试验模型与烘干过程的动态分析

通过各种阶跃输入下的开环响应试验,对烘干过程的动态特性作了调研。并将复杂的数学模型近似地转换成多个用于控制系统的线性简化模型。然而,过程本身的非线性,使所得的模型适应性差。即改变工作点将导致特性的改变或模型的重建。进一步通过模型参数在线估计将消除这种局限性。就此意义来说,非线性系统的在线辨识相当于系统的准线性化或连续线性化过程。     

模型参数估计法与烘干过程辨识

模型参数估计LS和IVLS法在回旋窑烘干过程的开环辨识中都得到了应用和推广。试验证明IVLs法是处理具有检测噪音的系统非常有效的辨识技术。运用反复试凑来确定最佳辨识的方法,详细分析了非线性问题。由于将对象从整个系统中分离出来,一定意义上讲,这并非真正的在线辨识。然而,它能为闭环辨识或自适应控制提供所必需的信息。故仍不失为将系统投入闭环运行前不可缺的重要步骤。     

基于支持向量机的轧制过程灵敏度分析

利用支持向量机(SVM)建立轧制力模型,并由该模型分别对各输入变量进行偏微分,以计算轧制过程出口厚度灵敏度系数,从而解决解析方法难以求解的轧制过程模型“代数环”问题．对轧机第一机架试验仿真,结果表明,基于SVM方法获得的灵敏度具有很高的精度,且由灵敏度确定的控制量可以获得很好的控制效果,同时也表明第一机架辊缝对出口厚度的影响比张力要大,以辊缝控制方式调节出口厚度比张力控制方式具有更高精度．     

三级泵优化配置问题算法设计及求解

针对三级泵优化配置问题的难解性,提出一种扩展拥挤遗传算法（ECGA）．该算法在进化过程中采用物种保留策略维持群体的多样性,从而可以保证得到问题的全局最优解．此外,采用组合编码策略实现连续变量和整数变量的混合编码,使之可应用到混合整数非线性规划（MINLP）问题．通过与传统OA、ECP、MIN—MIN等算法解算结果比较,验证了ECGA算法可有效地求解三级泵配置问题．     

自适应实值分布估计算法

针对实值分布估计算法(RECEDA)求解单模和多模优化问题存在的搜索空间有限和种群多样性保持能力较差等问题,提出了一种自适应实值分布估计算法(ARECEDA),该算法根据种群多样性性能指标自适应改变新种群采样过程中的方差值,使改进算法有效地提高种群多样性.实验结果表明,自适应实值分布估计算法比原有算法在优化精度上有很大提高.     

GIS线形矢量图形最优路径算法研究及仿真实现

为了能够动态高效地采集线性矢量图形节点信息，在此提出了一种采集矢量图形节点信息的“截枝算法”，该算法尤其适用于节点之间有多余线段连接的复杂的线性管网结构；在此基础上应用Dijkstra算法确定出了线性矢量图形任意两节点之间的最优路径节点序列。最后利用VC 语言和基于COM的MapObjects组件技术实现了基于上述算法的仿真软件GISLOOP，并对国家基础地理信息系统(NFGIS)1：400万主要公路数据文件roa 4m进行仿真分析，得出了一些有益的结论。     

改进的PCNN与Otsu的图像增强方法研究

提出了基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)与Otsu的图像模糊增强方法，该方法即可有效地去除噪声，又能根据图像灰度性质自动选取最佳阈值，并采用模糊集理论实现了图像的增强。计算机仿真表明，该方法可得到优于传统方法去噪和增强效果，从而验证了该方法的有效性、合理性。     

自适应带宽中值偏移视频图像分割研究

一种新的非参数估计算法一一基于交叉置信区间（ICI）规则的自适应带宽中值偏移（ABMS）算法应用到视频图像平滑和分割过程中，以有效去除图像的噪声和微纹理信息并保留图像中物体的轮廓结构特征。在中值偏移算法中应用ICI规则和采样点估计器确定自适应带宽参数，得到中值偏移向量并实现图像中的象素聚类。与此同时，融合图像块运动特征，抽取视频运动对象。实验和仿真结果验证了该方法的有效性。     

工业分布参数系统的最优控制

本文结合实际工业过程讨论了分布参数系统的最优控制问题。内容包括有关分布参数系统的极大值原理,最优化必要条件和最优控制计算方法等。虽然分布参数问题的分析和计算远比集中参数复杂和困难,尤其是在处理多维系统时有可能出现“维数灾难”,但研究结果表明所采用的方法提供了有效地实现最优控制的可能性。     

分布参数动态模型的特征线变换仿真

利用特征线集总化将双曲型偏微分方程组变换为在一定方向上的常微分方程组。在此基础上,用较简单的数值计算方法,如预报—校正数值积分算法,就可得稳定、精确的仿真结果。推广到处理类似回旋窑的复杂分布参数系统,也同样有效。