基于对象参数观测器的放卷张力自适应控制

因带线材类等卷绕物的放卷张力会随卷径变化而变,甚至造成张力控制系统无法正常运行。为此,该文针对以磁粉制动器为执行器的控制对象,提出一种基于调节器输出信号与传感器检测信号的卷径观测器算法,进而利用卷径观测值对张力调节器的参数进行在线自整定。仿真验证了该方法的可行性。最后设计了以高性能嵌入式微处理器为核心的新型张力控制器技术实现方案。     

大学新生适应性问题探析

大学新生入校后,在心理、学习、生活和人际等方面出现诸多的不适应现象,这既与高中教育、家庭教育方式的不当有着密切的关系,也与大学新生个体发展过程中身心发展的不平衡有着直接关系。开展大学新生的适应性教育,要加强高中教育与大学教育的沟通与衔接,科学构建学校、家庭和社会"三位一体"的育人模式,实施"学长辅导计划",引导新生正确的进行角色定位,全面认识并悦纳自我。     

非周期时变非线性系统自适应迭代学习控制

对一类含有非周期时变不确定性的非线性系统的控制问题进行了研究。该系统具有严格反馈形式且控制增益未知。在控制器设计中,用一种具有迭代特性的神经网络消除了非周期时变不确定性的影响,并综合应用反演技术和鲁棒自适应控制技术消除了严格反馈结构和未知控制增益带来的设计问题。稳定性分析结果表明:系统所有状态量有界且输出量在积分意义下收敛到期望轨迹。仿真试验证明了所设计控制器的有效性。     

一种新的边缘检测算法研究

为了提高边缘检测的运行效率和检测精度,提出了一种新的边缘检测算法,该算法由一个自适应神经模糊推理系统和一个后处理程序组成.选取与边缘方向和梯度双重信息相关的4个目标函数作为自适应神经模糊推理系统的输入,采用计算机合成图像对自适应神经模糊推理系统进行训练.运用一个后处理程序,判断自适应神经模糊推理系统的输出值是否小于门限值,若小于则该像素点为边缘点.仿真实验表明,该方法边缘检测效果优于传统方法和当前文献报道方法.     

基于明暗信息的胶囊内镜图像三维形状恢复

利用明暗恢复形状技术,将视频胶囊内镜二维图像的明暗信息重构小肠内腔表面的三维场景信息。针对传统的明暗恢复形状技术的约束条件,提出了一种针对胶囊内镜图像的预处理方法,利用预处理后的图像恢复出更为平滑的视觉场景,同时保留被检查对象的结构信息。基于临床数据的实验结果表明,三维形状恢复技术可以增强胶囊内镜视频的可读性,提高小肠疾病的诊断准确率。     

降雨因子对卡尔曼滤波模型影响的研究

卡尔曼滤波是一种具有无偏性的递推线性最小方差估计,目前广泛应用于滑坡预测预报。降雨对滑坡变形有着重要的影响,但在普通卡尔曼滤波模型中,并未考虑降雨这一重要的外部因素。本文将降雨量因子引入到卡尔曼滤波模型中,从而考虑到了降雨对滑坡变形的影响,提出了顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型,并应用于黄草坡滑坡监测的工程实践。     

一类控制方向未知的非线性系统的输出调节

非线性系统高频增益的符号表示控制方向,在实际问题中难以精确测量.为了研究控制方向未知的一类具有非线性外部系统的不确定非线性系统全局鲁棒输出调节问题,通过设计一个内模系统将鲁棒输出调节问题转化为鲁棒稳定性问题,结合Nussbaum动态增益技术、自适应控制方法、鲁棒稳定性提出了一种动态输出反馈控制器.仿真结果验证了所提出控制器的有效性.     

基于PCH控制的永磁同步电动机自适应L2扰动抑制

针对隐极永磁同步电动机（permanent magnet synchronous motors,PMSM）速度控制易受定子电阻、定子电感、负载转矩变化的影响,采用端口受控哈密顿（port—con—trolled hamiltonian,PCH）控制与自适应L2扰动抑制相结合的方法设计了PMSM的速度控制器。应用L2增益控制原理对负载扰动进行有效地抑制,在L2增益控制的基础上,引入自适应方法,减小PMSM定子电阻和电感变化的影响。文中建立了基于状态误差PCH控制的PMSM自适应L2扰动抑制仿真模型。仿真结果表明,用L2扰动抑制可以对负载扰动进行有效抑制,更好的减小误差,获得的效果更佳。     

基于小波变换的多聚焦图像自适应融合

图像融合是对来自同一场景的不同源图像的信息进行互补和合成,从而获得更为准确、更为全面、更为可靠的图像。采用了一种基于小波变换的自适应图像融合方法,首先将配准好的图像进行小波分解,并提取出细节分量和近似分量。其次,针对不同的频率域选择不同的融合规则,对低频系数选取区域均匀度和变化率相结合的融合规则,对高频系数选用区域方向对比度和区域匹配度相结合的自适应融合规则。最后通过小波逆变换得到融合图像。将其它融合算法和文中所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于LMS算法消除瞬变压力检测系统中的噪声

瞬变压力检测系统有较宽的通频带,使得先验知识未知的噪声容易混入系统,所以消除噪声对于准确及时地检测工程设备中的压力突变极为重要.介绍了LMS算法和自适应消除噪声的原理,基于LMS算法设计出了用于瞬变压力检测系统噪声的自适应滤波器.仿真结果表明,所设计的方法可以在缺少噪声先验知识的情况下有效地消除噪声干扰.