一类非自衡对象的最优PID控制

实际控制系统中输入控制对象的控制能量大小不可能是无限大的,本文对控制能量存在约束时一类非自衡对象的最优控制问题作了探讨.首先定义了一个包含跟踪误差和控制能量在内的积分平方性能指标,然后针对不同设计要求运用最优方法极小化该性能指标,从而导出2类PID控制器的解析设计方法,可使系统在控制能量约束条件下具有最优的控制性能.     

基于ITAE准则的大流量平衡阀关键参数优化研究

在Simulink中建立大流量双反馈平衡阀的动态特性仿真模型,将误差积分准则ITAE作为综合性能指标,结合Simulink建模仿真和MATLAB的优化函数对平衡阀的动态性能反复交替进行仿真和优化,最终获得使负载控制阀动态性能最优的参数组合。该方法为液压阀综合动态性能提供了明确量化的优化目标,克服了传统试凑法寻优的缺点,对于液压阀类元件结构参数优化具有普遍的借鉴意义。     

电液数字伺服双缸系统PSO-PID同步控制

将粒子群算法与传统的PID控制器相结合,并采用平方误差矩积分函数作为适应度判据,构成了PSO-PID控制器。以电液数字伺服双缸系统的PID参数优化为例,使用粒子群优化算法对PID参数进行优化。仿真结果显示:PSO算法使得PID控制参数调整速度较传统方法快,产生超调量较小,该方法的调节效果较好。     

调节系统的性能准则与无“静差”控制条件

本文是"相位-工作周期方法"的第三篇介绍短文。讨论调节系统的性能准则和无"静差"的控制条件问题。首先介绍了误差的平方积分准则计算公式及求解的思路,分析了它的局限性。然后论证了误差积分准则的可用性及优点。这些分析工作是相位-工作周期方法的另一个基础性工作。     

基于信息熵的模拟退火算法优化铣削加工模糊控制器参数

提出以信息熵为性能指标、用模拟退火算法优化模糊控制器参数的新方法应用于铣削加工恒力约束控制。仿真表明:将优化后的模糊控制器应用于切深不变的铣削加工控制中可以取得良好的控制效果;变切深时,可在小范围进行参数优化。     

变量泵-定量马达容积调速系统优化研究

在对变量泵-定量马达容积调速系统数学建模的基础上,用广义误差平方积分(GISE)准则对系统进行优化,具体分析了系统各参数对控制性能的影响,为系统设计、性能研究及应用提供了理论依据.     

一种熔融单元的LQG伺服控制系统设计

熔融单元是低压注塑设备的核心器件。为了更加稳定、精准的控制熔融单元的温度，该文研究熔融单元的温度控制特性，建立熔融单元温度控制的近似模型，通过绝对误差积分准则IAE性能指标对比pade近似和smith预估器下的PID控制器性能。选取pade近似进行线性二次型调节器LQR控制器设计，并将误差e作为中间状态量进行最优化控制，通过卡尔曼滤波器降低控制器输出电压扰动和温度传感器测量误差对控制器输出和系统输出的影响。通过仿真实验证明，该方法可将系统超调量降低为0,IAE指标表明系统可快速跟随设定值变化，且不存在稳态误差；LQR控制器性能指标达0.865;且控制器具有一定的鲁棒性能。     

时钟抖动下加速度测量值的数值双积分误差(英文)

采用蒙特卡洛分析法,对由于时钟抖动造成的加速度计定位误差进行了系统的分析.仿真结果表明,在存在时钟抖动的情况下,加速度测量值是渐近服从高斯分布的,这个结果与理论分析相吻合.对积分距离的方差与时钟抖动之间的关系进行了分析,理论及仿真分析结果都表明了噪声的数值双积分的积分误差与时钟抖动的大小成正比.当输入一个幅值为1g,周期为1 s的正弦波加速度信号时,1 s后数值双积分的积分误差与时钟抖动的比例系数为0.261 1.     

基于最优控制原理的混沌同步

利用最优控制理论对混沌系统的同步问题进行了研究,通过对同步误差系统的积分和微分处理,将同步问题转换为最小化性能指标的问题,从而实现了混沌系统的异结构同步.     

采用内模控制理论的双馈感应风机鲁棒控制器设计

针对工程中双馈感应电机转子电流控制器参数整定的问题,提出一种利用内模控制理论设计转子电流控制器的鲁棒控制方法。首先定义内模控制的灵敏度函数和互补灵敏度函数,并推导双馈感应电机转子电流控制系统传递函数,建立了转子电流内环的内模数学模型。IMC控制器的设计以平方积分误差值和鲁棒稳定M值为准则,并与传统比例积分控制器进行比较。通过对1.5 MW双馈感应电机的MATLAB/SIMULINK仿真表明,本文方法稳态跟踪精度高、动态响应快、对模型误差和外界干扰具有较好的鲁棒性。最后在11 k W的双馈风机实验平台上验证了所提方法的有效性。     

测量与控制系统动态误差溯源熵方法

误差溯源方法主要是尽可能使“黑箱”系统得到“白化”。论文提出应用动态熵值方法对测控系统进行误差溯源,讨论了测量与控制系统的输入、干扰信号分别对输出信号熵值的贡献,并建立了求取多维测量与控制系统的动态熵方法不确定度分量表达式,力求建立比较简明通用的误差溯源数学模型,使静态误差和动态误差有统一的分析研究方法。     

滚动轴承振动性能的混沌特性与不确定性之间的灰关系评估

鉴于滚动轴承振动性能的失效概率分布呈现多变性、非线性、不确定性等特征,提出分别用振动数据序列的Hurst指数和最大熵指标表征滚动轴承振动性能的混沌特性和不确定性。基于滚动轴承服役过程中的振动数据序列,在对数坐标系中运用最小二乘法拟合得到Hurst指数值,判断各个振动序列对应时间段内轴承运行性能状态的混沌特性。运用最大熵法求解各振动序列的最大熵值,进而对轴承振动性能的不确定性进行定量分析。运用灰关系分析法,计算均值归一化后的Hurst指数和最大熵序列之间的灰置信水平,分析轴承振动性能的混沌特性和不确定性之间的非线性相关程度。两个案例中Hurst指数与最大熵序列之间的灰置信水平分别为96.99%和82.1%,表明轴承振动性能的混沌特性和不确定性之间的关系非常紧密。     

Modified cuckoo search algorithm in microscopic image segmentation of hippocampus

Microscopic image analysis is one of the challenging tasks due to the presence of weak correlation and different segments of interest that may lead to ambiguity. It is also valuable in foremost meadows of technology and medicine. Identification and counting of cells play a vital role in features extraction to diagnose particular diseases precisely. Different segments should be identified accurately in order to identify and to count cells in a microscope image. Consequently, in the current work, a novel method for cell segmentation and identification has been proposed that incorporated marking cells. Thus, a novel method based on cuckoo search after pre‐processing step is employed. The method is developed and evaluated on light microscope images of rats’ hippocampus which used as a sample for the brain cells. The proposed method can be applied on the color images directly. The proposed approach incorporates the McCulloch's method for lévy flight production in cuckoo search (CS) algorithm. Several objective functions, namely Otsu's method, Kapur entropy and Tsallis entropy are used for segmentation. In the cuckoo search process, the Otsu's between class variance, Kapur's entropy and Tsallis entropy are employed as the objective functions to be optimized. Experimental results are validated by different metrics, namely the peak signal to noise ratio (PSNR), mean square error, feature similarity index and CPU running time for all the test cases. The experimental results established that the Kapur's entropy segmentation method based on the modified CS required the least computational time compared to Otsu's between‐class variance segmentation method and the Tsallis entropy segmentation method. Nevertheless, Tsallis entropy method with optimized multi‐threshold levels achieved superior performance compared to the other two segmentation methods in terms of the PSNR.     

基于MSP430的步进电机调焦控制系统设计

光电经纬仪在对空中目标进行跟踪测量时,为了获得清晰的图像,提高作用距离,需要进行调焦.文中设计了基于MSP430F169单片机的调焦控制系统,采用步进电机作为执行机构,电位器作为位置测量元件,UP-4HB01B作为步进电机驱动芯片.定位控制实验结果证明:调焦控制系统最大误差为0.0375 mm,平均误差为0.01125 mm,均方误差为0.005 665 mm,能够满足调焦控制系统的要求.     

基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法

为充分利用振动信号进行故障辨识,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵判据的滚动轴承故障诊断方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行EEMD分解获得若干个本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),并根据一种IMF分量故障信息含量的评价指标(即峭度、均方差和欧氏距离)选出能够表征原始信号状态的分量进行信号重构;其次,利用奇异值分解技术对重构信号进行处理,结合信息熵算法求取其奇异值熵;最后,利用奇异值熵的大小判断滚动轴承的故障类别。用美国西储大学滚动轴承振动信号对所述方法进行验证的结果表明,相比传统的EMD奇异值熵故障诊断方法,本方法能够清晰的划分出滚动轴承不同工作状态的类别特征区间,而且具有更高的故障诊断精度。     

多传感器图像融合的客观评价与分析

图像融合作为一种有效的信息融合技术，已经广泛用于军事、遥感、机器视觉和医疗诊断等领域。这里研究了多传感器图像融合效果的客观评价方法，其中包括均方根误差、平均误差、灰度标准差、熵、熵差、交叉熵、互信息和空间频率。将加权平均、金字塔、小波变换三种方法用于多传感器图像的融合，实验结果表明客观评价结果与视觉评价的结果是一致的，是一种行之有效的评价手段。     

改进蜂群算法及其在圆度误差评定中的应用

针对基本人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm,ABC)的缺点,提出一种改进人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC),并应用于圆度误差最小区域评定中。该改进算法利用信息熵初始化种群,增强种群的多样性,并在引领蜂和跟随蜂搜索阶段,提出一种新的搜索策略,平衡算法的探索与开发能力。详细阐述IABC算法的基本原理与实现步骤,给出圆度误差满足最小包容区域条件的优化目标函数和收益度函数。通过基准测试函数验证IABC算法的有效性和准确性;通过对由三坐标机测得的多组测量数据进行圆度误差评定试验,结果表明IABC算法的评定精度优于最小二乘法、遗传算法以及粒子群算法等其他优化算法,且在求解质量和稳定性上优于ABC算法,验证了IABC算法不仅正确,而且适用于圆度误差的评定优化。     

用圆柱度仪测量平面度误差的新方法

阐述了一种测量矩形工件平面度误差的新方法。首先利用圆柱度仪和角尺对被测件进行测量，同时采集原始测量数据．然后利用最小二乘法实现平面度误差的评定。采用这种测量方法可以更全面地实现对较小型矩形工件平面度误差的测量与评定。     

圆柱表面重构基准的曲线拟合提纯法

提出了一种新的重构基准提取方法一曲线拟合法，即采用分离出的回转误差运动中一阶谐波分量代替偏心误差运动。试验表明，该方法是可行的，有效地解决了圆柱度测量中重构基准难以确定的问题。