宏观建模与多机器人自组织任务分配

针对两个紧耦合子任务的任务分配问题,从宏观层面上进行了数学建模,通过求解该数学模型,获得了任务分配需要遵循的基本分配原则.根据该原则设计了一个随机任务选择模型以及相应算法,通过统计机器人操作子任务的时间,算出每个子任务的选择概率,然后以该概率随机选择子任务.对基于该算法的随机系统进行了统计建模,分析表明该算法下任务分配结果与基本分配原则保持一致.最后,建立了一个多机器人物品搬运仿真实验系统,将任务分配算法应用到该系统,分析了算法的有效性以及各种参数对实验结果的影响.     

基于MATLAB的状态反馈解耦控制交流调速系统仿真

利用MATLAB语言建立状态反馈解耦控制交流调速系统仿真模型 ,并进行计算机仿真 .仿真结果表明 ,采用非线性状态反馈解耦控制的交流调速系统具有良好的静态性能和动态性能 .     

感应电动机的节能控制

提出了一种变速、恒转矩下使电动机的功率因数和效率最优的方法 ,该方法适用于非线性解耦控制的交流传动系统 .仿真结果表明 ,所提方法是正确的     

动态环境下移动机器人路径规划的一种新方法

提出了一种适用于动态环境下移动机器人路径规划的新方法.用栅格法对环境进行建模,从目标栅格点出发,各栅格中心点到目标栅格中心点的距离信息以每个时间步一个栅格的速度不断向外传播.经过足够多时间步的传播后,通过逐步寻找信息的传播来源,即可获得机器人的最短路径.仿真结果表明,该方法非常简单且高效,能快速规划出动态环境下移动机器人的最优路径.     

基于ELM的永磁直线电机推力波动补偿研究

针对永磁直线电机推力波动的非线性特点,设计了PID+ELM前馈补偿的永磁直线电机位置控制系统.用于训练ELM网络的样本可通过分析推力波动的特点及其规律获得,将训练好的网络作为前馈补偿环节,用于补偿控制系统中推力波动的影响.仿真结果表明,所提出的控制方案有效且可行.与基于SVM和RLS的方法相比,虽然其跟踪精度稍差,但其训练时间较短,适用于实时性要求较高的场合.     

基于支持向量机的桥梁应变噪声数据重构

针对桥梁结构健康监测系统中应变数据存在噪声干扰现象,提出一种邓氏灰度关联度计算方法,分析与计算传感器噪声数据之间的关联度,选择关联度大的信号作为支持向量机的输入向量,实现基于支持向量机的噪声数据重构,以恢复测量数据,并以均方根和频域功率谱来评估重构数据的效果.由桥梁监测数据的试验仿真分析表明,所提出关联度计算和基于支持向量机的数据重构方法是正确、有效的.     

气象信息数据挖掘技术的应用

气象信息数据量不断增大,数据存储就越来越困难,数据挖掘技术研究并应用了几十年,已经有了比较扎实的理论基础,在很多领域已经广泛应用。本文首先介绍数据挖掘技术及气象信息的数据库设计,然后对气象信息数据挖掘技术进行分析。     

基于主元分析与近邻距离的特征基因选择与去噪

针对高维小样本大噪声的基因芯片数据,提出一种基于主元分析与k-近邻距离的特征基因选择与去噪方法.首先利用主元分析法获取低维投影空间中的模式特征,依据各个基因贡献率大小排序,选择贡献率大的基因为特征基因,进而利用k-近邻距离来消除野值噪声以获得稳定高效的分类精度.实验结果表明:提出的特征基因选择与去噪方法,使得特征基因分类精度更高、性能更稳定.     

基于支持向量机的轧机压下系统辨识

通过对轧机压下液压控制系统的介绍,分析和计算压下系统响应频率,设计相应的Butterworth滤波器对轧制力进行高频去噪声处理,并利用最小二乘支持向量机进行轧机轧制力的非线性建模.在Matlab仿真环境中,利用轧制力的实测数据进行仿真与分析.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机的轧制力模型预测精度可以控制在5%范围内.     

感应电动机的非线性解耦和节能控制

采用非线性状态反馈和非线性坐标变换实现感应电动机的非线性解耦控制和线性化.通过对转子磁链的优化控制,提高了感应电动机的功率因数和效率,从而实现系统的节能控制.