CIP-I智能仿生人工腿步速测量系统研究与设计

CIP—I Leg是国内首个智能仿生人工腿原型机,首先介绍了CIP—I Leg的基本结构,然后重点介绍了该人工腿步速测量系统的设计方案,包括步速调整原理、控制系统结构、针阀开度值的设置方法以及步速测量系统硬件和软件设计等;提出了一种新的步速测量方法,即通过测量人工腿一个完整的步行周期,用步行周期的长短来反映步行速度的快慢;实验结果表明,所设计的步速测量系统精度高,实时性好,功耗低,能非常可靠地检测出CIP—I Leg的步行速度。     

PWM变频器电源逆变器输出滤波器分析

在脉宽调制PWM变频器驱动三相异步电动机装置中,由于变频器输出电压dv/dt较高,当逆变器与电机之间传输电缆超过一定长度时,在电机绕组端将产生电压尖峰,影响电动机的绝缘性能和寿命.本文采用电源输出滤波器来改善阻抗匹配,平滑变频器输出电压,改善输出波形.并对PWM变频器的L、RC、LC三种滤波器进行分析.     

自适应策略的混沌局部搜索遗传算法

提出了一种自适应策略的混沌局部搜索遗传算法（ACLSGA）,它是遗传算法中每一代的所有个体经过一次遗传操作之后得到一个最佳个体,通过自适应策略决定是否在最佳个体附近进行混沌局部搜索。4个基本的测试函数优化结果表明：ACLSGA比具有精英保留选择机制的实数编码的遗传算法（RGA）的全局搜索能力强,收敛速度快。     

具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方 法．该控制器由离线和在线两部分组成．在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间以及 调整时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp*、Ti* 和 Td*，作为在线部分调整的初始值．在在线部分，一个专用的PID参数优化程序以离 线部分获得Kp*、Ti* 和Td*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率e ，通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响 应具有最优的动态和稳态性能．该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执 行电机．计算机仿真结果表明，该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能．     

基于FPGA的医学超声成像数字波束合成器设计

在介绍数字波束形成原理的基础上,设计了一种以FPGA为核心芯片的新的数字波束合成器;该芯片可根据每个回波脉冲到达其对应阵元的时刻采用程序动态地调整合成波束的焦点和各回波信号的加权因子,实现回波信号的动态聚焦和动态变迹;对于波束合成过程中各阵元所需的接收延迟时间、聚焦延迟时间以及加权因子的存储采用软件方式为每个阵元单独设置一个专用ROM,以简化电路结构并提高系统的处理速度;仿真结果表明,与采用模拟聚焦和幅度变迹的方法相比,新方法的延时精度提高了80%,同时能更好地抑制波束旁瓣,有利于提高医学超声成像系统的图像质量。     

一种基于大脑情感学习的快速分类改进算法

为了提高数据分类的快速性与准确性,本文在大脑情感学习（Brain Emotional Learning,BEL）模型的基础上,结合遗传算法（Genetic Algorithm,GA）,提出了一种基于GA-BEL的快速分类改进算法.BEL模型根据大脑中杏仁体和眶额皮质之间相互学习的神经生物学原理建立,模拟了情感刺激在大脑短反射通路中被快速处理的过程.因此,基于BEL模型的网络运算速度快.进一步采用遗传算法优化BEL网络权值,提高其分类正确率.在UCI数据集上的对比实验结果表明,无论对于小样本还是大样本数据集,较其他分类算法,GA-BEL算法均有较高的分类正确率和计算效率.     

基于MATLAB的静止图像车牌定位研究

提出了一种基于MATLAB的静止图像车牌定位的崭新方法。介绍了具体操作的原理和方法。通过对图像进行图像读取、图像处理、图像分割、图像定位标示等步骤的处理,最终获得静止图像中车牌的具体位置的标示。并进行验证得出这种方法是可行的。     

三电平矢量控制变频器随机SVPWM技术

针对三电平矢量控制变频器优化PWM控制问题,提出一种能够使系统保持固定的开关频率和采样频率的随机空间矢量脉宽调制(SVPWM)方法。该方法在不改变矢量作用的伏秒平衡规律的前提下,通过随机调整各矢量在每个三角载波的上升段和下降段的时间分配来实现随机SVP-WM,且其随机效果不依赖于零矢量。另外,提出一种三重随机化M序列的设计思路,以增强SVP-WM的随机效果。实验结果表明,相比常规的SVPWM算法,该算法输出的线电压和相电流频谱在较宽的频带范围内分布更均匀,整数倍开关频率处的谐波幅值大大降低。     

Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering

To improve the segmentation quality and efficiency of color image, a novel approach which combines the advantages of the mean shift (MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed. The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm, and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node. In order to solve the graph partition problem, an improved ant clustering algorithm, called similarity carrying ant model (SCAM-ant), is proposed, in which a new similarity calculation method is given. Using SCAM-ant, the maximum number of items that each ant can carry will increase, the clustering time will be effectively reduced, and globally optimized clustering can also be realized. Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm, the computational complexity is greatly reduced. Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently, and compared with the conventional methods based on the image pixels, it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability.     

柔性多面体在遗传算法中的应用研究(Ⅰ)

文章提出了一种柔性多面体的方向进化算子,并在基本遗传算法中嵌入柔性多面体搜索算法,从而构成了一种基于柔性多面体的新的混合遗传算法(flexble polyhedron hybrid genetic algorithm,FP_HGA).方向进化算子紧跟基本遗传算法的变异操作之后,其作用是使适应度较低的个体向适应度较高的个体进化;柔性多面体局部搜索算法作用是对当前代所有新个体在进入到下一代之前,使它移动到局部最优点.并用FP_HGA来求解Rosenbrock测试函数的最小值,FP HGA算法和SGA(Simple Genetic Algorithm,SGA)算法的计算结果表明该混合遗传算法在收敛速度和精度方面均得到很大提高.