基于小波域加权阈值的图像去噪方法

针对小波全局阈值去噪的缺点,介绍了一种子带自适应的阈值加权算法。通过对图像小波分解系数统计特性的分析,提出了一种近指数模型作为分解层之间小波系数的先验分布。在此基础上,对比噪声图像和无噪图像在各尺度下统计特性,给出了一种子带自适应的加权阈值计算方法,避免了各层子带去噪的不平衡。实验表明,与全局阈值和其它子带自适应阈值去噪方法相比,基于加权阈值的图像去噪方法能获得更高的信噪比和更好的视觉效果。     

基于高斯鸽群优化算法的典型工艺知识发现方法

针对离散制造系统中典型工艺发现以及知识重用问题，提出了基于高斯鸽群算法的典型工艺知识发现方法.在对工艺路线进行统一编码的基础上，同时考虑了相同工序信息以及工序的排序信息，提出了一种新的综合指标来描述工艺路线之间的相似度，并由此构建了相异度矩阵；同时为了优化聚类分析过程，将高斯项引入鸽群优化算法（Pigeon-inspired Optimization Algorithm，PIO），提出了高斯鸽群优化算法（Gaussian Pigeon-inspired Optimization Algorithm，GPIO），改善了聚类效果，实现了工艺路线的智能聚类并重用工艺知识来优化零件加工过程.最后以企业实际生产制造过程为例，验证了相似度计算方法以及高斯鸽群优化算法（GPIO）的合理性和实用性.     

霍尔电流传感器在家用电器电气参数测试中的应用

首先介绍了霍尔器件及两种工作模式的霍尔电流传感器的基本工作原理，然后说明了已研制成功的两种智能化测试仪器——热态电气强度测试仪和接地电阻测试仪的结构组成与应用情况。     

基于正多胞体空间扩展滤波的时变参数系统辨识方法

针对未知但有界噪声时变参数系统,提出了一种基于正多胞体空间扩展滤波的参数辨识方法.采用有界误差方法对测量噪声和参数变化过程进行建模,通过选取最优扩展系数进而扩大正多胞体大小,使得正多胞体包含变化后的参数可行集,由时不变参数系统约束条件构造扩展系数方程,通过线性规划方法求解前k步扩展系数值,选取最大值作为最终扩展系数.采用扩展系数更新每一步时变参数正多胞体约束条件,求解全部参数的上下界得到包裹参数可行域的最紧致正多胞体.仿真示例说明该方法辨识时变参数的有效性和准确性.     

基于正多胞体线性规划的滤波故障诊断方法

针对含有未知但有界噪声的线性系统故障诊断问题,提出一种基于正多胞体的滤波故障诊断方法,利用线性规划方程表示递归运算过程中的约束条件,同时在递归过程中更新正多胞体的空间表达式,求取每个参数的不确定区间,并以正多胞体的空间形态描述参数可行集,通过检测滤波器参数正多胞体可行集是否为空,判断系统有无故障.针对不同故障类型设计集员滤波器,当参数正多胞体可行集为空,即系统发生故障时,采用模型匹配的方式实现故障诊断,如果出现故障样本中未包含的故障类型,则将该故障类型添加到故障样本库中.分别给出低维和高维空间的仿真实例,描述正多胞体空间的结构变化情况,给出不同故障状态下的正多胞体空间分析结果.最后通过仿真结果和分析验证了所提出的故障诊断方法的有效性和实用性.     

基于双策略改进混沌粒子群的车间调度优化

针对常规粒子群（PSO）调度算法易早熟的缺点,提出一种基于双策略改进的混合混沌粒子群（HCPSO）算法。将混沌机制引入粒子群更新运动过程当中,使粒子在混沌和稳定之间交替,向最优值运动;在惯性权重变动中引入混沌机制,平衡全局和局部寻优能力。仿真结果表明,该算法能够较好解决作业车间调度问题。     

基于速度差分变异粒子群的RFID网络优化

针对RFID网络资源分布不合理问题,建立RFID网络系统优化模型,提出一种带压缩因子和惯性权重的速度差分变异粒子群(VDM-PSO)算法来优化网络中读写器的规划部署。压缩因子和惯性权重保证算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性,速度差分变异操作有效保持粒子群体的多样性,摆脱局部极点的束缚。仿真结果表明,该算法较基本粒子群(PSO)算法群体多样性增强,适应度更佳,能够更好实现网络资源分布。     

求解模糊柔性作业车间调度的多目标进化算法

针对实际制造车间中工序加工时间具有不确定性,将加工时间采用模糊数表示,建立一种多目标模糊柔性作业车间调度模型,并提出了有效求解该模型的多目标进化算法.算法采用混合机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码.定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序.接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略.实验部分首先通过田口试验方法来研究关键参数对算法性能的影响;其次,将所提算法与三种不同的优化算法作对比.实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法

针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。     

风能转换系统的LPV主动容错控制

随着对风力机效率和可靠性要求的提高,现代风力机不再如传统风力机那样一味追求高的产能。本文针对桨距执行器故障的风能转换系统具有非线性性和参数严重不确定性,提出了基于LPV增益调度的风能转换系统的主动容错控制方法,降低故障对机组动态特性的影响。基于LPV凸分解方法,将风能转化系统非线性模型化为具有凸多面体结构LPV模型,利用LMI技术对凸多面体各个顶点分别设计满足性能要求的控制器,再利用各顶点设计的反馈控制器得到具有凸多面体结构LPV容错控制器。仿真结果表明,LPV增益调度技术可以成功地应用于风能转换系统的容错控制,在有故障的情况下,仍能保持系统的稳定和良好的动态性能。