从H_∞最优控制理论出发,推导出Smith预估器的设计方法,它应用在冷轧AGC中具有较好的性能和鲁棒稳定性。

板形与板厚是带材轧制中的两大重要指标,厚度控制是靠AGC系统来实现的。针对AGC系统存在滞后及干扰的控制难题,将鲁棒控制的方法应用到AGC系统的控制器设计中,并对所设计的系统进行仿真研究。仿真结果表明本方法可以补偿滞后及克服干扰的影响。

在轧机液压AGC系统及其运行机理的基础上,建立了电液位置控制系统数学模型。通过FB Generater、C语言等对优化后的网络进行编写封装,得到了基于改进人工鱼群算法优化的神经网络智能控制器,创建了基于神经网络智能算法的CFC(连续功能图)块,并在西门子FM458平台下对电液系统模型进行控制实验。实验结果表明,人工鱼群算法优化后的神经网络控制器能够准确、快捷的达到控制要求,此方法应用于冷轧AGC控制行之有效。

针对弱纹理环境下SLAM系统只依靠单一传感器鲁棒性较差的问题,提出一种视觉、单线激光雷达与惯性相结合的机器人SLAM算法。在视觉与雷达预处理阶段,视觉提取点线特征,同时雷达帧间匹配过程采用激光点到其最近两个点连线的距离构建误差方程,实现更高精度匹配效果。采用惯性传感器与轮速里程计进行雷达运动畸变校正,同时雷达估计信息为单目点线特征三角化提供良好深度值,再利用点线视觉信息、雷达点云信息与惯性测量单元紧耦合优化机制提高机器人SLAM的精确度。最后,将该方法在仿真环境和真实弱纹理环境进行实验。结果表明:该方法定位准确率达到98.6%,在弱纹理环境中定位效果具有较强的鲁棒性和准确性,满足实际需求。

针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点，提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度，利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络，在获得网络结构的同时得到初始参数，避免网络模型训练的繁琐，并利用测试函数证明优化后的网络具有良好的逼近能力。然后利用优化后记忆径向基神经网络的自校正功能在线细调PID参数，仿真结果表明，该控制系统跟踪快、超调小、适应性强，控制品质优于传统PID和普通径向基神经网络PID控制方法。

针对四柱万能液压机锻压机床的工艺要求，本文介绍了采用Ｆ１—４０ＭＲ可编程序控制器实现其控制功能的系统组成和程序设计，并对液压系统因渗漏可能导致油压保不住而下跌这一实际问题，从电气上采取了措施，以保证实际油压恒定在某个要求的保压值范围之内。

针对传统混合高斯模型进行运动目标检测易受环境噪声或光照变化干扰,检测结果存在空洞、边缘缺失等问题,提出一种改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测算法。在混合高斯模型建立之初,采用较大的学习率快速消除背景干扰信息,当模型趋于稳定后,根据目标运动状态不断调整学习率,实现自适应修正背景模型。同时引入光照变化因子调整模型更新率,有效克服光照变化的影响。为提高目标边缘连续性,采用基于图像相似度的四帧差分法并结合

为实现动态场景下机器人快速准确地检测与跟踪运动目标,提出一种基于精确背景补偿的运动目标检测方法,并利用Kalman滤波扩展的KCF算法进行目标跟踪。针对传统ORB算法存在特征点分布不均匀、误匹配率高导致背景补偿效果不佳的问题,采用小波变换及图像分块处理保证提取的特征点数目及均匀分布,通过SURF算法提取具有尺度不变性的特征点并构建ORB描述子。利用KNN算法与对称约束相结合的特征匹配法提高匹配精度,同时引入改进的RANSAC方法精确求解全局运

插补是数控机床等轮廓控制系统的主要功能，数字信号处理器技术的发展，为插补功能的软件实现提供了极有利条件，软件插补的速度和精度都得到有效提高。在分析数字积分插补原理的基础上，给出了一种以TI公司新一代DSP芯片TMS320F28335为控制核心的数字积分（DDA）算法两轴圆弧插补的实现方案，详细介绍了该方案硬件和软件的设计方法。通过实验验证，取得了较好的效果，具有较高的实际应用价值。

在采用采样控制来解决冷轧机AGC系统中测厚仪滞后问题时由于忽略液压伺服系统的惯性使得当采样周期等于纯滞后时间时不能达到相应的控制效果。本文在选择采样周期时将液压系统影响考虑在内并提出辨识液压系统的等效惯性时间常数的方法。仿真结果和实际应用证明该方法控制效果良好。