汽包水位粒子群-PID优化控制

对循环流化床锅炉汽包水位控制系统,采用串级三冲量PID控制,应用粒子群优化算法对PID控制器进行参数整定,并获得了最优参数。仿真结果表明,与传统整定方法相比,这种参数整定方案使汽包水位控制系统具有更好的控制品质,提高了系统的静动态特性。     

MD4自动搜索差分路径算法

简单介绍了MD4差分分析所用到的基本理论知识,并对自动搜索差分路径算法做了详细说明。深入研究自动搜索差分路径算法,分析出各部分之间的复杂关系,并对原算法进行了改进。最后证明改进算法产生的新差分路径比原算法产生的差分路径更有效。     

基于GPU和粒子系统的三维火焰模拟

基于粒子系统的火焰模拟是可视化仿真中的一个重要环节。目前,一些火焰模拟方法中的不足之处在于粒子计算时间长、渲染效果不真实等。基于粒子系统提出了一种三维火焰模拟算法,并利用GPU加以实现。其基本思想是运用物理动力学原理分析现实生活中的火焰运动,构建出火焰粒子系统模型并实现火焰的三维效果。实验表明,用该方法模拟火焰效果比较真实、速度快,在PC上可以得到令人满意的效果。     

一种在线测算交流永磁同步电机定子电感参数的方法

本文介绍了一种采用准电流定向控制在线测算交流永磁同步电机定子电感参数的新方法,该方法利用通用的PWM调制的电压型逆变器在电机定子d轴上施加了一个正负交替的小电压,与d轴上获得的正负交替的小电流一起推算出定子电感参数。该法具有测试时间短和电机无需堵转的特点。它所涉及到的数学计算简单易于数字编程实现。MATLAB仿真结果证明了该方法的可行性和正确性。     

一种基于Internet的嵌入式智能平台的研究实现

网络化的设备监测及数据收集是设备状态监测的发展方向。而现场设备与Internet网络的连接则是其中一个关键环节。本文利用嵌入式技术设计开发了一种智能平台,用以解决现场设备与Internet网络的连接,智能平台技术为工业现场提供了一种新型控制系统解决方案。     

圆锥裁剪BLOB的视频目标检测方法

真实场景的视频目标检测需要消除阴影、反射和鬼影等噪声的影响,以检测出运动目标和静止目标.为了实现系统性的视频目标检测,提出一种自适应圆锥裁剪联通块(TC-BLOB)榆测方法.基于BLOB知识,将3D颜色空间变换为"夹角-模差"2D空间后,定义一套圆锥裁剪规则划分出阴影BLOB和反射BLOB;再以一种持久化记忆PM方法判别出鬼影BLOB;最后改进双背景模型检测出静止目标和运动目标.采用不同环境视频进行实验的结果表明,文中方法足有效的,并有独立于后续跟踪的优点.     

基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位面临的高精度和实时性要求,把均值漂移算法引入联合粒子滤波(Joint ParticleFilter)框架.提出了基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法.它使用均值漂移算法构建粒子滤波的建议分布,通过有效利用最新观测信息,提高粒子状态估计的准确性,使得采样粒子的状态分布与后验概率分布更接近,减少了状态估计必需的粒子数目.该算法还提出了基于虚拟海明距离和交互势的权重计算方式,减少相邻移动节点间的干扰.仿真实验结果表明,基于均值漂移算法和联合粒子滤波的移动节点定位,可获得比基本粒子滤波更高的定位精度,其定位精度与无味粒子滤波(Uscented Particle Filter)相当,而计算开销比无味粒子滤波减小至少50%.     

二进制粒子群算法在路径规划中的应用

全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试.提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程.机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号.利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点.为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作.最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

基于进化采样的粒子滤波算法

在粒子滤波算法中, 重采样的引入有效地改善粒子退化现象, 但同时也导致了粒子多样性减弱问题的产生. 本文给出了一种基于进化采样的改进粒子滤波算法. 该算法在重采样过程后, 首先根据马尔可夫链蒙特卡罗(Markov-Chain-Monte-Carlo, MCMC) 技术和遗传算法中的模拟二进制交叉原理生成候选粒子, 并利用适应度函数完成对于其权重的度量. 然后结合当前时刻的重采样粒子构建候选粒子集, 进而提升了重采样后粒子的多样性, 最终依据粒子自身的权重实现粒子的优选. 仿真结果表明: 该算法可有效地提高     

随机聚焦搜索优化算法

提出了一种新的优化算法: 随机聚焦搜索. 该算法属于群集智能, 它模仿了人类的搜索行为及其在搜索过程中的随机性, 算法简单并且计算复杂度小. 在对一系列典型复杂函数的优化测试中, 通过与差分进化算法和全面学习的粒子群算法进行对比, 验证了该算法性能. 仿真结果表明, 该算法能解决大多数benchmark函数问题, 并且有较快的寻优速度, 可以在一定程度上替代现有的优化算法.