基于蚁群聚类算法的离群挖掘方法

离群挖掘是数据挖掘研究的重要内容,在实际生活中获得广泛应用。该文首先给出了离群数据的量化定义,并用基于蚁群的聚类学习方法,产生了状态空间的整体特征。然后结合具体的设备对象,提出了离群数据的挖掘方法。最后进行了实验验证,结果表明该文提出的方法是有效的。     

柔集理论在MAS合作机制中应用研究

文章提出了一种多智能体系统的合作模式,并给出了如何应用该合作模式的详细描述。将系统中智能体的语义属性采用实系数来定义,并将其以表格的形式采用一种新的处理不确定性问题通用的数学工具—柔集合理论来表示。由此,在一系列的建议候选合作的智能体中就可以在经过约简的柔集合表里直接计算进行选择,系统中采用自适应学习算法来体现多智能体系统运行历史记录和干预用户选择状态。     

基于MSP430单片机的超声波物位计研究

利用MSP430系列控制芯片,结合相关硬件和软件的设计,其中包括40kHz超声波驱动频率的调制和放大、回波信号的接收放大和滤波、回波脉冲的精确捕获、4—20mA电流信号的控制输出、Hart数据的通信以及LCD显示等,实现了一款具有高精度和高稳定性的超声波物位计。从实验结果可以看出：设计的仪器具有良好的测试性能,并能为同类产品的设计带来一定的借鉴意义。     

过程控制工程课程教学的创新与改革

过程控制工程是自动化专业学生必修的一门专业课,它将控制理论、化工原理、传感器技术、计算机控制技术等综合在一起,密切结合工业过程实际,对培养具有高水平实践能力的自动化专业人才具有重要作用。本文结合华东理工大学过程控制工程国家精品课程建设的经验,从过程控制课程体系构建、教学方法改革、实践环节设计等几个方面探讨了培养具有学习能力、工程能力和创新意识的过程控制人才的教学模式。     

过程控制工程国家精品课程特色建设探讨与实践

本文针对华东理工大学过程控制工程国家精品课程建设中的主要特色,从教学内容、师资队伍、培养方案、实践教学和产学研结合等方面探讨了过程控制工程课程创新教学改革与实践,并详述了教学改革的基本思路、具体的教学措施和经验体会。     

井下排水控制系统设计及应用

为满足煤矿矿井的井下排水泵自动化控制需要,设计了一种基于ARM和WinCE的井下排水控制系统.系统加载智能控制算法,可根据水仓水位、用电的避峰填谷等因素科学调度排水水泵运行.当水泵发生故障时,可自动切换备用水泵,实现了水泵监测、控制的自动化.仿真表明,系统结构简单、控制方便、自动化程度高、运行稳定可靠.多台水泵的无人值守控制,降低了工人的工作强度,节约了能源,提高了煤矿生产的安全和效率.     

四氟乙烯聚合反应动态过程分析

针对PTFE工业生产中广泛采用的半连续反应过程,根据聚合反应动力学,运用Dynamic Plus建立了完整的聚合反应动态模型。对反应过程中的重要参数随时间的变化情况进行分析,并且通过改变物料中APS的含量来观察其对整个反应过程的影响,从而找出对模拟结果最优的APS进料量。结果表明:该模型可以准确地记录每个反应阶段的实时动态,并且对于此反应,最优的APS的进料量为5g。     

基于改进单关节信息传输模型的闭环脑机接口系统设计

近年来,脑机接口(BMI)技术在残疾人肢体功能康复、老年人生活辅助等方面的应用日益广泛.本文以单关节信息传输(SJIT)模型为对象,通过模型改进、设计解码器和辅助控制器构造了闭环脑机接口系统以恢复单关节的运动功能.本文主要工作包括:(1)引入相对速度向量对单关节信息传输模型改进以降低模型输出的超调量,并测试了改进模型的性能;(2)基于改进模型,通过设计基于维纳滤波的解码器、基于预测控制策略的辅助控制器构造了闭环脑机接口系统以恢复缺失的信息通路.离线和在线仿真说明,改进模型的输出性能有较大提升、超调量明显下降;构建的闭环系统很好地实现了对缺失信息通路的恢复和期望轨迹的跟踪,且具有较强的抗干扰性.     

基于BMI模型的三关节假肢运动的优化控制

生物神经系统一直以来被作为机器人控制器的研究灵感之一,人们试图借用以生物为启发的控制模型来控制外部设备,使得其能达到类似生物般的运动效果.鉴于此,以一种模拟大脑皮层神经元放电活动为基础的闭环脑-机接口(BMI)模型为控制器,控制简化后的三关节人工假肢完成目标位置的抓取动作,并在给定目标距离下,建立三关节假肢的简化模型,由此提出时间与动能的损失函数以描述假肢运动过程产生的损耗.最后利用一种贝叶斯迭代算法求取假肢的最佳运动方式,使其在完成目标抓取动作时损失函数值最小,进而完成对假肢运动控制的优化并取得较好的控制效果.     

在线场景更新的多阶段非线性模型预测聚合反应控制

针对聚合过程中时不变不确定性参数不能直接估计的情况,导致的多阶段非线性模型预测控制中场景树生成的合理性问题,提出一种基于贝叶斯概率加权的在线场景更新算法.该方法利用前一时间步中每个场景的模型预测信息和过程状态测量信息计算对应场景的概率权重,然后通过合适的自适应步长在线更新场景树中不确定性的离散实现场景.所提方法在保证过程约束满足的同时,逐渐缩小不确定性集合逼近不确定性的真实值,从而降低保守性,提升控制器性能.通过多个批次的半间歇聚合反应过程实例仿真结果表明,所提出的方法可以有效降低批次反应时间,提高生产效率.