基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法,并将其应用于称钩弯—临清段洪水演进计算中.通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析,发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型,1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0.9%、6.2%和1.6%,表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程.     

非线性特性的线性化

在检测与控制系统中,传感器非线性特性的线性化处理,十分必要。本文从工程实用角度,论述了其一般原理和方法:1、模拟量非线性校正;2、数字量非线性校正;3、非线性A/D转换校正。     

基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题，本文提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法，并将其应用于称钩弯一临清段洪水演进计算中，通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析，发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型，1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0．9％、6．2％和1．6％，表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程．     

生物3D打印装置及打印模型形貌检测

为了能够实时观测生物3D打印全过程,并对打印模型的形貌进行检测及重建,设计集成式生物3D打印机检测系统. 通过开发具备视频监测功能的打印喷头,实现对打印模型的在线检测. 采用色散共焦位移测量技术,通过对打印模型X、Y轴的位置信息及Z轴的高度信息进行扫描得到测量数据,并结合MountainsMap实现打印模型的形貌重建. 使用LabVIEW完成上位机操作系统的设计,建立G-code与打印模型的映射关系,实现打印轨迹的可视化,确保在程序运行到当前代码段时打印模型的准确性. 通过实验验证生物3D打印机的在线检测功能,对网格状及凸台模型的表面进行形貌检测,结果表明检测系统能够实现对打印模型的形貌检测. 打印模型表面形貌特征的可视化数据为构建精准打印模型提供数据支持,计算机视觉技术为高精度生物3D打印提供有效的检测手段.     

基于单板机的激光能量测量系统

利用单板机和A/D转换器对系统的模拟信号进行数据采集与校正,实现了激光能量的自动检测及打印,改善了激光探测系统的温度漂移特性和非线性.     

基于粒子群优化算法的高阶累积量滤波器

基于高阶累积量(HOC)的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声，其解法一般采用的是梯度搜索法，但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂.粒子群优化算法(PSO)具有算法简洁，易于实现，且不需要梯度信息等优势.使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题，为滤波器参数的优化提供了一种新的思路.仿真结果表明，使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度.同时PSO算法受系统跃变的影响较小，因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势.     

铂电阻测温电路的线性化设计

铂电阻温度传感器,因其优异的性能而被广泛用于测量温度,而对测温电路进行线性化校正是智能仪表的一项重要要求。本文根据双积分非线性A/D转换原理,设计了一种高精度的铂电阻测温非线性校正方法。实验结果表明：该设计不仅性能稳定,结构简单,而且在0-200℃范围内准确度可达到0.15%FS±4字。     

基于SVC参数优化的地震次生地质灾害危险性评价

针对地震次生地质灾害危险性评价影响因素的复杂性和多变性的特点,提出了基于GA、PSO和K-CV三种优化支持向量分类机参数的地震次生地质灾害危险性评价方法.该方法既利用了支持向量分类机求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性,同时利用了GA、K-CV和PSO算法快速优化的特点,可实现支持向量分类机模型参数的自动化优选,具有收敛速度快、精度高的特点.将该模型用于地震次生地质灾害危险性评价,计算结果验证了该方法的有效性。     

求解非线性电阻电路的一种混合方法

非线性电阻电路的求解一直都是一个不容易解决的问题。本文将求解非线性电阻电路转化为求解非线性代数方程的问题。在众多的算法之中,提出一种新的混合式算法,将PSO算法与牛顿法相结合,利用了PSO算法对初值无要求与牛顿法的收敛快和自校正的优点,在应用PSO算法进行优化设计的基础上,采用牛顿法进行二次优化,克服了牛顿法初始点较难选择的问题。函数测试的结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊算法3D打印喷头PID温度控制

目前,3D打印机采用常规PID温度控制的方式普遍存在打印机喷头实时温度变化过大的问题,经常使得打印机喷头发生堵塞、材料流出量及形态的不同等现象,导致打印效果不理想.为解决上述问题,本文研究设计了模糊PID控制系统控制喷嘴温度.系统温控由6 mm×20 mm的加热管、铝块、热敏电阻组成,加热管功率是40 W,采用PLC塑料丝为原材料,同时将传统型控制中的比例、积分、微分3个参数模糊化.仿真结果表明:模糊PID算法控制温度稳定的效果提高近5倍,且系统达到稳态所用时间更短,从而在3D打印机喷头系统中能进一步改善打印用料输出的平滑度,提高打印精度,得到令人满意的打印效果.     

基于模型参考的薄膜热电偶传感器动态误差补偿算法

针对用于瞬态高温测量薄膜热电偶的动态特性研究问题,提出通过建立传感器的动态逆模型补偿器,来展宽其工作频带,以此来减小动态误差的方法.该方法无需事先已知薄膜热电偶的动态特性,可根据传感器以及参考模型对输入激励响应的实测数据,通过微粒群(PSO)算法的优化学习得到动态逆模型补偿器的参数.薄膜热电偶的输出经过补偿器后,能够克服由动态特性引起的测量误差.最后,通过实验验证了该方法的有效性.     

空气重介流化床的基于逆系统方法的内模控制

为了提高大型空气重介流化床（ADMFB）的鲁棒性和抗干扰能力，提出了基于人工神经网络（ANN）逆系统方法的内模控制.在分析ADMFB系统可逆性的基础上，该方法利用ANN辨识得到的原系统逆模型与原系统相串连，运用逆系统方法的思想，将该多变量、非线性、强耦合的系统通过反馈线性化，解耦成多个相互独立的单输入单输出（SISO）的伪线性子系统，对求得的伪线性系统采用该方法进行控制.ADMFB的仿真结果表明，该方法不依赖于系统的精确数学模型，对恒值扰动具有良好的抑制能力，并当非线性参数发生变化或逆系统存在建模误差时，由该方法设计的闭环系统均具有良好的鲁棒稳定性.     

Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization

Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards highprecision visual positioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a threestage calibration method based on hybrid intelligent optimization is proposed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the first stage. Then in the second stage, two cameras’ parameters are optimized separately. Finally, the integrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transformation (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find nearoptimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simulation analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accurate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation.     

求解CVaR投资组合优化问题之改进PSO算法

研究了基于CVaR约束的的最优投资决策问题,为避免维数障碍,针对Fredrik提出的CVaR投资组合优化线性规划模型还原为非线性规划。通过引入缩进因子,改进PSO算法,使粒子在迭代过程中保持在可行域内。最后,通过算例证明了该文方法的有效性,计算结果表明,投资组合优化后的损失期望收益率、标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标都有了较大改进。     

利用支持向量机补偿温度对光纤光栅传感的影响

不同于以往温度、应变与光纤Bragg光栅(FBG)峰值波长偏移量之间的数学模型,本文提出利用支持向量机(SVM,support vector machine)补偿温度的影响,并以FBG压力传感器为例,利用标定的压力传感器数据对SVM模型的惩罚系数C和径向基核函数(RBF)核参数γ进行优化,得到SVM温度补偿模型,选择核参数γ为100、惩罚系数C为16。经过补偿后,压力传感器的零位温度系数和灵敏度温度系数由补偿前的34.5%/℃和34.2%/℃减小到1.7×10-5%/℃和7.7×10-5/%/℃。充分说明,利用SVM补偿温度对FBG压力传感器的影响是有效的。 更多还原     

非线性系统线性化的最优性

本文探讨了非线性系统状态反馈线性化问题,并讨论了非线性系统最优调节器的逆问题,在此基础上,研究了非线性系统状态反馈线性化的最优性,给出了一类非线性系统线性化综合的一个最优性指标。数值仿真验证了本文提出方法的正确性。     

前屈曲分析中的局部线性化方法

非线性有限元分析,最终都归结为求解非线性代数方程组或非线性特征值问题。在增量法的解点上,利用局部线性化方法,将非线性特征值问题化为线性特征值问题。对于特征值问题的求解,本文给出了以主对角元素构造的原点平移加速算法的迭代计算公式。最后通过算例验证了本算法良好的收敛特性,计算结果是令人满意的。     

PSO-CMAC网络在温室数据融合中的应用

温室易受各种环境因素影响,从而可能导致在室内不同点的温度、湿度、光照度值不均匀,为了获得温度的准确值,将PSO算法的全局优化能力和CMAC网络局部逼近、学习速度快的能力相结合,优化CMAC网络的权值,提出了一种基于PSO的CMAC网络数据融合算法,使得最终得到的数据更加准确、有效,为温室管理提供了精确的信息。仿真结果表明,采用该方法提高了温室各监测量采集的准确性、有效地避免了由于传感器失效引起的误差,能够获得温室准确有效的信息,提高温室控制的有效性与准确性。