基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

动态小生境遗传算法在多模函数优化中的应用

提出一种基于动态小生境技术的自适应遗传算法．算法的进化过程中，通过物种的辨识和保存过程确定小生境的峰值，引入个体趋向于高适应度的方向这一控制参数控制搜索的方向，采用自适应调整种群距离的方法控制搜索的范围，大大提高了搜索效率．仿真试验表明，该算法能够很好地保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，适合求解复杂多峰函数优化问题．     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．     

群体智能计算

群体智能是正在迅速发展的新兴研究领域.通过对自然界生命现象的模拟,在不同层次上揭示生命现象和进化规律,为复杂系统复杂行为建模与仿真提供了新的思路.该文对群体智能和计算智能的概念、基本原理和研究方法作了阐述,并对群体智能计算的未来发展趋势作了展望.     

基于直方图对二值图像无损数据隐藏算法的改进

提出一种改进基于游程编码和直方图对二值无损数据隐藏算法的新方法.先对载体二值图像进行"与"操作或"异或"操作的预处理,再利用基于游程编码的直方图对的二值图像无损数据隐藏方法进行数据嵌入.实验表明,该方法在嵌入容量和视觉效果都优于改进前的方法.     

基于本体几何特征分析的产品制造行为推理

将本体理论应用于产品制造行为建模和推理中.通过分析零件的加工面邻接图,逐个提取产品的几何特征,从而形成制造行为的静态本体模型;以无向图的布尔运算和本体建模理论作为基础,分析零件的加工进刀方向,对静态本体模型中的特征归纳优化,形成可供分析的几何本体的过程序列模型.     

双极型低压TTL参数计算及其综合方法

因为很多便携式电子设备的发展,电路元件需要是低压和低功耗的,最好用1.5V电池供电.然而至今1.5 V低电压TTL门实现很困难.提出一个可克服此困难的新思路,并设计出1.5 V低电压TTL门电路,进行参数计算.利用电路三要素理论提出1.5 V低电压双极型电路综合方法,在此基础上求出新的低压D触发器元件级电路.最后经过电路实验证明TTL门电路的正确性.     

开关电源中的滤波技术

本文对开关电源中抑制电磁干扰的滤波技术进行了较详细的概括,并且总结了设计滤波器时应注意的细节问题。     

基于学习进化的机器人同时定位与地图创建

利用学习与进化结合的思想,改善基于粒子滤波的SLAM算法。在对学习与进化的关系深入分析的基础上,针对基于粒子滤波的SLAM算法,提出将滤波过程分成学习和进化两个阶段,分别给出相应算法解决粒子有效性与多样性的问题,缓解二者之间的矛盾,改善了SLAM算法的效果,增强了算法的鲁棒性,也验证了学习与进化的关系。最后,通过多次Monte-Carlo仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

应用于MANET的OLSR路由协议在NS2上的仿真

OLSR（Optimized Link State Routing）就是一个对可移动的Ad-hoc网络即MANET（Mobile Ad-hoc Networks）进行路由管理的协议。其算法核心就是如何确定MPR（Multi Point Relays），使得选取的路由路径最短、最有效。本文在研究了OLSR协议及MPR技术之后，利用NS2仿真工具在节点高速运动的环境下，对该协议进行了仿真，并根据评价MANET网络性能的指标。对仿真结果进行了分析。该结果分析显示：当节点处于低速运动状态时，OLSR是一种能够有效对MANET路由进行管理的协议,但当节点处于高速运动状态时，若想要获得同样有效的管理。还需要对OLSR的算法进行优化和改进。