PT二次回路压降自适应补偿方法研究

通过分析电压互感器二次回路的特点及其压降产生的原因，设计了电压互感器二次回路压降自适应补偿控制器，为提高电能计量准确度、减小由于计量误差造成的电量损失提出了一种新的思路。     

一类多频线谱振动的主动控制方法

针对多频线谱振动提出一种新的主动控制方法--多通道解耦LMS自适应滤波方法.该方法以多个并行的LMS自适应滤波器结构和带通滤波器组成前馈控制器,带通滤波器对自适应滤波器进行解耦,以一个单自由度的减振器作为执行机构,对多个频率线谱振动进行主动减振.综合了LMS算法的快速性和频域自适应滤波的有效性,物理意义清晰,易于扩展.应用于国产某型机械式制冷机的主动减振,用B&K的PULSE 7700对现场调试结果进行分析,验证了该方法的有效性.     

线性时滞系统的新型自适应控制

针对一类单时滞的线性时滞系统,为对其未知的状态时滞参数进行自适应控制,基于LMI方法,采用一种基于“描述形式”的Lyapunov-Krasovskii泛函和新型的带记忆的状态反馈控制,使得参数自适应律能反映实时估计值与实际接近值之间的差值,从而突破以往自适应控制对估计值的大小限制和调整参数计算的困难,给出了一种新型的保守性较小、简便、实用的自适应律,仿真实例证明了该控制方案的有效性。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

基于ACIS的数控加工仿真系统的研究

利用基于组件技术的ACIS几何造型平台，建立了基于ACIS的数控加工仿真系统的体系结构，分析了数控加工仿真中模型的几何与拓扑信息，确定了几何模型的数据结构，建立了数控加工仿真的几何模型，并讨论了如何通过API接口函数来实现对模型操作的方法。     

面向对象分析建模策略及相关讨论

首先介绍了面向对象的软件分析建模的重要性;并在分析比较目前流行的几种面向对象分析建模策略的基础上,着重介绍了在开发青鸟系统系列工具中采用的一种基于面向对象技术的分析建模策略;对分析建模过程中涉及的一些关键问题进行了探讨.     

基于MultiGen和Vega的场景仿真系统技术

复杂场景的漫游仿真在城市规划、旅游观光、虚拟战场等领域有着极为广泛的应用前景．将仿真技术引入“数字校园”的研究中．开发可视化的用户操作界面。为校园的规划和设计提供了一种全新的手段．本分析了基于Multigen和Vega的软件平台上场景仿真系统的整体结构．论述了在开发仿真系统过程中的一些关键技术．包括数据处理流程、三维建模、Vega软件的二次开发．结论表明．利用Multigen和Vega技术开发的场景仿真系统的方法是切实可行的．若结合GIS技术将有着良好的市场应用前景．     

循环流化床锅炉燃烧过程的小波建模研究

针对高维非线性系统，分析了基于多分辨分析的正交小波网络的建模能力。并用于循环流化床锅炉燃烧过程的动态建模，根据现场采集的实时数据进行网络训练和泛化实验。理论分析和实验结果表明网络具有良好的辨识精度和泛化能     

地下水埋深动态预测的DAMSM模型

运用动态数据反演建模方法和自记忆性方程，建立了地下水埋深动态预测的DAMSM模型。该模型将动力学计算与用历史数据估计参数相结合，预测时无需分析影响地下水埋深动态的各种因素，只需要有一定长度的地下水埋深动态观测序列资料，避免了众多数据的收集整理。实例预测表明，该模型具有较高的拟合精度和预测准确性。     

线性人脸对象类模型的匹配提升技术

针对真实感人脸模型匹配的细节控制和稳健创建问题，提出了线性人脸对象类模型的匹配提升技术。基于非统一抽样(NUS)的动态高斯金字塔分析(DGPA)方法，结合不等概率抽样和整群抽样策略，自适应地动态调整每级高斯金字塔图像的抽样分布，利用最优化算法由粗到精的计算全局近似最优解，获得精确的模型匹配。动态调节整群区域边界并利用再抽样率调节抽样密度，可以有效控制人像模型的细节表达效果，提高模型创建的稳健性。随机梯度下降的线性相关性扰动(CD-SGD)和学习率自适应(ALR)技术，提高了模型匹配的准确性和收敛速度。以M