基于计算机视觉的人体运动目标检测

基于计算机视觉的人体运动目标检测是计算机视觉领域中倍受关注的前沿课题。本文采用小波变换的方法,有效地处理了普通CCD摄像机所采集的人体运动图像的模糊,同时,去除了阴影对图像处理的负面影响,较好地提取出基于标志点的人体运动图像的边缘,为人体步态分析系统的研发提出了一个切实可行的方法。     

基于未知状态估计与神经网络补偿的增强PID控制方法

PID控制一直是应用最广泛的工业控制技术.但是基本PID控制算法仅考虑了动态系统输入–输出的外部特性,缺乏对系统内部状态信息的运用,因而在控制非线性耦合动态系统时往往难以获得满意的控制性能.本文在不改变原有PID控制设置的基础上,提出一种通过未知状态估计与神经网络控制补偿的增强PID (enhanced PID, En-PID)控制方法,可显著增强原有PID控制的性能.首先,采用扩展卡尔曼(Kalman)滤波技术对未知关键状态进行精确估计,并将状态估计值作为神经网络补偿控制器的输入,从而将基本PID控制算法并未使用的过程状态信息引入到控制输入;其次,采用K均值聚类算法求取历史输入数据的聚类中心,以此作为径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络补偿器隐含层的中心向量;构建关于控制误差熵的优化性能指标,采用梯度下降算法对神经网络补偿器输出层权值向量进行优化和修正;最后,将RBF网络求取的补偿控制输入与原有PID控制器的基本控制输入进行综合,并共同作用于实际被控系统,实现高性能控制.理论分析和污水处理过程控制实验验证了所提方法的先进性和实用性.     

基于Gabor滤波器和潜在语义分析的烧成状态识别

采用Gabor滤波器预处理与潜在语义分析相结合的方法,对回转窑烧成带火焰图像的烧成状态进行了更为准确的识别,避免了基于图像分割技术带来的不精确特征提取和较差的识别结果.基于所构建的压缩Gabor滤波器组对火焰图像进行预处理,增强具有不同纹理特性的特征区域的可分性以有利于后续的特征提取和状态识别步骤.对预处理后的火焰图像采用改进的潜在语义分析提取特征向量进行状态识别,以降低特征维数并避免零频问题.实验结果表明：直接从火焰图像中提取特征进行状态识别的方法是可行的,并且识别的效果较未采用Gabor滤波器预处理、传统潜在语义分析、烧成带温度和图像分割等方法的效果更优.     

磁性材料成型烧结生产调度优化方法及应用

建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型, 解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题. 提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式. 针对粒子群算法易陷入局部最优, 在迭代过程中引入模拟退火思想. 改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式, 使算法尽快收敛到非劣最优解. 生产现场实际数据仿真结果表明: 该混合粒子群算法无论在求解精度, 还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法.     

并联型有源电力滤波器的起动策略研究

传统控制方式下并联型有源电力滤波器(SAPF)起动时会引起直流侧电压超调和交流侧补偿电流冲击。本文设计了软起动控制器。有源电力滤波器首先采用直流侧预充电的电路拓扑结构,减小了SAPF起动时的直流侧电压偏差,缓解了冲击电压和电流;然后针对传统变PI参数控制器在动态和稳态特性上的缺点,提出了模糊PI切换器。该控制器利用模糊控制的非线性优点,消除了电压超调,降低了电流冲击。再利用PI控制器响应速度快的优点,保证稳态补偿精度。为了进一步减小冲击,设计了参考电流线性递增控制方法。通过参考电流的线性控制,实现了软起动控制目的。仿真结果证明了所提出的软起动控制策略的有效性。     

磨浆过程输出纤维长度随机分布预测PDF控制

磨浆过程作为制浆和造纸工业最为重要的生产环节之一,其输出纤维长度随机分布（Fiber length stochastic distribution,FLSD）形状直接决定着后续造纸过程的能耗和纸品质量.针对传统的均值和方差难以描述输出FLSD特征,即具有非高斯分布特性,本文提出一种磨浆过程输出FLSD的预测概率密度函数（Probability density function,PDF）控制方法.首先,采用径向基函数（Radical basis function,RBF）神经网络逼近输出FLSD的PDF,在采用迭代学习方法完成基函数参数整定基础上对相应权值向量进行估计.其次,针对权值之间存在强耦合特点,利用随机权神经网络（Random vector functional-networks,RVFLNs）建立表征输入变量和权值之间关系的预测模型.最后,基于建立的输出FLSD模型设计预测PDF控制器,最终实现对期望输出PDF的跟踪控制.基于工业数据实验验证了所提方法的有效性,为磨浆过程优化运行和控制提供理论依据.     

时隙ALOHA协议下的网络化控制系统协同设计

针对网络化控制系统中信道容量有限的问题,本文提出一种基于时隙ALOHA通信协议的控制与通信协同设计方法.将控制系统的采样周期划分为若干等长度的时隙,在每个时隙中,系统的分布式传感器通过时隙ALOHA协议来随机竞争接入网络.由于在不同的采样周期各个传感器的接入状态不同,整个状态反馈控制系统将在若干子系统之间进行切换.据此,本文建立了离散的切换系统模型,并利用分段李雅普诺夫函数方法和平均驻留时间技术得到了能够保证系统指数稳定的充分条件.然后,给出能够保证控制系统稳定所需的信道吞吐率的界限,进而得到了时隙ALOHA协议中的最大重传次数与控制系统衰减率的定量关系.通过上述方法,本文建立了控制-通信协同设计的框架结构,可将控制器的增益矩阵和时隙ALOHA通信协议进行协同设计.最后,通过仿真验证了本文所提出的协同设计方法的有效性.     

面向知识自动化的磨矿系统操作员脑认知特征与控制效果的相关分析

面向知识型工作自动化,研究了流程工业生产过程中操作人员的脑认知特征与操作控制水平之间的关键,建立了一种基于操作员脑网络特征的操作熟练程度隐性知识的显性化模型.采用关注信号瞬时相位、基于希尔伯特变换的相位锁方法,构建了脑功能网络（Functional brain network,FBN）.基于磨矿系统操作员脑功能网络的图论参数与社区连接强度,建立了特征空间,采用支持向量机与神经网络进行特征分类.结果表明,在高频区,熟练操作员（熟手）的脑功能网络连接强度明显高于不熟练操作员（生手）：在低频部分则生手的脑功能网络连接强度略高,其特征分类准确率为87.24%.磨矿系统操作过程中形成的溢流粒度（Grinding particle size,GPS）曲线可以初略地反映操作人员的熟练程度,本文在深入分析了其溢流粒度曲线与操作员脑网络特征的基础上,发现相对于溢流粒度曲线操作员的脑网络特征可以更全面地描述操作控制水平（特别在操作开始时间段）,采用脑网络特征识别操作控制水平在时间上超前于溢流粒度曲线识别方法.本研究对于将知识工作者的认知特征引入到流程工业控制中,具有一定的借鉴意义.     

基于精简并发潜结构映射的竖炉焙烧过程综合故障诊断

竖炉焙烧过程因运行条件异常变化或操作不当会造成上火、冒火、过还原和欠还原等运行故障.这些故障直接影响过程运行安全和产品质量（比如,磁选管回收率）,但难以采用基于模型和基于知识的方法建模故障与产品质量的关系,以及诊断故障变量.针对上述问题,本文提出数据驱动的基于并发潜结构映射（Concurrent projection to latent structures,CPLS）的竖炉焙烧过程综合故障诊断方法.首先,将并发潜结构映射分解的过程变量共有子空间与残差空间精简合并来建立磁选管回收率相关的过程变化空间,提出基于精简并发潜结构映射模型的竖炉焙烧过程综合监控方法;接下来,定义相应的重构贡献图并与竖炉焙烧过程相结合,提出CPLS精简重构贡献方法用于竖炉焙烧过程故障变量诊断;最后,利用竖炉焙烧过程半实物仿真平台采集的数据进行实验研究,结果表明所提方法不仅可以诊断出质量相关的故障,而且可诊断出回路设定值之外的故障变量.     

具有解耦性能的离散时间线性多变量系统最优跟踪控制

在传统线性二次跟踪控制方法的基础上, 针对一类具有强耦合特性的离散时间线性多变量系统, 提出了一种具有解耦性能的最优跟踪控制方法. 首先为实现解耦, 将耦合项作为可测干扰, 基于零和博弈思想提出了一种新的性能指标; 然后针对该性能指标, 利用极小值原理设计最优跟踪控制器, 通过适当加权矩阵的选择, 同步实现解耦和跟踪; 最后进行仿真实验, 仿真结果表明了该方法的有效性以及在最优性能等方面的优越性.