GPS单点定位动态滤波算法研究

将卡尔曼最优估计理论应用于GPS导航定位系统，它主要针对高动态用户设计了一种基于卡尔曼最优估计理论的定位算法．采用卡尔曼滤波技术来提高动态GPS导航定位精度和动态性能；对最小二乘法和卡尔曼滤波法的定位系统进行了仿真，并对定位误差和测速误差作了比较分析。结果表明。与最小二乘法相比，动态卡尔曼滤波算法能得到较好的滤波效果．定位精度有了明显提高。     

求解约束优化问题的中心引力优化算法及其工程应用

为了平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出一种基于交叉与变异的中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法构造初始种群以保证粒子的多样性。以一定概率随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,引导粒子向全局最优解靠拢。对当前最优粒子进行多样性变异以避免算法陷入局部最优。标准测试函数和工程优化应用问题的实验结果表明,新算法能有效求解不同的约束优化问题。     

Matlab在《通信原理》课程中的应用研究

在《通信原理》课程教学中,运用Matlab构建了一个通信系统仿真平台辅助课堂教学,能够将抽象乏味的原理以图形的形式直观的显示出来,并能方便的改变参数来观察波形的变化,这使学生能够更好的掌握原理,并能调动学生的学习积极性,能获得较好的教学效果。该文以常规双边带调幅（AM）为例,运用Matlab软件仿真辅助教学,实际教学效果良好。     

多反应器级联的沉铁过程pH优化控制

针对沉铁过程多反应器级联、离子浓度检测滞后及工况变化频繁导致pH优化控制困难的问题,提出了一种基于多反应器级联的沉铁过程pH优化控制方法。该方法基于入口工况划分与氧气变化量预设定各个级联反应器的pH,并针对影响焙砂添加量的两个主要因素:pH和亚铁离子浓度,建立了基于沉铁过程化学反应机理和物料平衡的焙砂添加量模型;考虑到沉铁过程机理复杂及离子浓度检测滞后影响焙砂的准确添加,引入了氧化还原电位(oxidation-reduction potential,ORP),并提出一种基于ORP和pH变化量的焙砂模糊修正模型。仿真结果证明了该方法的有效性,为针铁矿法沉铁过程的稳定运行创造了条件。     

电子技术课程实验教学探讨

电子技术课程是电气信息类的专业基础课,该课程的实验教学对培养学生创新思维、动手能力具有重要的、不可替代的作用。该文重点讨论了实验教学内容的整合与优化、问题式实验教学、实验中问题排除和实验项目库的构建。     

CDIO视野下促进教师主动角色转型应对之策

工程教育在＂回归工程＂的CDIO教育理念下,掀起了高校教学模式改革的新浪潮。这就要求教师与时俱进,根据新时代教师角色转型的需求,积极主动地转变教育思想,提升教学能力,扮演好自己的角色。文章从CDIO改革的背景,CDIO对教师的标准要求,教师的角色需求和教师队伍现状及应对之策四个方面进行了探讨。以我校实际情况为例对过渡时期教师队伍的现状进行了详细分析,提出了促进专业教师主动角色转型的措施建议。认为各高校针对所处的实际情况具体分析采取合理的措施来促进教学改革、加速改革目标实现,具有战略意义。     

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。     

应用型本科大学自动化专业校内实训基地探讨

实训是培养学生动手能力的重要环节,实训基地是保障实训质量的重要前提.目前,应用型本科大学实训基地的建设还处于摸索阶段,本文重点讨论了我校自动化专业校内实训基地定位和规划、虚拟仿真平台的建设、双师型教师的培养和校内实训基地管理制度、指导手册的撰写.     

改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法.该算法对惯性权重进行自适应调整,引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优,形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法,使其适合解决TSP此类组合优化问题.利用MATLAB对其进行了仿真.仿真结果说明此算法的搜索精度、收敛速度及优化效率均较优,证明了此算法在TSP中应用的有效性,且为求解TSP提供了一种参考方法.     

灰色模糊LSSVM预测模型在锌净化除钴中的应用

针对锌净化除钴过程生产数据存在噪声和系统参数缓慢变化的问题,提出一种基于灰色模糊LSSVM的钴离子浓度预测模型。对样本数据进行灰色累加,削弱原始数据序列中的噪声,使数据规律性增强,灰色累加后数据作为LSSVM输入,提高模型抗干扰能力和预测能力;由于锌净化除钴工序的系统参数随时间发生变化,提出对不同时期的样本赋予不同的模糊加权值;利用改进PSO的全局优化能力和快速收敛性,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免人为选择参数的盲目性。对硫酸锌溶液净化除钴过程生产数据的仿真结果表明,灰色模糊LSSVM预测值能很好地跟踪实际值的变化趋势,满足钴离子浓度预测要求。