一种线性定常多变量系统的工业调节器设计

导出了当干扰为恒定不可测和恒定可测两种情况下为系统稳定和输出可调的充要条件及其控制规律,在此基础上,提出一种适用于线性定常多变量系统的实用工业调节器的设计方法。     

卫星遥感图像的神经网络自由识别分类

介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类方法,并与最大似然 类结果进行了比较。讨论机实验结果表明,神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类。     

复杂工业过程的智能控制和智能管理系统集成

论述了复杂工业过程的智能控制与智能管理系统集成的思想、总体方案、关键技术、开发方法和策略。     

基于多重分形频谱分析的图像边缘检测

提出了一种基于多重分形频谱分析的图像边缘检测方法．该方法首先计算出图像像素点的粗粒化Hǒlder指数，并用核估计方法估计出图像与该粗粒化指数相对应的多重分形奇异频谱，然后根据图像的多重分形频谱值就可以检测出图像的边缘点．实验结果表明该方法是有效的，而且与传统方法相比具有更好的局部性．     

啤酒瓶检测中多分类支持向量机算法的选择

在提取啤酒瓶的缺陷特征后,如何选择合适的多分类支持向量机算法对提高分类准确率和分类速度具有重要的作用．本文通过一对一、一对多、决策有向无环图、二叉树、误差纠错码、一次性求解等多分类支持向量机算法在核函数为线性、多项式、径向基,神经网络的情况下,对多个基准样本进行了分类性能、分类速度、分类准确性的详细比较以及完整的理论分析,最终得出一对一多分类支持向量机在径向基核函数时性能优于其他算法．在啤酒瓶智能检测机器人上的实验,表明这种算法能够满足检测需要．     

基于反步法的感应电机L_2鲁棒控制

为了解决负载转矩和转子电阻未知的感应电机控制问题,用反步法设计了一种L2鲁棒控制方案.其中,为了避免反步法带来"项的爆炸(explore of terms)"问题,引入了动态面控制(dynamic surface control)方法,即用低通滤波器过滤内环控制器的参考信号.根据感应电机转子磁链定向的模型中定子电压相互解耦的特点,在外环控制器中引入鲁棒项,抑制不确定参数对控制系统造成的影响.证明了系统具有小于等于正数γ的L2增益.仿真研究表明,用本文提出的控制方案比不用鲁棒控制项的控制系统跟踪精度更高,鲁棒性更好.     

基于单片机的煤湿度模糊控制系统设计

介绍了煤湿度控制系统的硬件结构、软件流程及相应的控制策略.选用AT89S52作为CPU对水阀流量进行自动控制,基于模糊控制理论实现模糊检测与控制系统设计.给出了控制量的结构图和控制规则表,为验证所提控制方法的有效性,以某钢铁集团有限公司的煤中水分含量调节作为实例,对模糊控制器硬、软件进行设计.实验结果表明模糊控制有控制方法简单、控制性能较好等特点.     

基于分类面拼接的快速模块化支持向量机研究

针对大多数现有的机器学习算法处理大规模问题时需要的训练时间很长和存储空间很大的难点,提出了基于分类面拼接的快速模块化支持向量机算法(psfm-SVMs).在训练阶段,psfm-SVMs采用一簇平行超平面对大规模问题实施软划分,然后针对每个子问题并行训练支持向量机.在测试阶段,测试样本坐落于哪个子问题所在空间中,就由该子问题训练的支持向量机给出判别结果.在4个大规模问题上的实验表明:与采取硬划分的快速模块化支持向量机(fm-SVMs)相比,软划分能够使psfm-SVMs得到更加光滑的分类面,因而psfm-SVMs的泛化能力较高.在不增加训练时间的条件下,psfm-SVMs减少了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降.     

基于S变换与傅里叶变换的电能质量多扰动分类识别

提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经网络用于扰动分类.训练好的网络在测试信号集上的测试结果表明,对正常电压和常见的电能质量扰动,该方法具有较高的分类准确率,在训练样本数较少、噪声影响大和多扰动信号并存时仍能取得较好的分类效果.