基于混沌蚁群算法的无衍射激光图像定中方法

针对无衍射激光图像特点,提出了一种基于混沌蚁群算法确定图像中心的方法。在图像处理时先找出图像中的有用区域,基于该区域估算图像的最大亮度,然后将其与图像像素点亮度的差值作为优化的目标函数,利用混沌蚁群算法对图像中心点进行全局的优化搜索。用 像素摄像机在 拍摄的图像进行处理,实验结果表明了该方法的有效性。     

一类混杂系统的模型辨识

针对一类具有切换结构的混杂系统,提出一种基于仿射传播聚类的模型辨识方法。将模型辨识问题等价成对系统数据的分类和分类数据的回归问题。通过仿射传播聚类算法对样本数据进行聚类划分,并分别采用最小二乘支持向量机算法对子样本分别建立模型。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

传感器系列课程的教学改革与实践

针对目前测控技术与仪器专业教学中存在的问题,对传感器系列课程的课程体系、教学内容、教学方法和考核方式等进行了一系列的改革与探索。构建了以传感器原理与技术、测控电路、微机原理与接口技术和检测技术为主线的理论教学体系;以传感器、测控技术与系统综合、仪表设计、单片机系统课程设计和创新创业能力实训为主题的实验、实践教学体系。改革相应的教学方法与手段,实施多元化考核方式,建立系统分析与设计、工程应用及创新能力培养的新模式。     

一类非线性系统基于LS-SVM的自适应滑模控制

针对一类具有不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了一种基于李雅普诺夫函数和最小二乘支持向量机的自适应滑模控制方案。该方案利用LS-SVM回归的逼近能力设计反馈线性化控制器,并推导出控制器权值参数向量的自适应律。通过滑模控制技术提高系统对外部干扰和逼近误差的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性。仿真研究验证了所提控制方案的可行性和有效性。     

基于最小二乘支持向量机动态逆的非线性系统自适应控制

提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

多变量系统预测函数解耦控制

提出一种新的多变量系统预测函数解耦控制(PFC)算法。该算法将多变量系统的PFC分散为若干单变量系统的PFC,使参数设计和算法求解大为简化。此外,利用该算法可得到一个解析的控制量计算方程,控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单、计算量小,可用于解决复杂的耦合控制问题。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。