无线通信中有记忆功率放大器的一种预失真方法

在WCDMA等宽带通信系统中,射频功率放大器记忆效应明显,传统的无记忆预失真技术无法达到理想的线性化效果.分析功放的记忆效应,并提出一种适合于有记忆射频功率放大器的顸失真方法.该方法首先基于记忆多项式构造预失真器,然后采用间接学习结构设计预失真系统,并运用限定记忆递推最小二乘算法更新预失真器参数,以跟踪放大器特性的变化.仿真结果表明,该方法能较好地补偿射频功放的非线性失真和记忆效应.     

基于平稳小波包分解和希尔伯特变换的故障特征自适应提取

提出一种自适应地提取信号特征分量的故障检测方法.采用逐层推进的平稳小波包分解算法,运用希尔伯特变换,在对信号进行小波包分解的同时,对分解结果进行瞬时频率和瞬时幅值分析,根据设定的分量提取和信号分解规则,实现信号分解路径的自主搜索,自适应地构建信号的小波包分解树,对信号进行多分辨率的频谱分析,达到信号消噪和特征分量提取的目的.仿真研究表明该方法的分量提取规则简单、目标明确,信号分析结果简洁,具有运算时间少、数据存储量小的特点和良好的抗噪性能,所提取的故障特征分量的时-频-幅值信息清晰、易于检测.     

基于时间差分和局部加权偏最小二乘算法的过程自适应软测量建模

工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合时间差分模型和局部加权偏最小二乘算法的自适应软测量建模方法。时间差分模型可以大大减少过程变量漂移的影响,而局部加权偏最小二乘算法作为一种即时学习方法,可以有效解决过程非线性和时变问题。该方法的有效性在数值例子和工业过程实例中得到了有效验证。     

基于支持向量数据描述的非高斯过程故障重构与诊断

提出一种基于支持向量描述（SVDD）的统计过程监控与故障重构及诊断算法,避免了PCA、PLS等传统统计过程监控方法假设过程数据服从高斯分布的不足。鲁棒故障重构算法通过迭代保证重构后的数据对应的SVDD监控统计量最小化。诊断算法根据故障集中的不同故障重构后监控统计量是否恢复正常,确定实际发生的过程故障。CSTR过程的仿真研究表明了所提出方法的有效性。     

基于Web的制浆造纸企业生产信息统计系统设计

以大型造纸企业系统为背景，分析了C／S与B／S的结构差异，并对Web数据库访问技术进行了探讨，最后介绍了一种典型的基于Web的流程企业信息系统的设计。     

基于主元分析的最优状态检测技术

针对不确定化工过程的实时优化问题,提出了一种基于主元分析的最优状态检测技术。通过分析系统在不同扰动工况下的最优状态必须满足最优性必要条件这一特征,提出使用测量变量对最优状态特征进行等价描述。基于主元分析方法建立最优状态的特征模型并使用多变量统计手段建立统计限,判别当前系统状态是否处于最优操作点。主要的思路是将系统非最优状态视为一种特殊的过程故障,然后通过多变量统计方法检测出来。提出的最优状态检测技术可用于评估系统的优化控制性能,并且为控制系统是否有必要进一步执行后续实时优化措施提供指导意见。     

基于小波网络和遗传算法的LTV系统建模新方法

本文基于小波网络和遗传算法，提出一种用于LTV系统建模的二次回归方法。首先，利用小波网络构造参数子模型，并采用LS方法直接估计第二代参数；然后利用遗传算法和AIC确定参数子模型的结构，以获得最终用于表示LTV系统的二次回归方程。最后，给出仿真结果，验证了该方法的可行性和有效性。     

工业控制计算机系统中的语音合成技术

探讨了实时工业控制计算机系统中的语音合成技术。在分析这类系统的特点和基本要求的基础上，提出了实现语音合成的一般方法，并详细地描要这了文中所研制的一种智能语音卡的结构和设计原理。     

小波阈值密度估计器的设计与应用

小波阈值密度估计器是一种非线性密度估计方法，具有较好的局部适应性和渐进性质，在收敛性和逼近效果上均优于线性小波密度估计器。本文讨论了估计器的网络结构、平滑参数和系数阈值的确定方法，以及Q-Q图迭代检验以消除粗差数据等问题，给出了一种可行的小波阈值密度估计器设计方法。并利用小波阈值密度估计器分别对仪表失效数据和玻璃管厚度数据进行分析，表明了该设计方法的有效性。