基于自适应模糊PID方法的轮毂无刷直流电机控制与仿真

针对轮毂式电动车用永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等特点,根据轮毂电机参数的变化,利用模糊控制对PID参数进行在线自适应调整,提出了一种基于自适应模糊PID的转速控制方法,获得了高精度的转速控制。首先分析永磁无刷直流电机的动态数学模型,在MATALB/Simulink平台下,将模型按功能进行子模块建模,并通过与S函数相结合构建无刷直流电机的转速自适应模糊PID的双闭环控制系统模型,最后考虑车辆实际行驶情况,进行了电机系统运行工况的仿真分析。结果表明,采用自适应模糊PID控制无刷直流电机,能够实现控制精度高、响应速度快、无超调,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,明显改善对电动车用轮毂驱动电机的控制效果,提高电动车辆行驶的操纵性和稳定性。     

高效液相色谱法检测红发夫酵母胞内虾青素

确定了红发夫酵母的破壁提取方法并采用高效液相色谱法定量地测定了红发夫酵母胞内虾青素的含量。试验得到的液相色谱条件为:色谱柱KromasilC18, 5μm, 250mm×4. 6mm;流动相为甲醇和乙腈,V甲醇∶V乙腈=9∶1;流速1. 4mL/min;检测波长478nm;柱温为室温。加标回收率为(98. 2~102. 8)00。     

《大学计算机基础》课程B/S模式自适应考试系统研究

针对南华大学《大学计算机基础》课程考试所存在的几个主要问题,基于目前国内计算机化考试领域内的研究成果,提出了一种适合我校当前现状设备条件且易于扩展的自适应考试系统模型.然后介绍了系统设计的理论基础-项目反应理论,并进一步详细阐述了系统的整体设计及实验系统的构建情况.最后对系统的优点及扩展进行了分析总结.     

基于IEEE 802.11n自适应帧聚合机制的视频传输技术研究

首先介绍IEEE802.11n帧聚合机制的原理,随后分析帧聚合机制对视频传输性能的影响.仿真结果表明,采用帧聚合机制可以有效提高系统吞吐量,增加视频用户接入的数量.同时,提出一种自适应帧聚合机制,可根据信道状况通过动态改变聚合帧中子帧帧长以及重传次数来改善视频传输的性能,并通过仿真实验验证了其有效性.     

浅海水声信道自适应均衡算法

浅海水声信道是一个典型的带宽受限、时变衰落信道,存在着时变的多径扩展、频率偏移以及随机相位起伏.在水声相干通信中,自适应均衡是克服多径效应、消除码间干扰的主要手段.针对在实际应用中自适应均衡算法对步长参数选择的敏感性,进行了浅海信道水声相干通信均衡算法研究,结合录制的水声信道数据,通过Matlab软件,从星座图、算法收敛特性以及系统的误码特性这3个方面对几种均衡算法的性能进行了分析比较.结果表明,最小均方(LMS)平行滤波器组算法具有自适应调整步长的性能,且能获得较快的收敛速度和较小的误码率,验证了该算法在水声信道中的实用性.     

基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 .实验结果表明 ,设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果     

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.     

桉树叶中黄酮类化合物的提取工艺研究

讨论了影响黄酮类化合物提取率的主要因素,并确定了较好的提取工艺,结果表明:以φ=65%的乙醇、粒度为30目的桉树叶粉按m料∶V乙醇=1∶12的比例,浸泡24 h,然后在70℃下提取2 h,可得到质量含量为3.41%的总黄酮.     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

光照不均图像的自适应加权均值算法

 在结合矩形框加权均值算法的基础上,提出一种对光照不均图像进行二值化处理的自适应加权均值算法。对流量计图像中每个像素点分别计算阈值,利用和值表及自适应计算调整参数t,可有效地避免光照不均的影响,减少程序计算量,增强阈值自适应能力,提高流量检测速度及图像二值化处理效果。结果显示,在C++环境下,分别运用自适应加权均值算法和传统的基于小波包及Niblack 算法,对所采集的同一幅流量计光照不均图像进行二值化处理,自适应加权均值算法用时1.6 ms,基于小波包及Niblack 算法用时9.3 ms,且自适应加权均值算法处理效果明显优于传统算法。