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粒子群算法多目标优化下的超混沌人脸图像加密
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作者 余锦伟 谢巍 +1 位作者 张浪文 余孝源 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期875-884,共10页
本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参... 本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参数,并采用SHA-256算法生成混沌系统的初始值,迭代生成高敏感性的随机序列;其次,利用随机序列执行像素置乱、扩散和行列置乱操作,生成初始加密人脸图像;然后,将加密人脸图像视为PSO算法的个体,通过迭代更新个体的位置优化考虑多项指标的适应性函数;最后,确定混沌系统的最优参数,并得到最佳的加密人脸图像.实验结果表明,本文的方法在信息熵、像素相关系数、NPCR和UACI方面的表现都优于主流方法,这说明本文所提方法具有更高的安全性. 展开更多
关键词 混沌系统 粒子群算法 图像加密 智能优化 人脸隐私保护
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一类输入饱和非仿射非线性系统的非线性动态逆控制 被引量:5
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作者 杨浩 裴海龙 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期425-432,共8页
输入饱和是实际系统中经常遇到的问题,很多已有的控制方法要求被控系统具有仿射结构.本文针对一类具有输入饱和的非仿射纯反馈非线性系统提出了一种基于奇异值摄动理论的非线性动态逆控制方法.首先构建一个快变子系统,在慢时间尺度下将... 输入饱和是实际系统中经常遇到的问题,很多已有的控制方法要求被控系统具有仿射结构.本文针对一类具有输入饱和的非仿射纯反馈非线性系统提出了一种基于奇异值摄动理论的非线性动态逆控制方法.首先构建一个快变子系统,在慢时间尺度下将非仿射非线性系统转换为具有仿射结构的线性系统,从而应用已有的控制算法实现控制目的.为了消除输入饱和带来的影响,建立一个中间子系统对理想控制量与输入饱和限制下控制量的差进行估计和补偿.所提出的控制方法不依赖于被控系统固有的时标分离特性,并能证明闭环系统指数跟踪参考轨迹.该方法具有良好的扩展性,可以根据实际需求与多种控制算法相结合.与动态面控制器和传统近似动态逆控制器的对比仿真结果验证了本文控制方法的有效性. 展开更多
关键词 非仿射非线性系统 非线性控制 奇异值摄动 输入饱和 反步法
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基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量建模方法 被引量:4
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作者 方港 袁珑华 +5 位作者 王晓明 李艳 黄道平 于广平 叶洪涛 刘乙奇 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期126-136,共11页
污水处理系统是一个复杂的非线性、大时延的动态系统,由于工艺的复杂性、检测设备的不完备性以及经济成本的限制,一些重要的出水指标无法实现精准的检测。为解决此问题,文中提出了基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量方法。传统动态神经... 污水处理系统是一个复杂的非线性、大时延的动态系统,由于工艺的复杂性、检测设备的不完备性以及经济成本的限制,一些重要的出水指标无法实现精准的检测。为解决此问题,文中提出了基于集合卡尔曼-Elman网络的软测量方法。传统动态神经网络具有能够处理时延信息数据的动态记忆能力,可用于基于数据驱动的软测量建模过程。但是,常规训练方法容易使神经网络陷入局部最小值,导致模型预测性能欠佳。鉴于此,文中引入集合卡尔曼滤波技术和对偶有限样本集合卡尔曼技术对典型的动态神经网络——Elman神经网络进行无梯度训练,构建新型软传感器模型,不仅有效提高了传统Elman神经网络的预测能力,而且提供了一种简单、无梯度的神经网络训练方法。将该方法在加州大学欧文分校的污水处理数据(UCI数据)上进行验证,结果表明,文中方法具有较好的预测性能,集合卡尔曼滤波技术可作为一种无梯度的替代方法来训练神经网络。 展开更多
关键词 软测量 集合卡尔曼滤波 ELMAN神经网络 污水处理
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涵道尾座式垂直起降飞行器全包线飞行控制 被引量:3
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作者 程子欢 裴海龙 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1863-1873,共11页
本文针对一种新型涵道尾座式垂直起降飞行器的非线性控制问题,提出一种全包线飞行控制方案.在设计的控制框架中,采用统一的坐标系描述该飞行器的多模态特性.对于不可测量的外部力矩,设计了辅助系统进行观测及自适应律进行补偿;对于可测... 本文针对一种新型涵道尾座式垂直起降飞行器的非线性控制问题,提出一种全包线飞行控制方案.在设计的控制框架中,采用统一的坐标系描述该飞行器的多模态特性.对于不可测量的外部力矩,设计了辅助系统进行观测及自适应律进行补偿;对于可测的合外力,设计了一种基于加速度测量的拉力/姿态几何解耦方法;同时,给出了保证闭环系统全局指数稳定的充分条件.最后,所述控制方案成功应用于一小型涵道尾座式无人机上,并完成了飞行器垂直/水平模态转换飞行试验,验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 涵道尾座式飞行器 垂直起降 无人机控制 飞行模态转换控制
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结合空间插值的水污染浓度边界跟踪
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作者 张谦 裴海龙 邬依林 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期171-179,共9页
针对水污染扩散浓度边界跟踪的问题,通过随机采样以及比较不同的拟合参数,对浓度场进行地统计学空间插值运算,重构污染源扩散浓度场,再根据浓度场重构时参数拟合的结果,采用模型预测控制方式,对水面移动机器人移动轨迹进行寻优,控制移... 针对水污染扩散浓度边界跟踪的问题,通过随机采样以及比较不同的拟合参数,对浓度场进行地统计学空间插值运算,重构污染源扩散浓度场,再根据浓度场重构时参数拟合的结果,采用模型预测控制方式,对水面移动机器人移动轨迹进行寻优,控制移动机器人移动并最终实现对污染扩散边界进行跟踪。仿真结果表明,该方法能够准确预测浓度场分布,并使得移动机器人快速跟踪到既定浓度边界,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 浓度场 空间插值 模型预测控制 浓度边界
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基于混合运动模型的相对状态估计
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作者 夏睿灿 裴海龙 《控制理论与应用》 EI CAS 2024年第7期1207-1215,共9页
相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度,在航天场景由外力矩计算,而在日常环境中由于未知阻力普遍存在,准确的外力矩难以获取,角加速度一般由角速度差分近似,导致相对状态估计精度下降.对此,本文构建一种仅依赖惯性测量的... 相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度,在航天场景由外力矩计算,而在日常环境中由于未知阻力普遍存在,准确的外力矩难以获取,角加速度一般由角速度差分近似,导致相对状态估计精度下降.对此,本文构建一种仅依赖惯性测量的相对运动模型,称为混合运动模型,其将恒定加速度模型与向量运动学结合,在独立于力矩和惯性状态的情况下,精确预测相对状态.此外,本文设计扩展卡尔曼滤波器(EKF),将该运动模型与视觉相对观测结合,实现高精度相对状态估计,并以仿真和实际数据评估其性能.仿真实验从轨迹动态特性和相对观测丢失的角度对比该EKF和目前先进的方法,结果证明本文提出的方案具有较高的精度和稳定性.实际实验利用本方法实现虚拟现实应用中的六自由度手柄视觉跟踪,验证其具备先进的毫米级定位精度,演示链接见https://www.bili bili.com/video/BV1mv4y1d7iD/. 展开更多
关键词 相对状态估计 多机器人协同 虚拟现实 扩展卡尔曼滤波器 传感器融合
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