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"模式识别"课程是模式识别与智能系统专业的基础课,是一门基础理论与工程实践相结合的课程,其概念、原理和方法都隐藏在数学符号中,讲课过程中学生往往会感到枯燥、难懂。对CDIO工程教育模式下的"模式识别"课程的教学与改革进行了初步探索,提出了基于CDIO的"模式识别"课程教学体系,采用主动学习、经验学习等教学方法,让学生在扎实掌握基础知识的同时,增强其实践能力、团队协作和综合解决问题能力、创新能力等综合能力。 相似文献
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在分析直流锅炉超超临界机组协调控制系统被控对象特点的基础上,得到被控对象传递函数数学结构形式,建立3输入-3输出模型,并将其简化为2输入-2输出模型。采用约束条件下的多变量预测控制算法,提高协调控制系统的控制品质;采用Block模块对约束条件进行简化,提高预测控制算法的计算速度;采用基于滚动窗口的最小二乘法对协调控制系统被控对象实现在线辨识,提高预测控制模型的精度。依据模糊规则建立机组协调控制系统,并以其为非线性研究对象进行了滑压模式下定负荷和变负荷仿真试验。结果表明:采用多变量预测控制算法的控制品质优于传统PID控制,且计算速度是传统预测控制算法的5~6倍。 相似文献
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离散时间系统多模型自适应控制的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于最小预测误差控制器设计方法,设计离散时间系统多模型自适应控制器,并引入“局部化”方法。在保证计算精度的同时,大大地提高计算速度。同时证明,对于已知有界参考输入,多模型自适应控制可以保证闭环系统输入输出稳定,输出渐进跟踪设定值。 相似文献
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炉料在高炉内部的布局直接影响着高炉的运行,好的布料策略能极大地提高生产力,并带来巨大的经济效益.本文利用模糊c均值聚类算法对大量雷达扫描得到的料面数据进行分类,建立多模型料面模型集;设定期望料面,并根据料面模型集中的多种料面,设计多种布料控制策略,求出相应的布料矩阵.每一个布料周期,采用模糊识别的方法把获得的实时料面数据与模型集相匹配,进而采取相应的布料矩阵进行布料,直至达到期望料面.由于雷达扫描数据的存在,形成了反馈机制,使得高炉布料能够实现闭环控制.本控制策略在某钢铁厂2500m3高炉上得到实施,取得很好的控制效果,达到节能降耗的要求. 相似文献
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针对一类典型的带有控制约束的非线性离散时间系统,提出了一种基于自适应动态规划(adaptive dynamic programmmg,ADP)算法的多设定值跟踪控制方法,并对其收敛性和稳定性做了严格分析.在ADP迭代跟踪控制的基础上,根据多模型控制的思想,设置阶梯状的参考轨迹,使得系统状态逐渐地跟踪到最终设定值,保证了系统的稳定性,极大地减小超调量,加快了响应时间,改善控制品质;同时由于控制器约束的存在,引入非二次型的性能指标函数,使得控制量始终在有界的范围内变化.最后对仿真结果进行了分析,结果表明了此方法的可行性和有效性. 相似文献