基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

基于神经网络的非线性系统故障诊断

本文对非线性系统的故障检测与诊断提出了一种新的方法。利用神经网络对非线性系统进行辩识与建模 ,通过比较实际输出与模型的输出 ,可在线辩识出故障幅值的大小。     

无人机图像的输电线断股检测方法研究

输电线路受外界环境的影响,输电导地线极易出现断股现象.断股故障对电力系统的稳定运行有较大的影响,为了确保输电线路的安全及稳定运行,需要周期性的进行巡视和维修.近年来,输电线的巡视方式慢慢从人工巡视转变为无人机巡视.为了让巡检更高效、电网更可靠,更好的实现电力系统的智能巡检.结合图像处理技术,设计了一种根据输电线分叉特征...     

非线性系统控制理论与方法

对非线性系统控制理论与方法进行了综述.主要介绍了变结构控制、反馈线性化的微分几何方法、逆系统方法、直接反馈线性化等方法的基本思想和基本问题。     

基于2-D系统理论的D型闭环迭代学习控制

将2－D线性连续－离散系统理论应用于连续线性迭代学习控制系统中，给出能很好反映失代学习控制过程的数学模型－2－D线性连续－离散系统Roessor模型，在2－D系统理论基础上证明了D型闭环迭代学习控制律的收敛性，根据该理论设计的闭环迭代学习控制器，受到的限制较小。     

M-BUS 总线在远程抄表中的运用

介绍了一种基于M-BUS总线的小区集中抄表系统方案,重点讨论数据采集服务器的设计和通讯原理.运用M-BUS组成的数据采集系统实现远程数据采集, 系统易于安装维护,是一种经济可靠可行的方案.     

一类非线性系统的迭代学习控制

在一类非线性系统的闭环迭代学习控制中，对系统输入进行闭环D型迭代学习，对输入的初值采用P型迭代学习控制律，给出了它的收敛性证明，从收敛性的证明过程可以看出，这种迭代学习控制受到较小的收敛条件的限制最后用仿真结果对收敛性和收敛条件进行了验证。     

基于ISS-BSHOT特征的ICP点云配准方法

针对点云配准处理过程中配准精度低且耗时长等问题,提出一种基于内部形态描述子(intrinsic shape signatures, ISS)关键点与二进制方向直方图描述子(binary signature of histograms of orientations, BSHOT)相结合的点云配准方法.首先,计算点云分辨率,采用ISS算法提取源点云与目标点云的关键点,并利用BSHOT算法描述关键点邻域,通过汉明距离匹配对应点对;其次,采用随机采样一致性算法删除匹配错误的对应点对,完成粗配准;最后,利用迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法完成精配准.实验结果表明,该算法可在保证配准精度的同时显著提高配准效率.     

D型闭环迭代学习控制的2-D模型及收敛性分析

本文将 2 D线性连续 离散系统理论应用于连续线性迭代学习控制系统中 ,给出能很好反映迭代学习控制过程的数学模型 2 D线性连续 -离散系统Roessor模型。在 2 D系统理论上证明了D型闭环迭代学习控制律的收敛性。根据该理论设计的闭环迭代学习控制器 ,受到的限制较小。     

DSP间高速数据传输的设计与实现

介绍了双口RAM的结构原理、仲裁逻辑控制及相应的使用特点;提出了在多通道高速数据采集与处理系统中,在DSP与FPGA之间采用双口RAM实现高速、实时、可靠的数据传输的一种方法;并以IDT70V24为例,详细说明了双口RAM在由DSP处理器和FPGA构成的多机系统中的具体应用。