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1.
该文将部分最小二乘算法与径向基函数神经网络相结合,给出了一种非线性部分最小二乘建模方法,可以更加有效地处理过程非线性和数据共线性等复杂特性,提高模型的精度和推广能力。该方法在确定径向基函数神经网络的隐节点时,采用了一种改进型的k-均值聚类算法来自动确定最优的聚类区数。对煤气化炉合成气组分浓度软测量建模的应用结果表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度和推广能力等方面明显优于二次型多项式部分最小二乘方法建立的模型,并且计算精度满足工业生产的实际要求。  相似文献   
2.
为了解决无线网络带宽限制的问题,信号在传输之前需要进行量化,但是量化器的引入会给信号带来一定的误差.针对时滞系统,研究测量值量化的基于观测器的输出反馈控制问题.考虑对数量化器,为了研究量化器对系统的影响,引入上行界的方法,将对数量化问题转化成鲁棒不确定问题.为了讨论系统的收敛速度,采用带有衰减系数的Lyapunov函数,得到了闭环系统的指数衰减率.采用线性矩阵不等式(LMI)的方法给出了系统满足指数稳定的充分条件以及控制器和观测器增益的表达式.应用数值仿真证明了本文算法的有效性.  相似文献   
3.
研究2级控制系统中量化状态观测器的设计方法.对设计的控制系统的输入、输出信号进行量化,使得这些数据可以在网络环境中传输.研究对量化后的数据经过非完美的频道传输时造成的数据损失的处理方法.设计状态观测器,对控制系统的各个信息进行估计.设计控制器,能够根据状态观测器输出的估计值,控制2个致动器协调工作,成功地实现了2级控制.在实验平台dSPACE-DS1103上对所设计的2级控制系统进行验证,实验数据验证了本文提出的2级控制器设计方法的有效性和可行性.  相似文献   
4.
针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾.为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息反馈的多模型融合框架,首先累积和反馈历史估计信息,然后结合当前量测计算多阶模型序列的似然函数,最后得到贝叶斯后验融合结果.同时结合粒子滤波构建了易于工程实现的粒子滤波历史反馈多模型融合算法(PF-HFMM).仿真表明,与传统粒子滤波多模型算法相比,本法显著提高了估计精度和鲁棒性.  相似文献   
5.
针对利用同步固定声探测网络中的纯方位角延时量测数据对低空机动目标进行探测与跟踪的问题,为提高跟踪精度,根据期望最大化算法提出一种延时概率多假设目标跟踪算法,对网络中多个时刻各个传感器数据间的组合进行延时概率多假设建模,形成多假设联合量测,利用内嵌合适的贝叶斯平滑器对目标状态进行递归优化,最终得到目标状态的极大后验估计值.仿真结果表明算法能够有效解决声探测网络延时数据难以利用的问题,对低空机动目标的状态进行有效跟踪,满足估计精度要求,收敛速度快,鲁棒性强的特点.  相似文献   
6.
针对声传感器纯方位目标跟踪应用,提出了一种基于静态多模型的距离参数化变周期扩展卡尔曼滤波算法,将时延影响转换为模型的可变周期,并通过参数在线估计的方法,估计该可变周期.距离参数化方法将整个距离空间分成若干个区间,分区间对距离进行估计,进而搜索出目标与观测平台之间的正确距离值.仿真结果表明变周期距离参数化扩展卡尔曼滤波算法能有效解决经典扩展卡尔曼滤波算法在纯方位角目标跟踪时可能出现的滤波发散现象,并能处理声音信号的传输时间延迟问题.  相似文献   
7.
针对啤酒企业生产人工调度效果不理想的问题,建立了啤酒生产调度数学模型,并研究了此类间歇工业调度问题的优化方法.根据啤酒生产流程特点,将整个啤酒生产划分为糖化区、过滤包装区,分别建立相应的生产调度数学规划模型,并通过蚁群优化算法求解此类调度问题.该优化调度方案在企业中的应用结果表明,通过蚁群算法对建立的啤酒调度模型进行优化,该方法具有良好的鲁棒性与实用性,可为生产管理人员提供方便快捷的优化解决方案.  相似文献   
8.
输出饱和线性系统的稳定性及L2增益性能   总被引:1,自引:1,他引:0  
考虑输出饱和线性系统的稳定性以及L  相似文献   
9.
大学核心竞争力是大学长期形成的、独有的、获得外界认可,并能在竞争中获得优势的核心能力。判断高校核心竞争力的主要标准有三个:一是核心竞争力必须是长期形成并为社会所认可的;二是核心竞争力必须是竞争对手难以模仿的;三是核心竞争力必须是竞争力要素中根本的,并决定其他要  相似文献   
10.
UML在流程工业优化调度工艺描述系统中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
结合建模工具Rational Rosc说明如何在系统开发过程中运用UML建模。通过流程工业优化调度工艺描述系统的实际建模,对UML建模应用作了进一步说明。  相似文献   
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