离散系统采样周期扰动的鲁棒边界

针对实际控制系统中，特别是采用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ平台的计算机控制系统，普遍存在采样周期不稳定总是详细讨论了该总是中系统采样周期扰动的鲁棒边界，基于几条对于离散系统非常普遍的假设，经过理论推导，得到一个仅与理想系统参数Ａ０及Ｔ０有关的采样周期扰动τ的鲁棒边界，这一鲁棒边界的确定，对确保工程控制中的计算机控制的稳定性提供了理论上的依据。     

基于模糊模式识别的径流特性分析

为了探讨河流天然径流的演变规律,引入模糊模式识别的理论和方法对流量序列进行研究,给出了基于模糊聚类的径流丰枯特性分析的方法;在对径流丰、中、枯聚类基础上提出了基于模糊模式识别的多维丰枯周期特性分析方法。以嘉陵江支流白龙江下游的三磊坝水文站多年月平均流量数据为例,得出了该站径流各年的丰枯特点、丰枯周期及相应的隶属度。该方法的多维径流特性分析结果与分析尺度和数据维数有关。     

线性系统稳定鲁棒界研究

研究渐近稳定的线性时不变系统在受到连续扰动时，受扰系统保持稳定的问题，通过采用该系统极点位于S左米开平面这一系统稳定的充要条件，得以了使系统保持稳定的最大结构生摄动界，算例证明了这一结果优于许多已发表的其它结果。     

一般广义不确定周期时变系统的鲁棒稳定性

针对一般广义不确定周期时变系统存在鲁棒稳定性问题,根据一般广义周期时变系统的Lyapunov不等式,提出一般广义不确定周期时变系统鲁棒稳定的概念,并采用矩阵不等式（LMI）方法进行分析,得到了该类系统鲁棒稳定的充分必要条件.研究了在状态反馈控制下保证闭环系统鲁棒稳定的条件,给出了一组状态反馈鲁棒控制器的设计方法;引入了一般广义不确定周期时变系统二次稳定的概念,讨论了二次稳定性与鲁棒稳定性的关系,是广义定常系统相应结论向一般广义周期系统的自然推广.     

基于鲁棒观测器的肘关节鲁棒自适应控制

针对伺服阀控制的、双螺旋副传动的七功能机械手肘关节存在液压系统强非线性、易受外界环境温度和压力变化引起的参数不确定性、外界未知强干扰和仅有位置和油液压力状态反馈的控制特点,提出基于鲁棒观测器的输出反馈鲁棒自适应控制方法.该方法利用反演控制器设计方法对耦合的不确定系统参数和未知状态进行解耦,结合鲁棒观测器和鲁棒自适应控制器设计方法分别对未知状态和不确定参数进行观测和估计,使用李雅普诺夫稳定性理论保证了系统全局渐进稳定的控制性以及系统状态的有界性,解决了同时存在系统参数不确定性和部分未知状态相耦合的鲁棒控制问题.以国家高科技发展计划4 500m深海作业系统的七功能主从液压机械手肘关节作为研究对象,使用提出的控制方法进行在未知外界干扰下的对比研究.实验结果表明,闭环系统可以很好地跟踪参考轨迹,具有较强的鲁棒性,能够获得令人满意的稳态精度和动态性能;修正后的参数自适应律能够保证在外界未知干扰下估计参数的有界性.     

参数不确定性一般奇异周期系统的鲁棒H_∞控制

针对状态矩阵带有不确定性的一般奇异周期系统的鲁棒H∞控制问题,采用广义Lya-punov不等式和线性矩阵不等式(LMI)分析方法,提出了参数不确定的一般奇异周期系统鲁棒H∞稳定和鲁棒H∞可镇定概念,获得了该类系统鲁棒H∞稳定的充要条件.通过对系统引入一个状态反馈,得到了该类系统鲁棒H∞可镇定条件,并给出了一个鲁棒H∞控制器的设计方法,所得结论是奇异系统鲁棒H∞控制研究成果向一般奇异周期系统的自然推广.最后,通过数值算例验证了设计方法的有效性.     

基于遗传算法的鲁棒PID控制器设计

从分析控制系统的性能指标入手,从抗干扰性能和鲁棒性能两方面综合考虑控制器的设计,得到一种鲁棒 PID 控制器的设计思路,把 PID 控制器的设计问题转化为求解一个带鲁棒性能约束的绝对误差积分指标 (IAE) 优化问题。鉴于问题是非凸的,用常规优方法无法得到最优解,采用遗传算法来求解该问题。分别对一阶加纯迟延(FOPDT)和非线性对象进行了仿真,结果表明了方法的有效性,不仅控制系统性能优良,而且抗干扰能力和鲁棒性能也很好。     

闭环激磁电源鲁棒问题的研究

针对闭环激磁电源性能指标的实际需要,研究了该电源幅值回路系统的鲁棒性问题,依据钱棒控制理论的回路成形原理,讨论了闭环激磁电源幅值回路鲁棒性能控制器的图形设计方法。仿真结果表明了设计的有效性,对实际系统有指导意义。     

采样控制系统鲁棒稳定性研究

就一般在控制系统鲁棒稳定性问题进行了研讨。借助矩阵范数有关性质,给出了采样控制系统连续对象扰动下离散系统鲁棒稳定的模界估计,据此得到系统在此种扰动形式下鲁棒稳定的充分条件,并给出了实例。为采样控制系统的分析与设计提供了理论依据。     

基于LQR指标的鲁棒PID整定方法及鲁棒稳定性裕度评估

根据LQR指标，结合最小最大原理，使用改进遗传算法作为优化搜索算法，提出一种新的鲁棒PID参数整定方法。该方法有三个优点：首先能通过选取衰减系数和自然频率来获取期望的闭环特性，并获取近似的LQR权矩阵；其次为PID控制器增加了一定程度的预测性能，最后用本方法设计的控制器对模型误差和外部干扰都表现出一定的鲁棒性，仿真实例证实了该方法的有效性。     

基于加权小波分解和PCA的人脸识别

小波分解可以大幅度降低人脸图像的维数,图像的基本信息不丢失,可以很好地表征人脸特征.用低频分量和加权高频分量分别结合PCA进行特征提取,分别计算待测试人脸与低频、高频训练人脸的欧式距离,加权计算出新的距离系数,然后利用k-近邻法分类.实验表明此方法的识别率高、训练的时间短.     

基于图像模糊度与主成分分析的车牌汉字识别

针对车牌汉字字符结构复杂且图像品质差异大而导致识别率不高的情况,提出了一种基于图像模糊度的主成分分析(PCA)子空间车牌汉字字符识别方法。首先通过三角模和非模糊基数计算字符图像的模糊度,然后根据模糊度将训练样本分成不同的子集并生成相应的PCA子空间族,最后以待识别字符的模糊度为依据选择相应的子空间族进行识别。实验数据表明,本文方法使得子类的类内距离变小类间距离增大,从而可以获得较高的识别率。与其他算法的对比实验进一步表明,本文算法能更好地同时满足精度和实时性的要求,具有良好的综合性能。     

基于主成分的安徽省服务业发展水平聚类分析

构建了安徽省服务业发展水平的评价指标体系,利用主成分分析方法对选取的15个指标进行分析,提取5个主成分,获得安徽各市各主成分上得分。在基础上,利用聚类方法对安徽16市的服务业发展水平进行分析,根据聚类结果将安徽16市服务业发展水平分为4个类别,结合分析结果并针对各个类别城市的特点给出了相应的服务业发展建议。     

基于主元分析和神经网络的人脸识别方法

人脸自动识别是模式识别领域中一项具有广阔应用前景和实际应用价值的热门课题 .文中提出了一种主元分析和神经网络相结合的方法进行人脸识别 .我们先对图像进行归一化处理 ,采用主元分析法对图像的主特征分量进行提取 ,然后以一个径向基函数神经网络作为分类器 ,进行人脸识别 .实验结果表明 ,这种方法在采用多样本训练后 ,具有较高的识别率 .     

基于非线性PCA神经网络的手写体字符识别

非线性主分量分析PCA算法与子空间模式识别方法相结合,提出了一种应用于手写体字符识别的基于非线性PCA神经网络的信号重构模型,并与BP网络模型进行了比较实验,结果表明,本文提出的方法,对于0~9手写体数字识别,正确识别率达到了94.74%,而对于a~z手写体字符识别,正确识别率达到了91.03%.     

基于加权PCA的人眼定位算法

利用机器学习的思想,提出了一种加权PCA算法应用于人眼定位。首先用PCA方法从人眼图像中提取特征向量,然后用机器学习的思想筛选出正确率高的特征向量,并用正确率对其加权,最后由加权后的特征向量构成强分类器,并使用CAS—PEAL人脸库对该算法验证。实验结果表明,与传统PCA算法相比,加权PCA算法得到更好的人眼检测结果。     

一种应用于人耳识别的基于SVD和PCA的特征融合方法

采用一种融合奇异值主元投影特征与主元投影特征的特征提取算法对静态人耳图像进行识别。该算法一方面提高了人耳的识别性能,另一方面弥补了采用单一PCA和SVD算法提取人耳特征时的不足,减少了对噪声和光照条件的敏感性。在自建人耳库和CP人耳库中的实验表明算法的合理性和有效性,为实际中处理人耳识别问题提供了参考。     

基于因子分析与聚类分析的交通事件自动检测算法融合

针对目前通常只利用一种交通事件自动检测算法进行事件检测导致的效果不佳问题,在对单个交通事件自动检测算法产生漏警和误警的原因进行分析的基础上,设计了一套与之相对应的交通条件在线评价指标,并以因子分析与聚类分析为手段提出了一种基于多个交通事件自动检测基本算法的决策级融合方法。运用某特大城市快速路感应线圈实测数据进行验证的结果表明,在交通事件自动检测基本算法的误警率为0.5%左右、检测率为63.5%～66.1%的条件下,所提出方法的检测率和误警率分别达到了90.6%和0.0981%,明显优于对比方法的检测效果。     

关于工程项目承包商经营特征聚类分析

公正、公平评定承包商是工程项目招、投标中很重要的内容.选择最佳的投标者，需要采用科学的方法建立评标体系.而我国目前采用的评标方法大多采用专家分析评价承包商的财务指标，确定最终的承包商，这种方法不但主观性过强，而且割裂了指标间的相关性.根据系统工程原理，首先构建了评价承包商经营特征的指标体系，采用SAS软件并应用多元统计中的聚类分析方法，对项目投标承包商进行定量的分析与评价，不但克服了上述缺点，而且能客观、公正地反映承包商的综合水平.结果表明它可为公平、公正地评定项目承包商提供重要的参考作用，作为决策者选择承包商的一处重要方法.