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.     

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。     

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.     

基于鞍点法的自适应分布式资源分配算法

研究一类带有不等式约束为凸函数的多智能体系统分布式资源分配问题.在资源分配问题中,各智能体拥有仅自身可知的局部成本函数和局部凸不等式约束.分布式资源分配旨在如何利用智能体间的信息交互设计一种分布式优化算法,完成定量资源分配的同时还保证最小化全局成本函数.针对该问题,基于卡罗需-库恩-塔克条件和比例积分控制思想,首先提出一种自适应分布式优化算法,其中凸不等式约束的对偶变量可实现自适应获取;然后,为了降低系统的通信资源消耗,设计一种动态事件触发控制策略以实现离散时间通信的分布式资源分配算法;最后,通过数值仿真验证所设计算法的有效性.     

面向人体健康防护的光纤生化传感技术

光纤生化传感器因具有不受电磁干扰、绝缘性好、安全防爆、损耗低和耐腐蚀等优点,在人体健康防护领 域表现出了良好的应用价值:及时且有效地监测污染物可为环境污染物的有效控制提供数据支撑,从源头上减少疾病的发生;准确且灵敏地检测疾病标志物可诊断人体疾病的情况,从而使得疾病的预防和早期治疗成为可能.对应用于人体健康防护中的光纤生化传感器进行全方位地概述:首先,介绍其使用的光纤传感原理;然后,总结并分析应用于气体和水质污染物监测的光纤生化传感技术;接着,总结并分析应用于人体呼出气体和生物体液检测的光纤生化传感技术;最后,讨论光纤生化传感器在人体健康防护领域实际应用的一些限制因素以及未来的发展方向.     

基于离线搜索的人工免疫动态多目标优化算法

为了能在环境快速变化后迅速找到新环境下的Pareto解,提出了一种基于离线搜索与在线优化相结合的人工免疫动态多目标进化算法。首先,所提算法预估优化过程中可能会出现的动态环境。其次,算法搜寻到上述预估环境下的近似Pareto解,并将其存储在离线解集中。动态发生后,所提算法采用基于离线解集的动态响应策略来重新获得一组高质量的初始种群。随后,基于抗体消灭抗原的免疫思想设计了一种子代生成策略,使重新获得的初始种群快速靠近当前环境下优化问题的真实Pareto解,进而提高算法的优化效率。为了验证该算法的有效性,在动态多目标优化问题标准测试集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法能够更快速准确地跟踪动态环境下的Pareto前沿。     

工业过程多速率分层运行优化控制

工业过程运行优化控制通常采用基础回路层和运行层两层结构,涉及不同时间尺度特性的被控对象,且由于检测装置采样周期不同难以统一控制与采样周期;此外,运行层动态往往机理复杂难以建模.因此针对这一多层次、多时间尺度且部分模型未知的复杂多速率控制问题,本文提出一种工业过程多速率分层运行优化控制方法.该方法在使用提升技术解决分层多速率问题的基础上,采用一种基于Q-!学习的数据驱动运行层设定值优化方法,更新基础回路层的设定值;并针对提升后的系统采用模型预测控制（Model predictive control,MPC）方法设计基础回路层控制器以跟踪设定值,从而实现运行指标的优化控制.对典型工业闭路磨矿过程进行了仿真实验,验证了本文所提方法的有效性.