一、可用性的定义 二、支持可用性的设计原则 1、可学习性 2、灵活性 3、鲁棒性 二、可用性的评估方法 1、用户模型法、启发式评估、认知性遍历、 2、用户测试和用户调查法等 三、人机交互界面设计

根据零水印概念,提出一种基于小波和混沌的多重水印零嵌入算法.该算法利用小波零树结构构造匹配矩阵,然后用其加载已由混沌空域置乱的多重二值图像水印.算法实现了多重水印的零嵌入,从根本上保证了水印的不可见性,并能够进行分级盲检测.实验表明,该方法鲁棒性较强,安全性良好,具有可靠性和可行性

针对永磁同步电机系统解耦性能,提出一种逆控制的新型控制策略,应用逆系统方法对永磁同步电机进行解耦控制研究.通过对永磁同步电机的数学模型可逆性分析,将永磁同步电机系统解耦成二阶线性转速与一阶线性定子电流两个低阶的线性子系统.仿真结果表明,控制方案具有优良的动态和静态性能,且对负载变化具有较强鲁棒性

针对矢量控制系统存在的参数鲁棒性差这一难点问题,基于自抗扰控制原理,提出了将转子时间常数的变化看作磁链子系统的一种内扰,转子磁链幅值的变化对转速子系统的影响作为转速子系统的内扰,负载对转速子系统的影响作为转速子系统的外扰,并分别通过扩张状态观测器的扩张状态予以估计和补偿的感应电机变频调速系统新型控制方案.该方案有效地解决了参数时变对矢量控制系统解耦性能的影响以及一般矢量控制系统存在的快速性与平稳性矛盾,仿真结果证明了方案的正确性与有效性

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

针对轮船螺旋桨清洗时因空间结构曲面复杂而难清理的问题,设计一种搭载于水下吸附式机器人载体上的射流超灵巧机械臂(hyper-dexterous manipulator,HDM)清洗装置.结合无骨架类生物肌肉高自由度特点构建超灵巧机械臂结构,采用虎克铰接的连接方式替换相邻关节连接处的柔性构件,兼顾了高压水射流承载压力高的特点.运用几何分析法对单端机械臂进行正逆运动学建模,基于多关节连杆变换通式推导出基于等圆弧假设下的机械臂模型,进而得出其多关节驱动空间与操作空间的映射关系.仿真实验和物理实验对比结果表明,所设计的机械臂能够达到期望的操作空间位姿,并能在加载实验下保证一定的鲁棒性

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高

为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统。鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性。仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信。外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性