锅炉水位的仿人前馈控制研究

锅炉水位的控制因其变化特性而具有鲜明的特点.提出的仿人前馈控制系统测取汽包水位、蒸汽量和给水量三冲量,基于物料平衡原理,按照仿人操作方式改造为前馈和反馈的组合控制,区别于常用的串级控制,取得良好的控制效果.仿真与实际运行证明,该算法具有结构简单、物理意义清晰、投运方便的优点.     

非线性PID仿人智能控制算法及仿真

针对仿人智能算法中,由固定增益的比例和智能积分组成的控制器不能获得满意的动静态控制性能的缺点,在系统阶跃响应曲线的不同阶段,模拟了经验丰富的操作人员的控制策略,将非线性比例环节、积分环节和固定增益的微分环节引入到仿人智能控制中,提出了一种非线性PID仿人智能控制算法。通过对三阶系统的数值仿真,证明了该算法的有效性。     

钢坯加热炉炉温仿人智能控制策略的研究

针对钢坯加热炉炉温控制现状及存在的问题,依据仿人智能控制原理,建立炉温的仿人智能控制策略.并利用MATLAB仿真软件对仿人智能控制算法与常规PID控制算法进行对比仿真实验,结果表明仿人智能控制策略在炉温控制方面有较好的控制效果和更强的适应性.     

仿人智能积分控制算法改进研究

仿人智能积分控制算法已被提出并被写入教科书中，是一种公认的有效的先进算法，但这种算法仍然存在一些缺陷，在指出这些缺陷的同时，分析了产生的原因并提出了改进后的仿人智能积分控制算法，然后用MATLAB仿真试验，证实了改进后算法的有效性和优越性。     

仿人机器人行走系统运动学算法的研究

仿人机器人行走系统的运动学是仿人机器人实现拟人化运动的基础,为了完成仿人机器人行走系统的运动学分析,基于旋量法建立仿人机器人行走系统运动学模型,其逆解采用Paden-Kahan子问题和刚体运动学特性相结合的方法加以求解。以10自由度仿人机器人行走系统为例,使用该算法进行运动学求解,通过对比原理样机运动学实验数值,结果为位姿最大相对误差2.34%,关节输出最大相对误差2.25%,表明了该方法的高精确度。该方法简化了仿人机器人行走系统运动学分析过程,便利了旋量理论在仿人机器人运动学中的应用。     

仿人足球机器人视觉系统快速识别与精确定位

针对仿人足球机器人视觉需求,提出一种同时进行色块分割和特征提取的目标识别算法和一种基于仿人机器人物理模型的单目定位方法.目标识别算法采用八邻域法对图像进行边缘跟踪完成色块分割,同时计算边缘点几何信息得到图形特征,并应用辐射对称算法提高物体识别准确度,其处理效率比普通方法提高近一倍.目标定位算法结合摄像机小孔成像模型和仿人机器人三连杆模型,可以精确定位视觉范围内的目标.在自主仿人足球机器人系统中的成功应用表明,所提的目标识别算法和定位模型具有较好的效果.     

基于动作基元的拟人机械臂仿人运动规划

拟人机械臂的仿人运动作为仿人机器人的运动基础,一直都是研究的热点及难点。针对拟人机械臂仿人运动的模型多样化及运动相似性特点,本文提出了一种基于动作基元的拟人臂仿人运动规划算法,对模型建立和逆运动学求解两方面展开研究。首先对手臂结构进行解耦,通过引入动作基元的概念,将动作基元作为连接手臂模型及拟人臂模型之间的桥梁,从而满足模型多样化的要求。提出动作基元的提取法则,确定不同动作基元之间的连接方式,建立动作基元与拟人臂反解算法之间的映射关系。同时提出了一种基于动作基元的运动框架,以满足不同拟人臂平台的仿人运动任务,实现方法的通用性。其次,针对多模型状态下的逆运动学求解问题,根据动作基元的运动特点,建立了不同动作基元模型下的拟人臂臂姿预测指标,实现拟人臂逆运动学的求解。最后,在仿人机器人NAO平台上分别进行了相似性实验验证和仿人运动实验验证。在相似性实验中,NAO采用该方法产生仿人运动并与实际人臂运动进行对比,运动过程中的肘部误差能够控制在1cm以内,满足仿人运动的精度要求。在仿人运动实验中,该方法分别与最小势能法和最小二乘法进行了一组仿人运动对比,在相似度上分别提高了7%和58%。该方法的提出在保证拟人臂仿人运动精度的基础上,使复杂的仿人运动模块化、简单化。     

一种仿人智能Fuzzy控制方法

首先介绍了Ｆｕｚｚｙ控制的基本原理，然后针对经典模型稳态精度不高的弱点，在Ｆｕｚｚｙ控制器中引入一种仿人智能调节器，提出一种仿人智能Ｆｕｚｚｙ控制方法。给出了仿人智能Ｆｕｚｚｙ控制方法的具体算法及相应的应用示例。     

液压电梯控制系统的两级控制器设计

以液压电梯为试验系统设计了基于专家控制器和仿人智能积分控制器的两级控制器,选取运行过程中一个阶段的误差积分作为系统运行性能评价指标,由专家控制器根据上次运行结果修正仿人智能积分控制器的有关参数,增强控制系统的自适应性和鲁棒性,通过试验验证了两级控制器的优越性和选取的系统运行性能评价指标的合理性.     

轮式仿人机器人的ZMP建模及动态稳定判据

介绍了ZMP的概念,比较常见的几种ZMP建模方法,提出将高效牛顿-欧拉算法(RENA)与ZMP的概念相结合的迭代ZMP建模方法,并利用该方法完成轮式仿人机器人的ZMP建模.通过模型分析,得出该轮式仿人机器人的ZMP简化计算公式.最后得出此类轮式仿人机器人的稳定性判据及稳定度的定义.     

水下机器人运动控制中的仿人智能控制策略

针对水下机器人(ROV)运动时表现出的不确定性,其精确的数学模型难以建立,导致常规的PID很难对其进行有效控制的问题,提出了几种控制策略,并作了分析对比,最终选择仿人智能控制策略。给出了控制策略和控制算法,并详细分析了仿人智能控制器的设计方法。对某水下机器人运动控制对象进行仿真,结果证明了该控制策略的可行性和有效性,也表明系统动、静态品质好。     

变论域模糊仿人智能控制

从优化模糊控制器的角度出发,讨论了变论域思想和伸缩因子的概念,同时就量化、比例因子和伸缩因子的关系进行了分析,在此基础上将模糊和变论域思想相结合,形成变论域模糊控制结构;进而将其与仿人智能控制相结合。为防止由控制量切换引起的系统扰动,引入比值切换方式;为消除系统余差,引入智能积分开关。最后通过对工业常见二阶时滞系统进行仿真研究,表明该方法达到了预期目的,性能明显高于未改进的仿人智能控制。     

复杂系统中的仿人智能控制策略

复杂系统往往表现出不确定性，其精确的数学模型难以建立，导致常规的PID很难对其进行有效的控制，为此作者提出了几种控制策略，并进行了分析对比，最终选择仿人智能控制策略。文中给出了控制策略和控制算法，并详细分析了仿人智能控制器的设计方法，最后对某复杂工业控制对象进行了仿真，结果证明了该控制策略的可行性和有效性，系统动、静态品质好。     

基于模拟的定点算术数据通路等价性验证

为证明定点数据通路的定点算术规范与转换后的寄存器传输级实现是等价的,结合算术转换和多项式函数对实现序列加法、乘法、移位运算的定点数据通路进行建模,根据多项式函数的结论得到对定点数据通路进行等价验证所需要的模拟向量数的上界,避免穷举所有的模拟向量。实验结果证明本文提出的方法是有效的。     

基于PC模拟的CSTN-LCD驱动验证

针对彩色超扭曲向列液晶显示器(CSTN-LCD)的硬件驱动算法模型及灰度技术,建立了基于PC的程序模型,通过PC机及其显示屏模拟硬件驱动CSTN-LCD显示。并根据多线寻址算法与灰度技术的不同组合,均衡各种影响因素,保证在ASIC设计时获得最佳性能价格比的前提下,验证了帧比率控制-多线寻址-脉宽调制方案实现CSTN-LCD驱动的可行性,为下一步进行寄存器传输级的电路设计提供了有效的理论根据和参考。     

一种新的多标记特征提取方法

针对已有多标记特征提取方法并未充分利用特征信息的问题,提出了基于希尔伯特-施密特独立标准和主成分分析的多标记特征提取方法．该方法通过使标记与降维后特征之间希尔伯特-施密特范数达到最大,以充分利用标记知识;同时利用主成分分析,以尽量减少特征提取过程中的协方差信息损失．通过在Yahoo数据集上的实验表明,该算法的性能优于主成分分析和当前3种主要的多标记特征提取方法,验证了该算法的有效性．     

基于HSIC-SMIC的球杆系统控制

基于仿人智能控制理论,设计了一种鲁棒性较强的控制器,并进行了实验验证,实验验证了基于动觉智能图式的仿人智能控制理论在处理非线性控制问题时的优越性.     

多业务CDMA系统中呼叫接纳控制算法的改进

呼叫接纳控制是CDMA蜂窝系统无线资源管理的重要功能实体,有效的CAC算法能满足各类业务的不同QOS要求的同时,还能提高资源利用率.在CDMA系统多业务情况下,已有文献提出一种基于门限比较的接纳控制算法,但是该策略考虑的是在理想条件下.本文对其进行改进,使门限不是一个常数;小区移动台分布不均匀;门限的大小随着系统业务负荷变化自适应的调节.MATLAB仿真结果显示,改进后的方案比以前有较好的性能.     

基于模糊支持向量机的电力系统中期负荷预测

考虑到气温因素对电力系统负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机(FSVM)算法,基于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据进行了中期电力负荷预测的应用研究。首先利用隶属度函数对影响负荷的气温因素进行模糊化处理,然后结合已知数据得到支持向量机(SVM)的训练样本集,采用序列极小优化(SMO)算法实现对支持向量机(SVM)的快速训练,最终得到预测结果,并与不将气温模糊化的仿真结果进行比较,表明本文所提方法简便且预测精度较高。     

大脑白质纤维束与算术能力的关系

为了探索大脑白质纤维束与算术运算能力的关系,设计了一个认知功能实验测试所有受试者的算术能力,然后采集T1结构像和弥散张量成像。使用约翰霍普金斯大学白质纤维束图谱提取每条纤维束的平均各向异性分数( fractional anisotropy, FA),并与行为数据进行相关性分析。结果显示：减法得分与右扣带束(扣带回区域)和右下纵束的FA值呈正相关,算术运算的反应时均与右上纵束(颞叶部分)的FA值呈负相关,并且这些相关与任务的困难差异无关。结果表明：大脑白质纤维束连贯性或髓鞘化的增强可能会提高某些算术能力,进一步为算术运算的神经基础提供了新的证据。