基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿

建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题. 由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征, 用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求. 本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中. 模糊建模过程由以下3个部分组成: 首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库, 然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型, 最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型. 在控制器设计方面, 采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative, PD)算法. 运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.     

滑动电接触摩擦力的BP与RBF人工神经网络建模

在弓网系统中,受电弓滑板与接触网导线之间的摩擦力受机械、电气以及它们之间的交互作用影响。摩擦力与运行速度、接触电流以及受电弓滑板和接触网导线之间的压力载荷有着密切关系。通过对浸金属碳销（滑板）与铜盘（导线）的载流摩擦实验,得出在不同载流、速度以及载荷条件下的摩擦力特性规律。因摩擦力较难实现数学建模,故采用神经网络中应用最广的BP及RBF算法分别建立了以摩擦力作为输出,以接触压力、滑动速度和接触电流为输入的预测模型,并通过Matlab进行仿真与测试。结果表明：两种算法建立的预测模型均有较高的准确度及良好的泛化能力,为进一步波动载荷下弓网滑动电接触摩擦力预测建模的应用提供参考。     

电子物流系统采购策略中的QoS模型研究

电子商务是互联网快速发展的产物,电子物流系统是其中一个重要环节和研究热点.本文主要通过分析物流系统中的采购决策问题,对于采购决策中存在的供应商选择和订单选择问题分别提出了相应的调度算法和选择策略.然后,以电子商务系统中的物流系统为例,在随机Petri网模型建模的基础上,对物流系统采购决策中的订单处理流程进行了QoS模型建模,并且在此模型基础上应用本文提出的选择策略及调度算法,给出模型相对应QoS性能结果分析.     

基于GA和单纯形法的直流电机参数辨识

提出一种基于优化算法的非线性系统参数辨识的方法.针对直流电机非线性摩擦力和饱和特性,建立直流电机的非线性模型.利用遗传算法的全局寻优特性和单纯形法快速的收敛性,通过获取充分激励的实际系统运行的输入输出数据,辨识出包括非线性摩擦力在内的直流电机所有的8个模型参数.获取系统实际运行的输入输出数据,分别验证电机运行于死区、饱和区和线性区时,模型辨识的精度.这种方法可以方便地应用于其他非线性系统参数辨识中.     

基于Creator的三种建模绘制算法研究

在视景仿真的建模过程中,模型的绘制算法是一个十分重要的因素.好的模型绘制算法能够帮助用户快速而且有效地建模.为了帮助用户了解和使用建模绘制算法,针对著名的视景仿真建模软件MultigenCreator的三种建模绘制算法,在阐述其计算机图形学原理的基础上,重点分析了其在建模过程中的表现形式,讨论了其各自的优劣性和组合应用的方法.实践证明,绘制算法的采取,必须视数据库文件的大小和组织形式而定.该算法对使用Creator建模有一定的指导意义.     

基于进化计算的中医脉象分类识别研究

为了实现中医脉象的客观、准确分类,提出了一种基于进化计算的脉象识别方法.提出一种改进的GEP算法(IGEP),并对IGEP算法进行了复杂度分析.基于IGEP,设计出了对脉象信号进行自动建模识别的系统.最后用大量临床脉象样本对算法建模的函数进行了检验,实验结果表明该方法能够实现对中医常见脉象的准确、快速分类.     

一种快速的视频跟踪算法

在摄像头固定的视频监控系统中,本文给出了一种基于最小化随机复杂度的快速有效的视频目标跟踪算法.该算法结合了基于背景减技术和目标相似性建模的优势,不需要调整参数权重.实验结果表明,应用本方法能快速的估计运动目标的位置和矩形轮廓.     

基于密度聚类的神经模糊系统建模算法

神经模糊系统经常被用来对非线性系统建模,并能取得很好的效果.以往的模糊系统建模方法存在着输入空间划分个数难以确定和规则冗余的问题,这些问题阻碍了模糊系统的应用.基于动态阈值DENCLUE和相似规则合并的神经模糊系统建模算法DDTSRM(DENCLUE using a dynamic threshold and similar rules merging),首先在DENCLUE算法中使用动态阈值来合并密度吸引子,得到DDT算法.DDTSRM利用DDT算法不依赖初始参数的特点,解决了输入空间划分个数难以确定的问题.因为DDT算法可以得到任意形状和任意密度的聚类结果的特性,所以提高了模糊系统模型的准确性.辨识出模型的初始结构后,DDTSRM通过计算模糊集合之间的相似度来减少规则冗余,使模糊系统模型结构得到优化.最后利用BP算法对系统模型进行训练,进而提高系统的建模精度.以S-Y模糊系统模型为原型,在两输入一输出的非线性函数和Box-Jenkins数据上的仿真实验证明了DDTSRM算法在神经模糊系统建模应用的有效性,能够取得精确的建模效果.     

联合估计稳态算法及其在过程辨识中的应用

时滞和滤波联合估计问题是自适应系统建模和时滞估计两方面的交叉.本文针对 先时滞后滤波的串联模型.提出基于快速横向滤波器的递推最小二乘算法,并以合成氨生产 过程现场数据为例进行模型预测.仿真结果表明,这种结合时滞跟踪的自适应滤波器适于变 时滞低阶系统建模.     

基于新型补偿控制策略的柔性关节控制器设计

柔性关节机器人控制系统中存在不确定性扰动、摩擦力、参数变化以及建模误差等问题,而常规PID控制无法兼顾稳定性和控制精度的要求,为此设计了一种基于新型补偿控制策略的柔性关节鲁棒控制器.控制器设计中,将摩擦力分为线性和非线性两部分,扰动分为确定性和不确定性两部分:机器人自身结构相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分可以通过...