未知动态环境下非完整移动群机器人围捕

针对未知动态障碍物环境下非完整移动群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的自组织方法.首先给出了个体机器人的运动方程,然后给出了未知动态环境下目标和动态障碍物的运动模型.通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型,基于此受力模型,设计了个体运动控制方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.不同情况下的仿真结果表明,本文给出的围捕方法可以使群机器人在未知动态障碍物环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性.最后分析了本文与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势.     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

基于自适应神经模糊推理系统的噪声消除方法

针对信号处理领域噪声消除的实际问题,提出了一种基于模糊推理的自适应神经网络控制方法.通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对非线性系统的结构和参数进行辨识与自学习,采用混合学习算法,对前向参数和结论参数分别辨识,在提高精度的同时可加快训练收敛的速度,使控制系统具有良好动静态性和鲁棒性,实现了消除通信系统中噪声的目标,最后对基于ANFIS的噪声消除系统进行了建模和仿真,并与自适应神经网络滤波方法的结果对比,其结果证明了该方法的有效性.     

混沌系统的RBF神经网络非线性补偿控制

设计RBF神经网络非线性补偿控制器,提出了混沌系统线性状态反馈的复合控制方法,将可调系统混沌行为镇定到期望目标位置或者变成周期运动.用Lorenz方程作仿真实验,结果证明了该方法的有效性.     

不确定混沌系统的动态神经网络跟踪控制

针对不确定非线性混沌系统，提出了一种基于动态神经网络辨识器的自适应跟踪控制新方法，通过滑模控制技术在线调整动态神经网络辨识器权值，并在获取动态神经网络模型的基础上设计出优化控制器，实现混沌系统的轨道跟踪，对辨识误差和轨道跟踪误差进行分析并证明了它们的有界性，Lorenz混沌系统的仿真实验结果表明了控制策略的有效性。     

乘用子午线轮胎胎体帘布卷取偏歪原因分析及改善对策

将乘用子午线轮胎胎体帘布裁断卷取从每卷100米/提高到150米的工艺改善,有效地提高了效率、品质并降低损耗。与其相应的工艺与装备改善,包括：①改善解决帘布卷两端不整齐(偏移)问题,在裁断机双工位卷取部位安装纠偏装置。②解决卷取后、帘布上存在褶子而造成损耗及品质问题,增加垫布张力控制和卷取速度控制。     

基于混合递阶遗传算法的判决反馈RBF网络信道均衡器设计

针对判决反馈RBF网络信道均衡器的结构特点,提出了一种混合递阶遗传算法,对网络隐层结构以及径向基函数中心和宽度采用递阶结构联合编码并分层次进行遗传操作,不仅可以确定隐层节点参数,同时也可以确定隐层节点数, 解决了网络拓扑结构的优化设计问题;将网络参数空间划分为线性空间和非线性空间分别进行优化训练,简化了递阶遗传操作空间,加速算法收敛。     

神经元自适应PID控制器在加热炉温度控制中的应用

较详细地介绍了用微型计算机控制网带式加热炉温度的设计过程，由于网带式加热炉具有参数时变，非线性和时滞特征，传统的控制方法很难保证系统的控制品质，采用神经元自适应PID控制器，对控制器参数实行实时在线优化调整，其控制效果优于传统的PID控制器和Fuzzy-PID控制器。     

一种基于字符分割与字符识别的LPR方法

对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于DSP的三相异步电动机控制系统的设计

介绍了一种基于DSP及智能功率模快(IPM)的电机控制系统的结构及软硬件设计方案。以TI公司数字信号处理器TMS320F2407A为系统的控制核心,以SKBPC3512为整流器,以三菱公司的PM25RLA120智能功率模块为逆变器,采用空间电压矢量脉宽调制技术,设计了数字化脉宽调制调速系统,构建了一个基于DSP的异步电动机矢量控制系统。实验结果表明,该系统精度高,实时性好,有较好的动态性能。