设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试与结果分析 |
| 5.1 测试平台搭建 |
| 5.2 测试方案 |
| 5.3 模块联调仿真测试 |
| 5.4 系统性能测试与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
四、RSOFCPN:CONTROL SYSTEM STRUCTURE ANDALGORITHM DESIGN（论文参考文献）
- [1]面向海空协同观测任务的控制算法研究[D]. 陈旭. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]涡扇发动机H∞输出反馈控制及时延补偿策略[D]. 李杰杰. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]变负载无人机的自适应模糊自抗扰控制研究[D]. 吴仪政. 华东交通大学, 2021(01)
- [4]基于离散控制理论的可控高频耗散动力响应算法设计与分析[D]. 赵旭. 青岛理工大学, 2021(02)
- [5]缩尺TBM换刀机器人轨迹规划及控制策略研究[D]. 郭凯. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]基于机器视觉的SMT元器件3D重建与缺陷识别方法研究[D]. 勒系遥. 江南大学, 2021(01)
- [7]蛋白芯片自动加样系统设计[D]. 王晴悦. 西安工业大学, 2021(02)
- [8]基于双种子曲线扩展的离轴自由曲面反射系统设计[D]. 张杨柳. 江南大学, 2021(01)
- [9]多智能体系统自主规避任务决策方法研究[D]. 赵毓. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [10]运动姿态视频测量分析仪高速JPEG译码器设计[D]. 刘思军. 西南科技大学, 2021