基于FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机 控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压 加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适 应阈值控制换相滤除了换相过程中的过零点干扰信号,增加了系统稳定性.电机控制器结构简单,不需位置传感器 及硬件滤波等电路模块.基于FPGA实验表明,该控制器启动效果好,电机运行稳定,最高转速达到13 785 r/min.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

高速泥浆脉冲遥传系统研制及应用

针对正脉冲式泥浆脉冲发生器传输速率低(1 bit/s),不能满足实时地质导向和实时地层评价的问题,介绍了一种高速泥浆脉冲遥传系统。通过理论分析、仿真模拟计算及试验,确定在系统中采用旋转阀式脉冲发生器的井下信号发生系统,以进一步提高传输速率和泥浆适应性;针对地面系统高速泥浆脉冲信号被噪声淹没等问题,采用通过高速信号采集处理系统,基于自适应滤波、位同步解码等算法,对采集到的原始信号进行了滤波解码处理;另外,通过现场应用对系统存在的其他问题进行了升级改进。现场应用表明,该系统具有泥浆适应性好、传输速率高(3～5 bit/s)等优点。     

自校正滤波有源噪声控制算法

滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法，但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法，通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明，该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能.     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

针对一类严格块反馈型不确定非线性系统,采用反步设计方法提出了一种新的基于滑模状态观测器的L1自适应控制方案。由于系统状态不完全可测,首先设计滑模观测器对系统状态进行估计,并分析观测器的收敛性,在此基础上,通过反步法得到系统的理想控制律。为了消除反步控制中的“项数膨胀”,引入非线性跟踪微分器来提取理想控制律的微分信号。为提高系统响应的瞬态性能,消除控制输入的高频振荡,引入L1自适应控制对控制律进行改进,通过理论推导证明了闭环系统的稳定性。最后通过数值仿真算例验证了所设计控制方案具有快速的收敛性、良好的跟踪性等期望性能。