直线拟合快速实现的一种新算法

对三种基于残差准则的直线拟合方法进行分析并提出了一种直线拟合快速实现的新算法——参数逼近法；算法以变步长对斜率和截距进行逼近，降低了利用计算机进行直线拟合的复杂度；算法不仅容易实现，收敛速度快，而且可以根据需要自由控制拟合精度；另外，算法对3种准则的拟合均适用，从而将3种直线拟合法统一于一个体系之下。     

多个函数定义的空间凸体高阶磨光

基于KS函数的凝聚算法，提出一种对多个函数定义的空间凸体的高阶磨光方法。该方法利用映射反演技术，将KS函数的凝聚算法推广至球坐标系，从而实现了仅用一个拟合函数表达，拟合精度仅由一个参数控制的多函数空间凸体光顺拟合图形的绘制。图形算例表明，该拟合方法具有明确的及潜在的应用价值。     

变曲率对称圆弧曲线及其在圆弧样条拟合中的应用

针对数控加工的需要，对圆弧样条拟合曲线的形状进行局部修改和优化，提出了一种新的圆弧样条曲线的基本形式－变曲率对称圆弧曲线，并给出了其计算方法和具体应用，该方法可满足不同运算字长数控系统对拟合后圆弧样条曲线最大曲率半径的要求，同时还可满足随动控制加工对拟合曲率变动量的要求。     

Beta样条插值的保凸方法

本文采用Ｂｅｔａ样条函数拟合曲线，提出了通过控制Ｂｅｔａ样条的控制矢量以保证拟合的保凸性，建立了以节点多边形与控制多边形之间关系为条件的保凸性判别准则。     

基于误差控制的薄壁叶片椭圆弧形前后缘建模方法

针对基于测量数据的发动机薄壁叶片椭圆弧形前后缘建模问题,在最小二乘法椭圆拟合的基础上,提出一种基于误差控制的叶片椭圆弧形前后缘拟合重建方法.通过设定迭代控制误差对拟合过程进行控制,当拟合误差小于等于预先设定的迭代控制误差时迭代拟合终止,可有效地避免叶盆、叶背上的点参与拟合;提出一种考虑叶片纵向光顺要求的各截面椭圆参数调整方法,可实现前后缘椭圆参数的提取以及叶片前后缘区域光顺曲面的生成.在文中方法的基础上开发了叶片前后缘建模软件模块,并通过实测数据验证了该方法的有效性.     

曲线曲面局部最小二乘渐进迭代逼近

作为一种有效的大数据拟合方法，曲线曲面最小二乘渐进迭代逼近方法(LSPIA)吸引了众多研究者的关注，并获得了广泛的应用。针对LSPIA算法拟合局部数据点效果较差的问题，提出了一种局部的LSPIA算法，称为LOCAL-LSPIA。首先，给定初始曲线(曲面)并从给定的数据点中选择部分数据点；然后在初始曲线(曲面)上选择需要调整的控制点；最后，LOCAL-LSPIA通过迭代调整这一部分控制点来生成一系列局部变化的拟合曲线(曲面),并且保证生成的曲线(曲面)的极限是在仅调整这部分控制点的情况下拟合部分数据点的最小二乘结果。在多个曲线曲面拟合上的实验结果表明，为达到相同的拟合精度，LOCAL-LSPIA算法比LSPIA算法需要的步骤和运算时间更少。因此，LOCAL-LSPIA是有效的，而且在拟合局部数据的情况下比LSPIA算法的收敛速度更快。     

基于遗传算法的以线段和圆弧为基元的曲线拟合

采用线段和圆弧作逼近基元是数字曲线拟合中的一个难点。文中给出一种基于改进遗传算法的拟合方法。通过对点列进行二进制编码，以拟合段数较少和拟合误差较小为优化目标，变异概率和交叉概率自适应生成，并根据相关知识控制分界点间隙，所得最优解中值为1的基因对应数字曲线的分界点，对线段与圆弧相交和相切以及具有噪声等多种情况进行检测，可同时提取尖点和切点，还可得到逼近基元及其之间关系。较好地解决了用线段和圆弧拟合曲线问题。     

基于小波的曲线可控误差拟合

研究了利用小波变换对所拟合曲线进行分解和重构的方法,给出了进行曲线拟合的误差控制,采用Daubechies小波对所拟合曲线进行快速小波变换。通过分层近似对原曲线进行拟合,所产生的误差刚好为高频滤掉部分。在构造近似曲线前,通过对曲线细节的预先计算,得出可控制误差的范围,从而决定是否继续进行曲线的细化分解,达到在可控制误差下进行曲线拟合的目的。文中给出了基于小波的曲线可控误差拟合算法,并用实例进行了说明。     

三次样条曲线拟合的算法及实现

样条曲线拟合是计算机图形应用的重要方面，本文用泰勒展开式求得分段样条曲线函数，可由用户控制的端点条件，求得通用的拟合算法，并用实例验证了拟合的曲线图形效果。     

图像的矢量化方法与算法研究

本文在分析了现行常用的拟合算法和矢量化方法的基础上，从实际应用角度出发，提出了改进的一次拟合算法，以增强抗噪能力，对于二次拟合提出了先识别直线后识别圆及圆弧的矢量化方法。文中所提出的拟合算法和矢量化方法在实际应用中的效果良好。     

迭代学习在PID控制中的应用

利用迭代学习过程记忆的期望控制、期望轨迹以及跟踪误差,提出了拟合控制系统的PID控制器参数的方法。用这种方法实现的PID控制器结构简单,作用于系统可获得较佳的动态特性和较强的鲁棒性。仿真实例表明了这种方法具有很好的可行性和实用性。     

电机伺服控制PDF策略频域设计方法优化

对PDF策略运用于电机伺服控制频域设计方法进行了研究,以一个实际应用为研究对象,通过系统设计和仿真分析比较,表面通用PDF策略频域设计公式应用在电机伺服控制中仍不能获得最优的效果。针对该问题,通过将时域PDF设计方法与此频域PDF设计方法结合起来,基于特征根结构理论的能量量化法,得到最大能量输入限制约束条件,提出一优化方法。通过系统仿真,得出了更良好的频域设计及控制结果。该结果表明此优化方法对于基于PDF控制策略电机伺服控制的最优频域设计方法探索和提高控制系统频域性能的设计具有一定参考价值。     

基于RBF神经网络的PID控制

传统PID的控制参数难以精确整定,且依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度。针对工业控制领域中大滞后系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法。该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数。仿真表明,该方法可实现有效的控制,并且与常规PID相比,具有更好的自适应性和鲁棒性。     

基于电流滞环的双馈风力发电机功率解耦控制

双馈风力发电(doubly fed induction generator简称DFIG)技术是目前风力发电的主导技术。本文针对DFIG的功率解耦控制,提出了基于电流滞环的PWM控制方法,解决了传统控制技术中控制算法过于复杂的问题。在MATLAB中设计了基于该方法的仿真系统。从仿真实验结果来看,该方法具有良好的实时性,对DFIG的控制有一定的实用价值。     

遗传小脑神经网络在液位控制中的应用

针对非线性液位控制问题，提出了一种采用遗传小脑模型神经网络（CMAC）的学习控制方法；该控制器采用遗传算法作为CMAC神经网络的学习算法，给出了具体的控制结构和算法；仿真结果表明，该控制器具有良好的处理非线性以及跟踪连续变化信号的能力，并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用，而且新型控制器能使用较高的学习速率，学习速度快，适于在线学习控制。     

水平欠驱动机械臂的反步自适应滑模控制

针对二自由度水平欠驱动机械臂系统,提出了基于分层滑模控制思想的反步自适应滑模控制方法．该方法能够在不对系统状态模型进行复杂坐标变换,并且没有约束方程限制的前提下实现对欠驱动系统的反馈滑模控制．仿真结果表明了该方法的有效性,而且优化后的控制器具有较好的适应性和控制效果．     

模糊PID复合控制在变频空调中应用研究

空调房间温度控制是一复杂的控制过程,传统的模糊或PID控制很难得到较好的控制效果,模糊控制和PID控制适当结合控制空调房间温度可使控制效果大大提高。本文建立了房间温度控制模型,介绍了模糊和PID控制并联结合方式并对各复合控制器进行了设计。对设计的变频空调控制系统进行了仿真,结合仿真图,从鲁棒性和稳定性方面分析了设计的各模糊和PID复合控制器控制效果。     

非线性系统的多模型DMC解耦设计

针对工业生产过程大多为多输入多输出非线性系统,干扰因素多,耦合作用强,常规控制方法难以获得满意控制效果的特.提出一种基于动态矩阵控制(DMC)的多模型控制方法,采用误差指标切换函数作为切换准则,根据其最小值来选择与实际最接近模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.结合目标函数解耦方法,在模型中考虑其他通道输入对当...     

神经网络在电弧炉电极控制中的应用研究

在冶炼工业的电弧炉中有效地控制电极电流,对于电弧炉正常运行至关重要.讨论了基于神经网络对电弧炉电极进行智能控制的方法,运用神经网络的BP、RBF以及双隐层BP模型,分别对电弧炉电极的单相电流及三相电流进行了分析和仿真.结果表明该方法可以获得有效的控制效果,使电极电流达到稳定状态.     

不同节点动态的复杂网络外部同步牵制控制

研究节点动态不同的两个复杂网络的外部同步问题。运用牵制控制方法,网络模型选取节点输出线性耦合模型,基于输出控制思想,设计结构简单的牵制控制器,对响应网络中的部分节点施加输出反馈控制,使得两个复杂动态网络达到外部同步,即实现响应网络与驱动网络的渐近同步。根据李雅普诺夫稳定性理论,推出相应的同步准则,得到控制器参数选择条件。仿真时,驱动网络和响应网络分别选取Lorenz系统和Lu系统,对全局耦合网络和最近邻耦合网络两个典型网络拓扑进行仿真,验证了所提方法的有效性。