注塑机计算机控制系统设计

在分析了注塑机结构 ,工艺及其现状的基础上 ,提出了一种基于单片机的智能控制器的设计方法 ,解决了目前中小型注塑机上存在的一些控制难题 ,提高了生产效率和产品质量     

基于射频能量采集的电子标签设计方法

根据能量采集应用于标签的特点,在能量采集模块与标签模块之间添加监测电路,并在高低2个阈值设置的基础上,提出能量采集与标签协同工作策略,低阈值选取原则是保证储能模块的储能能够保证标签一次广播,最大限度地防止标签进入掉电状态. 从标签设计目标要求的广播间隔与功率出发,根据环境中能够采集到的能量大小与标签不同状态下所需能耗的变化,推导出储能电容最优值、环境中应具备的射频(RF)输入功率最小值与最优值. 利用P2110B与CC2640R2F芯片设计了一个基于射频采集的标签进行验证,测试结果表明：采取该方法设计的能量采集标签可以实现能量采集模块和标签模块协同工作,当射频输入功率大于最优值时,标签能够进行持续的“休眠 ? 广播”循环工作,有效地防止标签陷入“能量死锁”,并可自适应地在不同工作状态下转换.     

独立元子空间算法及其在故障检测上的应用

针对高维数据建模问题,提出一种独立元子空间算法(ICSM),作为一种新的集成学习算法,ICSM利用独立元在不同变量上的贡献度来选取子空间,符合了集成学习的要求,具备了明确的物理意义,有效地克服了随机子空间算法(RSM)的主要缺点。在此基础上,进一步将ICSM应用于工业过程监控,提出了一种新的ICSM-PCA故障检测算法。首先在各个子空间内分别建立相应的PCA监测模型,然后根据T~2和SPE统计量的值计算出集成时各自的权重,最后构造两个集成统计量对工业过程进行监测。通过在Tennessee Eastman(TE)模型上的仿真研究,说明提出的算法具有较好的建模效果和故障检测能力。     

适用于老年公寓的动作识别设计方法

为帮助老年公寓监护人员及时发现老年人摔倒等动作,提出了一种基于视频监控的动作识别方法。对监控视频,首先通过基于HSV空间的混合高斯背景建模方法提取前景图像,然后利用所提出的运动特征和形态特征相结合的方式进行特征提取,最后通过具有高斯输出的HMM模型实现动作类型的识别。提出的方法能够适应光照变化影响,对不同动作的动作方向和动作幅度变化具有很好的鲁棒性,实验中动作的识别准确率达到90%。结果表明,本方法能够满足老年公寓动作识别的基本要求,具有一定的实用价值。     

基于网络系统的分频段加权正交小波网络辨识非线性系统

在非线性系统辨识中,输入数据往往是非均匀分布的,对于此类问题,正交小波网络处理起来较复杂。本文采用分组中值法对非均匀分布样本进行均匀化处理,使正交小波网络的设计和应用能够在网格系上进行;然后,采用分段加权技术以便和系统设计相配合,最后用于辨识非线性动态系统,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

多变量控制系统的一种变量配对方法

在设计分散控制系统时,输入输出（ＩＯ）变量配对是一个重要的步骤．同时考虑系统的稳态增益和动态特性,提出一种新的关联度量方法进行ＩＯ 配对．在时域内基于传递函数的阶跃响应,其物理意义比较明确,并进一步结合了相对关联阵列（ＲＩＡ）的优点．通过实例研究和与其他方法的对比表明,所提出的方法能较好地给出配对方案．     

并行算法纸张定量横向分布控制

基于定量的横向耦合关系和纵向模型，建立了其横向分布的动态模型，设计了基于该模型的多变量广义预测控制器(GPC)，根据模型结构特征将控制算法进行分解，得到相应的GPC并行算法，并绐出其多处理机系坑实现结构。计算机仿真结果表明，本文提出的建模与并行控制方法较好地改善了系统的的静、动态性能。     

基于迭代多模型ICA-SVDD的间歇过程故障在线监测

采用多向主元分析的间歇过程故障监测方法需假设过程数据严格服从高斯分布,而且要对监测批次的测量未知值进行预测,这在一定程度上限制了其应用范围.为此通过建立迭代的多模型序列,不仅有效地解决了测量未知值的预测问题,而且考虑了各个间歇过程时间片之间的关联信息.同时,利用独立成分分析方法提取出过程的非高斯信息,通过引入支持向量数据描述方法对独立成分进行进一步建模,实现非高斯特性下的间歇过程故障在线监测.通过一个实际的半导体制造过程的实验研究,表明提出的新方法可以更有效地处理间歇过程数据信息.     

二甲酯生产过程建模与计算机控制系统

在分析亚磷酸二甲酯合成过程化学反应机理的基础上，给出了生产过程自动控制流程结构，建立了酯化釜数学模型，并针对某农药厂的实际生产工艺，设计了计算机控制系统和实施方案     

基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用

故障树是一种分析复杂系统可靠性、诊断系统故障的有效方法。在传统的故障树方法中 ,故障树的生成通常靠人工完成。故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是有待解决的瓶颈问题。这里结合粗糙集、专家系统及人工智能等理论 ,提出了构造逻辑故障树进行故障诊断的方法并给出了相应的故障树评价标准。这种方法利用粗糙集对知识系统的知识发现和知识提取能力 ,从系统运行状态样本中建立基于知识的故障树模型。通过实例讨论了如何运用该方法对工业监控过程进行故障建模 ,检测系统运行过程中所发生的故障。