一种指纹特征点信息的表示方法

指纹图像经细化后并提取特征点,把特征点的信息构成特征向量作为指纹特征模板。本文提出了一种有效的指纹特征信息的表示方法,把中心点作为参照点,利用中心点和特征点之间的距离和纹线数与图像的旋转和平移无关的特性来标记特征点。通过结果分析,此方法占用的空间相对要小。     

压磁应力传感器差动信号检测电路设计

由于压磁应力传感器结构对称性存在着差异,致使传感器输出信号的零点值调节困难,而传统的电路输出交流信号,不便于信号处理。采取对两组检测信号先整流滤波,再进行分压式比较,使得输出信号直接为直流信号。利用所设计的电路进行了实验,通过调节电位器即可实现传感器零点值的准确调节。通过实验验证了电路的性能,也验证了磁测应力传感器的性能。     

2A12铝合金φ550mm圆铸锭光亮晶粒的防止

2A12铝合金Φ550mm圆铸锭在挤压后，发现有光亮晶粒而导致挤压棒材报废。通过对铸锭光亮晶粒产生原因的分析，采取了防止其产生的措施，最终避免了光亮晶粒冶金缺陷。     

基于EMD和AFD的齿轮断齿诊断技术研究

断齿作为齿轮失效的形式之一,对其进行故障诊断具有重要意义.传统的诊断方法如自适应滤波方法对于非平稳振动信号的分析效果不太明显.EMD(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法是把复杂的振动信号分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,得到的IMF包含真实的物理信息,而且都是平稳的.这种基于信号的局部特征时问尺度分解的方法非常适用于非线性和非平稳过程的分析,该方法能够实现通过时域的分析,得到故障特征信号.本文提出基于EMD和自适应滤波分解(Adaptive Filtering Decompositon,简称AFD)的方法,利用边际谱分析齿轮故障特征.实验结果表明,该方法能够有效、准确地提取齿轮断齿的故障特征.     

基于X86体系μCOS-II在VC6.0下的移植

μCOS-II的范例程序是在Borland C/C++上编译的,对于大多数学习者来说并不熟悉这个编译环境,为学习μCOS-II还要去适应BC的编译环境。基于VC++6.0良好的集成编译环境,探讨了基于x86计算机将μCOS-II移植到VC++6.0编译环境,以供教学与学习参考使用。     

油水分离过程多变量分散型预测控制

研究了多变量分散型预测控制应用,解决了多变量过程控制中采用子系统分散建模,分散预测控制在油水分离过程中的应用问题;给出了基于状态反馈的联合站油水分离过程的多变量分散预测控制算法,其工程应用的优点是建模简单、优化计算量小并且保证控制的安全性。     

多层前向神经网络的新型二阶学习算法

提出了多层前向神经网络的新型二阶递推学习算法。该算法不仅能使用网络各层误差而且使二阶导数信息因子反向传播。证明了新算法等价于Ｎｅｗｔｏｎ迭代法并且有二阶收敛速度。它实现了Ｎｅｗｔｏｎ搜索方向和Ｈｅｓｓｉａｎ阵逆的递推运算,其计算量几乎与普通递推最小二乘法相当。由算法性能分析证明新算法优于Ｋａｒａｙｉａｎｎｉｓ等人的二阶学习算法。     

不确定离散系统的神经网络自适应控制方法研究

本文研究了不确定离散系统的神经网络自适应控制器的设计。因为它不需要假设系统状态是可测的,一个观测器用来估计不可测状态。与现有离散系统的结果相比,该控制器具有较少的直接自适应参数。因此,可以很方便地实现工程算法。利用Lyapunov分析方法,所有的闭环系统的信号是保证最终有界（UUB）,并且能够实现系统输出跟踪参考信号到有界紧集。一个仿真例子,验证了该方法的有效性。     

油田有载调容变压器节能控制系统的开发

本文针对变压器在抽油机需要起动时提供大的电磁容量．在正常运行时提供小的电磁容量这现象，提出了经理论计算优化变压器的铁心和绕组结构，并采用PLC自动控制有载调容开关，实现有载调容和无功补偿的配电变压器节能控制系统。     

基于ATVFD和EEMD的滚动轴承故障特征频率提取方法研究

经验模式分解和集合经验模式分解方法存在模态混叠和端点效应问题,难以有效提取故障特征频率。为此,提出一种基于自适应时变滤波分解和集合经验模式分解相结合的新方法,该方法结合了自适应时变滤波分解方法分解精度高、抑制边界效应,以及集合经验模式分解避免模态混叠的优点,通过时频分析法边际谱有效地提取出故障特征频率。