自动化系统开发平台选取的相关问题讨论

针对开发平台选取不当给自动化系统功能扩展带来的问题,在重点研究工业自动化组态软件特点基础上,对目前市场上的组态软件系统功能作了简单对比,并从系统工程角度简略地讨论了软件系统的选取策略和系统平台配置与系统集成问题.从工程实践的教训中意识到,软件系统信息平台的选取对系统成功开发是至关重要的.     

复合模糊控制器在电机调速系统中的应用

设计了一种电机调速系统的复合模糊控制器,采用计算机、A/D、D/A和传感器构成实时数据采集和控制系统.讨论了复合模糊控制器的实现和组成、控制策略和实现算法.实际应用表明该系统具有良好的特性.     

自动化系统中的图形用户界面设计

从工程实践角度,针对作人机界面主要凭经验似乎无章可循的问题,结合工程实践讨论了人机界面的重要性、系统对画面监控和管理平台的基本要求及图形用户界面设计的一些原则.     

基于特征子空间虚假邻点判别的软传感器模型变量选择

辅助变量选择技术是软传感器建模过程中降低信息冗余和提高效率的有效方法.提出一种结合偏最小二乘回归法与虚假最近邻法的变量选择法.采用偏最小二乘回归法有效合理地消除因子之间的多重共线性,在一个新的正交空间里,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算某变量选择前后在特征子空间里的相关性,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择,利用偏最小二乘法得到软测量模型.该方法通过构造的试验和Jolliff变量选择试验作了验证,结果显示该方法有良好的辅助变量选择能力,为软传感器建模的辅助变量选择方法提供了一种新方法.     

组件技术在虚拟仪器开发中的应用

虚拟仪器是由计算机硬件资源、模块化信号传感器系统和用于数据处理、过程通信以及设计图形用户界面的软件组成的测控系统。它把仪器的核心部件由传统的硬件转移到软件，使得软件成为这类仪器的核心，于是相应产生了“软件即仪器”这样的口号。虚拟仪器融合了计算机强大的硬件资源，突破了传统硬件化仪器在数据处理、显示和存储等方面的限制；同时它也利用了计算机丰富的软件资源实现了仪器部分硬件的软件化，可对测试数据进行各种分析处理，可方便地构建自动测试系统，实现测量和控制的网络化，提高了仪器的灵活性。     

Linux嵌入式系统实时性分析与实时化改进

对Linux的分时特性作了讨论，对Linux的中断延迟和上下文切换性能作了测试，指出造成实时性差的原因，并提出一些改善Linux嵌入式系统实时性的方案。测试结果表明，该改进方法是有效的。     

基于Relief+SVM的语音信号特征提取及其识别

针对语音信号的原始波形不能直接用于识别的问题,提出利用Relief算法对语音信号进行特征提取,在降低输入特征维数的同时,保留原有信号的特征。再利用结构风险最小化的支持向量分类器进行语音信号的识别。最后通过实例分析,对民歌、古筝2种不同音乐进行特征提取后,从原有的24维特征降为19维,分类器的正确率达到95.6%,而且算法的运行时间明显缩短。仿真结果表明该方法在语音信号特征选择,提高算法运行速度方面有明显效果。     

高校教师教学质量评价指标体系研究——基于RReliefF方法

高校教师教学质量评价指标体系涉及学校、教师、学生等多个因素,属于典型的复杂非线性综合决策问题,难以运用传统的建立数学解析式的方法对课堂教学质量进行综合评价。结合RReliefF算法在非线性系统特征选择上的优势,将其应用到教学质量评价指标体系的精简化建模中,在不需要建立复杂数学模型的前提下,确立了良好的教学质量评价指标体系,为高校教师教学质量的科学评价提供了有益的参考。     

融合PLS监督特征提取和虚假最近邻点的数据分类特征选择

在高维数据分类中,针对多重共线性、冗余特征及噪声易导致分类器识别精度低和时空开销大的问题,提出融合偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)有监督特征提取和虚假最近邻点(False Nearest Neighbors,FNN)的特征选择方法:首先利用偏最小二乘对高维数据提取主元,消除特征之间的多重共线性,得到携带监督信息的独立主元空间;然后通过计算各特征选择前后在此空间的相关性,建立基于虚假最近邻点的特征相似性测度,得到原始特征对类别变量解释能力强弱排序;最后,依次剔除解释能力弱的特征,构造出各种分类模型,并以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类识别率为模型评估准则,搜索出识别率最高但含特征数最少的分类模型,此模型所含的特征即为最佳特征子集。3个数据集模型仿真结果:均表明,由此法选择出的最佳特征子集与各数据集的本质分类特征吻合,说明该方法:有良好的特征选择能力,为数据分类特征选择提供了一条新途径。     

一类基于面向对象的监控系统设计新技术

基于对面向对象技术在软件开发领域的优势分析，结合Wonderware IAS平台软件和工程经验，提出了在工业自动化领域采用面向对象技术进行系统没计的基本方法，并对实现的关键技术作了深入论述，工程应用效果表明，该系统设计技术是可行和有效的，有工程推广价值。