火电厂锅炉主汽温模糊免疫PID-Smith预估控制

针对火电厂锅炉主汽温控制对象的大纯滞后、模型不确定等特性，设计了模糊免疫PID—Smith预估控制系统，并进行了仿真研究。仿真结果表明所设计的控制系统比常规Smith预估控制系统具有较强鲁棒性，系统具有良好的适应能力，适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大纯滞后工业过程。     

递归神经网络的学习算法

本文提出采用组合神经网络方法,对一类非线性控制对象进行学习以实现最优控制,仿真实验表明,这种方法对于复杂非线性系统的研究是有效的。     

基于背景重建的多运动目标检测与跟踪

为了满足多目标跟踪的快速性和准确性,以平均亮度和图像能量为约束,实现了基于块的快速背景重建。通过背景消减法、形态学滤波、区域生长,实现了多目标的检测;通过对不同的目标贴上标签,实现了目标快速匹配;然后根据相邻帧间同一目标形心位置以及外接矩形变化不大,建立目标链,实现多目标跟踪。实验结果表明,该方法具有良好的快速性和准确性。     

自适应卡尔曼滤波器在机器人控制中的应用

机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,当噪声的统计特性已知时,可以考虑采用常规Kalman滤波以抑制随机噪声对控制性能的影响;但当噪声的统计特性不完全已知时,常规Kalman滤波的滤波性能会下降甚至会引起发散。根据机器人的动态特性,设计了一个自适应Kalman滤波器,并对该滤波器应用于机器人控制系统进行了仿真实验研究。仿真结果表明,所设计的滤波器能够较好地抑制方差和均值未知的测量噪声对机器人控制系统的影响,控制系统的动态性能得到了较大的改善。     

智能控制器在机器人机械手位置控制中的应用

以JJR 1型教学机器人为基础描述了智能控制器在机械手定位控制中的应用。对机器人机械手的臂关节进行了测试与折算,给出了其数学模型。在此基础上提出了采用模糊控制器智能自调整因子的方式来提高机械手的定位精度。仿真实验结果表明,采用此法能够克服单纯使用PID控制存在的死区和超调,使系统输出超调明显减小,定位精度得到提高。     

基于模糊趋近律控制的全数字交流位置伺服系统

提出了用模糊规则对趋近律参数进行在线调整的模糊趋近律控制方法 ,并将该方法应用于全数字交流位置伺服系统。仿真结果表明 ,用这一方法设计的伺服系统 ,既具有良好的品质 ,又很好地削弱了抖动 ,系统调节时间为 0 .2 8s,定位误差为± 1个脉冲     

基于动态神经网络支持向量机的FPGA实现

研究了一种基于动态神经网络支持向量机(SVM)的FPGA硬件实现方法.提出了基于动态神经网络的最小二乘支持向量机(LS-SVM)神经网络结构,完成了VHDL语言描述的基于动态神经网络的LS-SVM结构设计,并在XILINX SPANT3E系列FPGA中完成了LS-SVM的分类与回归实验.结果表明,该硬件实现方法很好地完成了SVM的分类与回归功能,与现有的软件仿真和模拟器件实现相比,该方法具有更快的收敛速度和更高的灵活性.     

基于专家控制器的空气预热器漏风控制系统

叙述了已应用于某发电厂回转式空气预热器漏风控制系统的工作原理,重点分析了造成空气预热器漏风的主要原因,提出了一种基于专家系统模式、利用计算机数据库技术及知识库相结合的规则方法来实现预热器的漏风控制方案．实际运行结果表明,该系统能够有效地降低预热器的漏风,使得机组总体漏风率下降10％,为机组的安全满负荷运行提供有力保证．     

重载货运铁路实测负荷特性和冲击特性的研究

电气化铁路具有运营成本低、运输能力大、行驶速度快和节能环保等特点,但是电气化铁路负荷作为一种大功率、非线性和波动性很大的负荷,必然会对电力系统电能质量带来诸多不利的影响.本文通过实测大准铁路负荷数据,介绍测试方法,分析重载货运变电所电流电压规律,总结铁路负荷特性,建立牵引供电系统仿真模型.利用实测数据,从电压偏差、负序和谐波3个方面分析铁路负荷特性和冲击特性对电能质量的影响.     

一种新的基于粒子群优化的自标定位置视觉定位算法

针对动态自标定的问题,提出了一种改进的基于粒子群优化(PSO)的自标定位置视觉定位算法.首先对本质矩阵进行奇异值分解,依据3个奇异值的特性在线生成目标函数,在进行动态自标定的同时,完成视觉伺服.算法抛弃了Chesi G方法中对初值选取极为敏感的基于梯度下降的方法,采用PSO动态优化摄像机内参数.该方法的主要优点是在线优化时对摄像机参数初值并不敏感,并克服了Chesi G方法中要求摄像机内参数不可变的限制,只需离线给出5个内参数的粗略范围.另外算法不需要物体精确的3维模型,只需8个空间固定点的坐标信息.大量实验结果表明,该算法应用于基于位置的视觉定位时比基于梯度的方法运算速度更快,且鲁棒性更强.