基于K均值和支持向量机的燃料电池在线自适应故障诊断

基于K均值(K-means)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出了一种车用燃料电池系统(fuel cell system, FCS)在线自适应故障诊断方法.该方法通过不断获取系统最新单体电压,采用K-means算法改进传统的静态SVM分类器模型,对实时获取的信息进行聚类,实现分类器的在线自适应调节.采用已发表文献中的实验数据进行了相关的验证分析,结果表明,提出的方法能有效地在线调节故障分类器,实现FCS系统特性发生改变后的故障检测.     

自适应融合的长期目标跟踪算法

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.     

电网故障的动态连续诊断方式

首次利用自适应动态事件窗生成技术,直接面向故障发生、发展和监控信息获取的动态过程,提出一种电网故障的动态连续诊断方法.通过正反向推理相结合,并实时跟踪故障开始到故障结束,动态连续诊断的过程兼顾新增的告警信息和断面信息,能迅速和准确地得出诊断结果.本文首先以线路故障为例,按照断路器的不同动作情况和故障波及范围,建立线路的故障模型.然后,将自适应动态事件窗生成技术与电网故障的动态发展过程相结合,确定动态连续诊断机制.算例结果验证了该诊断方法的可行性及有效性.     

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。     

一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法

提出一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法,信赖域半径更新准则采用由L-函数给出的一类自适应更新准则,当前迭代点处的目标函数的二阶海森矩阵用某种拟牛顿型公式近似.在一定假设的条件下,算法具有传统信赖域算法的全局收敛性质.数值实验表明,对于求解无约束优化问题算法是有效的.     

基于复杂网络的微吧话题流行度预测研究

微吧是微博平台的贴吧,具有良好的话题主题性,为更好地进行话题流行度预测研究,对电影吧作为研究对象,建立复杂网络模型,并设计自适应差分进化算法对网络进行训练。在算法参数的设计中,通过对算法复杂度边界的推导得到最优参数。对比实验表明,较于神经网络该模型结构更加灵活,较于拟合模型该模型能够对话题特性进行更为全面的描述,并且在话题流行度的预测中具有更高的准确度和稳定性。     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

A self-adaptive synchronization controller for Liu chaotic systems

A kind of synchronization controller for Liu chaotic systems whose nonlinear components are subject to Lipschitz condition was proposed. By using Lyapunov function and linear matrix inequality technique, a self-adaptive synchronization controller was constructed for Liu chaotic systems. There are two components of our derived synchronization controller: linear and nonlinear component. Linear component is composed of errors of the state variables between driving-systems and responding-stems, and nonlinear co...     

Enhanced self-adaptive evolutionary algorithm for numerical optimization

There are many population-based stochastic search algorithms for solving optimization problems. However, the universality and robustness of these algorithms are still unsatisfactory. This paper proposes an enhanced self-adaptiveevolutionary algorithm (ESEA) to overcome the demerits above. In the ESEA, four evolutionary operators are designed to enhance the evolutionary structure. Besides, the ESEA employs four effective search strategies under the framework of the self-adaptive learning. Four groups of the experiments are done to find out the most suitable parameter values for the ESEA. In order to verify the performance of the proposed algorithm, 26 state-of-the-art test functions are solved by the ESEA and its competitors. The experimental results demonstrate that the universality and robustness of the ESEA out-perform its competitors.     

基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制

针对机械手动力学建模误差,提出了基于RBF神经网络误差补偿的自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上,对系统输入与目标轨迹进行修正,设计了两种误差补偿自适应控制器。利用RBF神经网络对修正项在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,保证了跟踪误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,提高了系统的控制性能并使控制系统具有对参数摄动的鲁棒性,对于机械手自适应控制具有一定的可行性。