神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．     

心电图数据的组合式增量调制压缩方法

心电图(electrocardiogram，ECG)的波形曲线是一种单值连续时间函数．针对心电波形变化的特点，在分析增量调制压缩方法和自适应增量调制压缩方法的基础上，提出了一种心电图数据组合式增量调制压缩方法．这种压缩方法的压缩效率为1．8左右，实现了心电数据无损性和传输快捷性的统一．     

基于Context模型的非嵌入式小波彩色图像编码方案

 在零树小波思想的基础上,结合Context模型提出了一种新的彩色图像编码方案.首先对原彩色图像的3个分量进行色标体系变换,然后对变换后的3个分量分别进行离散小波变换.离散小波变换后的系数首先由门限值筛选操作产生一个Significance Map符号流,该符号流用零树结构表示.接着对非零系数进行均匀量化,将大于门限的值分解为:MSB符号流及剩余的二进制符号流.为了降低存在于Significance Map及MSB符号流中的冗余,我们提出了简单有效的Context模型,而对剩余的具有弱相关性的二进制符号流则直接使用自适应算术编码.经过实验对比证明了该方案在彩色图像编码中具有较优的压缩特性.     

一类非线性系统的快速鲁棒故障诊断

.结合在线估计器和滑模观测器方法,基于所给出的一种新的自适应学习算法,提出了一种针对非线性不确定系统的鲁棒故障诊断方法.滑模观测器可以消除建模不确定性的影响以得到准确的状态估计,而在线估计器可以实时估计故障的大小.在此,基于李亚普诺夫函数,在理论上证明了所给出的状态和参数估计误差都是一致有界的;针对三容水箱DTS200所做的仿真实验,其结果验证了该方法的可行性.研究结果表明,由于滑模项的引入,使得该方法的故障检测时间大大缩短,其性能比Polycarpou所提出的在线估计器方法的性能要好.     

专业英语多媒体试题库的模型探索

从外语教育测量学的角度出发,对专业英语多媒体试题库的建设模型进行了理论性的探索和论证:采用经典测试理论数学模型,并逐步过渡到项目反应理论模型,在此基础上开发专业英语自适应试题库系统。这是提高外语专业教学质量的有效途径之一。     

管道低频噪声的自适应控制

以管道内行波声场为物理模型,提出采用自适应信号处理技术实现有源降噪的方法,建立了数学模型,导出了自适应系统的传递函数,以管道消噪装置为信号源和控制对象,采用ADSP2101实现自适应滤波。通过计算机仿真分析比较了RLS、LMS和LSL算法的消噪效果。声学实验和数据处理结果表明,在无声反馈时,该方法对0～500Hz宽带噪声的平均降噪量为27.5dB,在有声反馈时平均降噪量为4.86dB,采用频响平坦的扬声器,降噪量可提高到10.2dB。实验结果与理论分析吻合。该技术可应用于降低发动机及其排气管的噪声,采用适当空间分布方法在原理上该方法也适用于封闭三维空间的噪声消除。     

BP网络应用于黄河水质浓度的预测研究

我们首次建立了不同算法运用于DO浓度预测的三种BP神经网络模型 ,并将其用于地表水质浓度的预测 结果表明 ,三种网络均可较满意地预测DO浓度 但比较之下 ,基于L -M改进算法的BP网络在非线性时间序列DO值的预测中显示出了独特的优越性     

机载雷达空时二维自适应处理框架及其应用

推导了机载相控阵雷达空时二维自适应信号最优处理器的另一种等价表达式，由此提出了空时二维部分自适应处理框架，将文献上已有的主要几个空时二维部分自适应方法给出了统一的分析形式，并着重对基于Ｄｏｐｐｌｅｒ预滤波的２种典型降维空时二维处理方案进行了详细的性能比较。     

串级前馈式极点配置自校正PID控制器

对传统的数字PID结构进行了改进，增加了对给定值的滤波作用，同时考虑了串级控制方案，使极点配置自校正技术处理复杂工况（外扰、时滞、非最小相位、开环不稳）的能力有了较大的提高，仿真结果表明了所给控制器的有效性