西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程PPT课件讲稿（2006）Chapter 11 模糊与卡尔曼滤波目标跟踪控制系统的比较 Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking control system

跟踪过程：环路原本锁定，由于外界因素造成环路 失锁，而环路通过自身的调节过程可以重新维持锁定的 过程。 环路中有两种不同的自动调节过程： 捕捉过程：环路原本失锁，闭合后环路通过自身 的调节由失锁进入锁定的过程。 当环路处于跟踪状态时，一般相位误差较小，锁 相环可视为线性系统

5.5解耦控制问题 一动态解耦问题

11.1 基本原理 11.2 基本迭代学习控制算法 11.3 迭代学习控制的关键技术 11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例 11.5 线性时变连续系统迭代学习控制 11.6 移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制

系统稳定是系统能够正常工作的前提,当系统不稳定时,任何扰动都将使系 统的输出趋于无穷。但对于稳定系统,还需要有较好的动态性能。一般要求系统 跟踪输入变化的速度要快,跟踪精度要高

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求

伺服系统又称为随动系统或跟踪系统，是一种自动控制系统。 在这种系统中，执行元件能以一定的精度自动地按照输人信号的变 化规律动作。液压与气压伺服系统是由液压元件或气压元件组成的 伺服系统

第6章目标距离的测量 6.1脉冲法测距 6.2调频法测距 6.3距离跟踪原理 6.4数字式自动测距器

Microsoft Excel 2000是处理数据的电子 表格程序，具有强大的表格处理功能。可 以协助用户轻松地输入数据、处理数据， 并通过它提供的函数进行自动运算，实现 制表自动化。该程序广泛应用于财务、预 算、统计、数据跟踪和数据汇总等工作中

在GSM这样的小区制蜂窝移动通信网中,为了便于管理,划分了若 干不同等级的区域,但无论移动台处于何处,只要是在系统区域内,就应 该能够实现所有的功能,包括越区切换自动漫游等。为此,网络必须时 刻跟踪并掌握移动台所处的位置,及时更新移动台的相关信息。这就是要 进行位置登记和删除的原因。 口移动台位置登记和删除是网络移动管理功能的一个重要方面,其进 程涉及到MS、BS、MSC和位置寄存器L、LR,以及相应的接口