光电自准直仪关键技术研究

自准直仪是利用光学自准直的原理,实现小角度测量的精密测量仪器,是一种应用广泛的瞄准及测量仪器。本文针对光电自准直仪的光路结构、硬件电路设计和数据处理算法三部分进行研究,,其中重点研究了四种光点位移检测算法,降低示值误差、实现宽量程、高分辨率的高精度光电自准直仪提供了关键技术支持和保障。     

基于线性矩阵不等式空间遥操作系统的鲁棒H_∞控制

针对具有力反馈空间遥操作系统的时变大时延和环境模型参数不确定问题,提出一种基于线性矩阵不等式(Linearmatrix inequality,LMI)的鲁棒H∞控制方法。对于回路时延是未知时变的遥操作系统,该方法只需要已知时延的上下界,可以解决环境模型参数不确定问题,并获得良好的位置和力跟踪性能。将主从端的动力学模型转化成相应的状态空间方程,并将其离散化、合并为一个离散状态空间方程;然后根据该系统方程,基于LMI方法设计状态反馈控制器,通过定义Lyapunov函数分析闭环系统的稳定性,并且分别给出在环境模型参数确定和不确定情况下,使得闭环系统渐近稳定且满足给定位置跟踪性能的充分条件;仿真试验结果表明所提出的方法可使得遥操作系统渐进稳定且具有好的位置和力跟踪性能。     

终端服务器在网络式运动系统中的应用

简要分析了终端服务器的功能及应用特点，提出了基于终端服务器的网络式运行系统的配置方案。着重介绍了基于SNMP设计实现的对终端服务器的配置、监视等管理功能。     

一种转炉炼钢过程中的软测量方法（英文）北大核心CSCD

基于实际工业数据的分析,针对氧气顶吹转炉炼钢过程,提出一种软测量建模方法。该方法的主要思想是为了实现转炉炼钢过程中的终点预测。为了更准确地预测终点温度和终点碳含量,结合最小二乘支持向量机和改进的粒子群算法被用来建立预测模型。改进的粒子群算法被用来优化模型的参数,使得模型具有一个更好的适应性。同时,采用基于事件驱动的策略,以加强模型的普适性。实验结果表明该软测量方法是有效的,并且能成功地应用于实际工业领域。     

移动Ad-hoc网络管理中基于节点定位的簇生成算法

移动Ad-hoc网络(MANET)作为一种移动无线通信网,其独有特性增加了网络管理的难度,目前对MANET网络管理的研究仍处于起步阶段,一些标准尚未制定。为此,提出了一种基于节点定位的簇生成算法,通过特有的象限划分、适度融合、再分割融合和有效的客人协议,以及消息驱动机制的实现,弥补了原有算法必须依赖GPS服务、节点调整和客人身份判定忽视管理效率的不足,提高了网络管理的灵活性和可扩展性,为MANET的有效网络管理提供新的方法和手段。     

热浸镀生产控制系统的研制

采用IBMPC机与C8051F000型单片机组成小型集散式计算机控制系统,对现有热镀钢丝生产设备进行自动化改造.在工业生产中采取"两点法"在线辨识,选择PID控制器进行控制,控制器参数由控制系统的响应特性整定.在此基础上进行了控制系统的软件设计及管理系统的开发设计.     

基于模型的子空间聚类与时间段蚁群算法的合同生产批量调度方法

针对目前冷轧薄板厂生产流程复杂、大量的多品种小批量合同并线生产,导致难以制定生产计划的问题,本文提出了混合模型子空间聚类（Subspace clustering mixed model,SCMM）方法,以合同中待加工钢卷的宽度、冷轧机组的入口厚度、 出口厚度以及合同的交货期为约束,对待生产合同进行组批. 依据冷轧厂实际生产过程,将冷轧机组视为核心节点,考虑准时交货、 在制品库存和生产流向产能分配的要求,对组批后的生产合同建立全流程合同计划模型,并且利用提出的时间段蚁群算法（Time-section ant colony optimization,TSA）,制定合同计划.利用生产过程的实际数据测试,本文的方法优于人工排产,可以满足制定冷轧薄板全流程生产计划的要求.     

基于偏最小二乘分析的双模粒子滤波目标跟踪

针对在复杂背景下,基于主成分分析(PCA)的目标跟踪方法准确率较低的问题,使用偏最小二乘分析,提出一种双模粒子滤波的跟踪算法.首先采用偏最小二乘分析对目标区域建模,作为观测模型;然后利用仿射变换描述目标的形变过程,分别在李群及其切向量空间上建立双模的动态模型;最后结合特征空间更新策略,使用粒子滤波实现目标跟踪.实验表明,所提出的算法能够有效滤除背景噪声,跟踪结果稳定且准确.     

金氰化浸出过程建模及实时优化自适应策略

以金氰化浸出过程为背景,基于物料守恒方程建立动态机理模型,用Tikhonov正则化方法估计动力学反应速度,进而辨识模型未知参数,有效降低了测量噪声对估计及辨识结果的影响;采用实时优化约束自适应方法减小模型参数失配对优化结果的影响.仿真结果表明,在模型参数失配时,所提出的方法仍能收敛到实际过程的最优设定点,不必求实际数据梯度,且受噪声影响小,便于实际应用,为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了基础.     

多处理器混合关键性系统中的划分调度策略

多核处理器正越发广泛地应用到现代嵌入式系统的设计与实现当中,其强大的计算能力为将多个不同关键性级别的功能子系统集成到统一的共享资源平台提供了支持.混合关键性系统的调度问题即便在单处理器平台中都极具挑战性,在多处理器平台则更为困难.将目前资源利用率最高的单处理器混合关键性调度算法EY-VD扩展到多处理器平台中.首先,结合传统的划分调度策略提出了适用于多处理器混合关键性系统的MC-PEDF(mixedcriticality partitioned earliest deadline first)划分调度算法.尽管比之前的算法有更好的可调度性能,但传统的划分策略不能有效地平衡不同关键性级别下的负载,故其不完全适用于混合关键性系统.为了克服传统策略的不足,提出了划分调度策略OCOP(one criticality one partition).OCOP允许系统在关键性模式切换时对实时任务集进行重新划分,进而更好地平衡各个处理器在不同关键性模式中的资源利用率.基于OCOP,提出了第2种划分调度算法MC-MP-EDF(mixed-criticality multi-partitioned EDF).基于随机生成任务集的仿真实验结果表明,与MC-PEDF和已有的算法相比,MC-MP-EDF能够显著地提高系统的可调度性,尤其是在处理器数量较多的系统中.