基于改进差分进化算法优化的塔机防摆控制研究

针对欠驱动四自由度塔式起重机定位防摆控制问题,建立了未经线性化的塔式起重机动力学模型,提出了一种基于改进差分进化算法优化的防摆控制器.通过严格理论分析证明了闭环系统的渐近稳定性;在传统差分进化算法研究的基础上,对变异策略进行了改进,采用自适应策略动态更新交叉概率,并应用于塔式起重机防摆控制器的参数整定过程中,提高了控制...     

基于线性插值的模糊控制

提出一种基于线性插值思想的模糊推理方法 ,该算法很好地解决了传统模糊控制的不足 ,消除了传统模糊控制的继电器特性 ,解决了控制规则数与实时性之间的矛盾。作出了该推理方法的控制曲面 ,并对两种推理方法的控制效果进行了计算机仿真。最后进行了理论解释。     

一种基于函数逼近的柔性加减速算法研究

嵌入式数控系统优点诸多,但系统资源、处理能力有限。三角函数加减速算法拥有柔性冲击小、精度高的优点,但其计算复杂,当运用在嵌入式数控系统时,难以满足系统的高实时性要求。针对这个问题,提出一种加减速算法,基于最佳平方逼近方法,利用多项式函数逼近三角函数,进而推理、构建出完整的加减速方程,随后分析算法在不同情况下的速度规划。最终对该算法进行了仿真分析并在以MCU为控制器的数控平台进行了实验,结果表明：算法在保留三角函数曲线柔性的同时降低了计算复杂度,提高了加工效率。     

基于IMF奇异值熵和t-SNE的滚动轴承故障识别

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障难以识别的问题,提出了一种经验小波变换(EWT)、奇异值熵和t分布随机领域嵌入(t-SNE)相结合的滚动轴承故障识别方法.对原始振动信号进行EWT分解得到若干固有模态分量(IMF),对IMF进行奇异值分解求取奇异值熵.利用t-SNE算法对奇异值熵组成的特征矩阵进行降维,所提取...     

基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性

针对时间序列相似性度量中欧氏距离对异常数据敏感以及DTW距离算法效率低的问题,提出基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性方法。首先,使用初始可变滑动平均算法以及分段线性回归对原始时间序列进行数据变换,并将分段线性回归的参数(截距与距离)集作为时间序列的特征,以实现时间序列的特征提取和数据降维;然后,利用动态时间弯曲距离进行距离计算。该方法在时间序列相似性上与DTW算法的性能相近,但是在算法效率上几乎提高了96%。实验结果验证了该方法的有效性与准确性。     

时空上下文与CamShift相结合的目标跟踪算法

针对传统的时空上下文(STC)目标跟踪算法在完全遮挡或者遮挡面积过大时易导致跟踪失败的问题,提出了一种将STC与CamShift相结合的目标跟踪算法.通过设定一个阈值,来判断时空上下文算法何时进入目标遮挡.当进入遮挡时,利用CamShift算法得到的跟踪中心修正时空上下文模型计算出的跟踪中心,并用修正后的中心更新局部上下文区域.实验结果表明:提出的算法较原有的算法更加适合复杂的场景变化,具有更好的鲁棒性和稳定性.     

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统的设计及实现

在对基于全方位视觉的移动机器人机动目标识别跟踪进行研究的基础上,建立了基于鱼眼镜头的全方位视觉图像的畸变矫正系统.该系统采用基于立方体投影模型来矫正畸变的鱼眼图像,并用基于立方体投影的鱼眼镜头图像畸变校正系统对鱼眼图像进行了畸变校正.实验结果表明采用以上方法能够有效的克服原始的鱼眼图像存在的几何变形,校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强.     

基于显微双目立体视觉系统的研究

对显微双目立体视觉系统中的图像预处理、特征提取、立体匹配三个方面进行了深入的研究.在图像预处理方面,采用了高斯平滑和图像增强处理,有效的抑制了随机噪声对图像处理的影响,为后续工作提供了良好的图像信息.在特征提取方面,采用Canny算子进行边缘特征提取与采用census变换提取邻域特征相结合的原则.在立体匹配方面,应用三个匹配约束条件,采用Hamming距离检测的方法作为灰度相关测度.本论文采用Visual C++6.0高级语言,进行试验,以深度图形式给出了最终的立体匹配结果图像.     

基于GSM和嵌入式系统的无线通讯模块

文利用当前嵌入式技术和全球移动通讯技术,把GSM手机模块和嵌入式系统平台相结合,即ARM与GSM兼容,实现汽车多媒体系统的无线通讯模块的软件设计部分。同时给出实现方法和应用程序开发流程。本系统的硬件平台是基于ARM9的SBC-2410X开发板,嵌入式操作系统为现在应用最为广泛的WindowsCE平台。     

基于空间权重与模糊感知的节点部署策略

为提高环境监测应用中节点部署的准确性,提出一种基于空间权重与模糊感知的粒子群优化算法。引入空间权重量化区域重要性,建立模糊感知模型描述节点感知性能,设计加权覆盖率作为算法评价函数。在此基础上,挖掘感知模型中的粒子飞行特性,并利用权重引力优化粒子进化方程,提高算法的寻优能力。仿真结果表明,与粒子群优化算法、虚拟力算法和外推人工蜂群算法相比,该算法最高可使目标覆盖率提升13%,节点数减少15%。