区域交通信号系统节点分析及优化策略研究

SCOOT、SCATS等区域交通信号控制系统的关键路口通常根据交叉口交通流量、道路联接数等指标来确定,很难保证“蓄意”交通事件下区域网络运行的有效性。鉴于城市交通网络的无标度特性,以路段阻抗为权重将城市交通网络抽象为复杂加权网络,提出以网络凝聚度为指标的加权节点收缩方法,评估交叉口节点的重要性,解决区域交通网络hub点的选择问题,并用实例说明该方法的有效性,进而以SCATS系统为对象提出基于hub点选择的系统优化策略。     

惯性特征系统最速特征模型PID控制参数辨识

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法.     

人工生命体在虚拟环境中的数据采集方法

文中介绍基于多智能体技术的人工生命体在虚拟环境中的数据采集及处理方法,给出系统的软、硬件设计过程和调试结果。该方法可以帮助测试人工生命体在虚拟环境中的生存能力和交互功能,具有实现简单、性能稳定、界面友好等优点。     

实用自抗扰控制在大时滞厚度自动监控系统中的应用

针对热连轧监控AGC(自动厚度控制)大时滞系统具有不确定和干扰因素多等特点, 采用线性降阶模型及参数优化设计, 提出一种实用自抗扰控制(ADRC)控制方案, 以满足简单、实用、好调、节能等工业界的要求. 通过对被控对象和状态观测器的降阶, 使得系统总扰动(内部不确定性、外部扰动) 的实时估计由一个仅为一阶的扩张状态观测器就可实现. 为了把所设计的实用ADRC与常规ADRC、常规Smith预估器和PID控制器进行公平比较, 各控制器的最佳参数均采用变尺度混沌优化方法得到. 仿真结果表明, 两种ADRC的抗扰性和鲁棒性优于常规的Smith预估器和PID控制器. 与常规ADRC相比, 实用ADRC的可调参数大大减少, 能耗指标也明显降低, 为下一步的工程实现提供了途径.     

基于模糊粒度计算的K-means文本聚类算法研究

传统的K-means算法对初始聚类中心非常敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,算法的稳定性下降。针对这个问题,提出了一种优化初始聚类中心的新算法:在数据对象的模糊粒度空间上给定一个归一化的距离函数,用此函数对所有距离小于粒度d_λ的数据对象进行初始聚类,对初始聚类簇计算其中心,得到一组优化的聚类初始值。实验对比证明,新算法有效地消除了传统K-means算法对初始输入的敏感性,提高了算法的稳定性和准确率。     

W4理论在道路交叉口视频监测中的应用

在智能交通视频监控系统中,由于交通路口车辆多、车速不定且外界环境光线变化等诸多因素造成不能很好地检测到运动目标。将W⁴算法应用到道路交叉口的视频监测中,该算法首先利用中值法进行初始化选出静止像素集合,并利用静止像素构建背景参数模型,同时建立基于像素级和基于目标级的背景更新模式。通过仿真验证该算法能够在路口比较复杂的情况下很好地检测到车辆,与传统的方法相比检测的准确度有了较大的改进。     

基于定子电流监控的轴承故障在线监测

随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法(time domain average method,TDA)运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机(extreme learning machine,ELM)在分类问题上表现出良好的泛化性能,它快速的训练速度能够保证在线故障监测的实施.文章最后考虑了3种电机运行状态,仿真结果均证明了此方法的有效性和稳定性.     

D-S证据理论在图像情感标识中的应用

图像情感标识就是为图像标注形容词性关键词,以反映用户对该图像的情感或印象.图像的视觉特征以及语义内容是决定用户对该图像情感理解的2项关键因素,而图像内容识别具有较高的不确定性,人类的情感理解也具有很强的主观性,因此采用Dempster-Shafer证据理论能较好实现图像视觉特征及语义内容到图像情感标识的不确定性推理.考虑到图像内容识别的不确定性,研究中按一定比例扩大了图像语义内容对各情感因子的不确定性区间,并构建了一个原型系统对自然风景图像进行自动标识.实验表明Dempster-Shafer证据理论在处理情感标识上是很有效的,而调整不确定性区间有助于进一步提高标识准确率.     

一种构造行为动画系统主体的新方法

提出一种系统结构为内部状态生成需求、需求指导感知和控制决策、感知为决策提供信息、行为执行结果通过感知反馈至内部状态的循环结构.内部状态作为实际物理量和抽象感念的交汇点;需求用于连接系统内的认知模块和物理模块;根据决策理论建立了需求指导感知的标准,运用多目标决策算法实现了以子需求为目标,在行为原子集合中选择合适的行为序列.通过与约束满足实现方法的比较,验证了本方法的有效性.     

改进的FMCW信号加权补偿校正相位差法

在相位差法的基础上,分析了使用频谱最大值与次大值得到的校正频率结果的内在关系,提出一种改进的加权补偿校正相位差算法,并对校正精度不理想的频段进行了窗函数的改进。仿真结果证明,该算法在测量距离为22.5m,信号信噪比为30dB时,计算结果的平均误差为0.05Hz(0.075mm),均方根误差为0.08Hz(0.12mm),相对误差为0.000532%,本算法运算量平均约为2.5次FFT运算量,能够满足系统实时性的要求。