电液位置伺服系统的多滑模神经网络控制

针对电液位置伺服系统存在的强非线性,控制增益未知和非匹配不确定性,通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.

     

电液位置伺服系统的多滑模神经网络控制

针对电液位置伺服系统存在的强非线性、控制增益未知和非匹配不确定性.通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.     

基于奇异值分解及形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法*

针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,选择轨迹矩阵中主要反映冲击信息明显的奇异值进行信号重构的方法来滤除信号中的平滑信号和部分噪声,获取带噪声的冲击信号;然后利用形态滤波能有效滤除脉冲干扰噪声的特点,反其道而行之,从而提取信号的冲击故障特征的方法,并将该方法应用于轴承的振动信号的故障特征提取。仿真与实例表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法。     

一种快速的自适应镜头边界检测方法*

为减少视频处理数据量及提高检测效率,提出一种快速的自适应镜头检测方法。该方法利用跳帧法从原始视频帧中提取新的视频帧序列,通过计算滑窗内亮度直方图帧差到帧差均值的距离来检测镜头变换。实验结果表明,在显著提高检测效率的同时,该方法能有效检测出镜头变换。     

在分裂的机会网络中多个消息摆渡的路由设计

针对机会网络中节点分布不规则造成分割的网络区域相隔较远的情况, 提出了一种基于全局消息摆渡和节点中继的多摆渡路由算法（GMF-NRA）。该算法使用一个全局消息摆渡节点和各个区域内的中继节点为运行于区域内部的局部消息摆渡节点中继消息, 共同完成区域间的信息传输。摆渡节点在中继节点处交互区域间的信息, 以至于不再需要摆渡节点之间实现在线协作转发消息。最后, 仿真结果表明GMF-NRA较现有的节点中继算法在网络的平均传输时延和数据交付率方面能获得更好的网络性能。     

压缩感知综述

压缩感知理论的诞生使得采样速率与信号的结构和内容相关,并以低于奈奎斯特采样定理要求的频率采样、编码和重构。在实际应用中,为解决数据冗余和资源浪费的瓶颈问题开拓了一条新道路,也为其他学科发展提供了新的契机。从发展历史和研究现状等方面入手,对稀疏表示、测量矩阵的构造、稀疏重构算法和主要应用方面进行了详细的梳理和研究。对当前研究的热点、难点作了分析和探讨,并指出了未来的发展方向和应用前景。     

基于多关联模板匹配的火箭目标跟踪算法

针对火箭目标在复杂场景的跟踪问题,提出一种基于多关联模板匹配的模板匹配策略,通过仿射变换从上帧最优模板中产生多关联模板以自适应火箭目标的大小和姿态改变,提高算法的匹配精度。采用Kalman滤波器对火箭飞行进行轨迹预测。多个火箭飞行录像跟踪实验表明,该算法具有很好的匹配精度与实时性,对火箭目标的状态、大小变化与云层遮挡现象具有较好的鲁棒性。     

施工企业的现场环境管理

施工现场人员密集、外来人员多、流动性大、工作环境艰苦、民工生活环境差,正因为如此,在突如其来的“非典”影响下,各地均将建筑工地作为控制“非典”的重点地区与部位进行管理,同样也有许多单位因为建筑工地防范措施不力而遭到政府部门的处罚,包括降低或取消资格等级、停工、罚款等。如何有效地做好施工现场的环境管理,已成为需要迫切研究与解决的问题。正是在这一背景下,探讨了搞好施工现场环境管理所带来的环境与经济效益,从国家有关法律的角度,提出了施工现场环境管理的法律责任并对施工企业现场环境管理的内容作了详细的论述。     

提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法

提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法.该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数.最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像.实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法.     

基于边缘检测与改进最大类间方差法的火箭序列图像分割算法

针对某基地提出的基于机器视觉的火箭跟踪伺服系统对火箭目标分割提取的要求,提出了带有衰减因子的Prewitt边缘检测算子与改进的最大类间方差法相结合的图像分割方法。根据火箭的形态特征提出了一种带方向非线性滤波去噪法,对分割后所得到的图像做了进一步去噪处理,除去了与火箭形态无关的边缘。仿真实验表明,采用该方法对火箭目标正确分割率为96.5%,并能够实时有效地对火箭序列图像进行有效分割。