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1.
为了使电机机械部件按照标准要求运行、满足自动化生产需求,提出一种应用红外图像识别技术的电机滑模变结构同步控制方法。利用光学系统、扫描器、探测器和制冷机等设备,组成热成像系统,采集目标具体信息,通过空间域增强和灰度均衡操作,增强图像整体画质和均匀灰度值,利用 Laplacian 算子锐化图像边缘,丰富细节信息,保护图像背景,将静止坐标系变换为旋转坐标系,结合电机的电压、定子磁链与转矩方程,构建电机运动数学模型;针对滑膜同步控制器,预留图像传输接口,将图像信息转变为电信号,选取切换函数,设置函数切换、状态变量和等效 3 种控制规律,结合不同目标实际情况,完成滑膜变结构同步控制。仿真结果表明,该算法能够获得更多目标信息,提供丰富的控制依据,提高了电机滑模变结构同步控制过程的精准度和稳定性。 相似文献
2.
3.
以常数模和判决引导准则设计的双模式盲均衡算法可显著提高均衡性能,目前已有双模式盲均衡算法均需设置切换参数且切换参数选择和设定缺乏理论依据.为解决双模式盲均衡算法中切换参数难以确定的问题,提出来一种组合代价函数的双模式盲均衡新算法.利用常数模和判决引导准则通过加权设计代价函数,在盲均衡器更新过程中自适应调节权值实现算法由常数模算法向判决引导算法的切换,避免了在双模式算法中设计切换参数,提高了算法的泛化性能.为克服常数模算法相位盲的缺点,在虚实分开改进的常数模算法基础上优化组合代价函数以及盲均衡器更新算法的设计,进一步提高了算法收敛性能.仿真结果证明,组合代价函数双模式盲均衡新算法可充分发挥常数模算法和判决引导算法的优点,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差. 相似文献
4.
油气井钻井作业井喷事故一旦发生,在抢险人员不能直接靠近井口读取井口压力参数的情况下,制订压井抢险方案的关键是准确测量和判定井喷液柱的高度。为此,基于OpenCV计算机视觉库的图像处理技术建立了井喷液柱高度的测量方法,包括:①在救援船上使用CCD相机对井喷液柱拍摄进行连续瞬态成像,每次对井喷液柱进行拍摄时应分别旋转120°拍摄3张照片;②对图像经过直方图均衡化、高频强调滤波预处理,再经过改进的Otsu算法进行二值化处理,分割出井喷液柱的轮廓;③利用数学形态学运算处理二值图像中的边界点与孔洞,采用参照物法计算出井喷液柱的实际高度。室内模拟实验的结果表明:①该方法对井喷液柱识别的准确率较高,误差约为6%,能够较为精确地获取井喷液柱高度;②实验过程中,处理一幅图像平均耗时0.86 s,可以满足事故发生后对井喷液柱的实时识别与测量要求。结论认为,该方法应用于对井喷液柱高度的测量是可行的,利用其对井喷图像进行程序化处理,可以在海上钻井平台井喷失控后实时连续测量井喷液柱高度,第一时间获取与井喷相关的关键参数,为压井抢险方案的制订提供依据。 相似文献
5.
A new scheme for designing sparse finite impulse response (FIR) decision feedback equalizers(DFE) in multiple input multiple output(MIMO) systems based on the Least Angle Regression(LARS) algorithm is proposed. To decrease the number of nonzero taps for FIR DFE and reduce computational complexity, the problem of designing sparse FIR DFE is transformed into an l1-norm minimization approach, and the proposed design scheme is applied to compute the locations and weights of the nonzero taps for sparse FIR DFE iteratively. Simulation results show that when compared with the optimum Minimum Mean Square Error(MMSE) non-sparse solution for a small given performance loss, the number of nonzero taps for the proposed sparse equalizer design is reduced by more than 70%, while the maximum SNR loss for the proposed sparse equalizer is just about 0.3dB in the Vehicular A channel, which results in an effective trade-off between performance and computational complexity. 相似文献
6.
针对现有疲劳驾驶检测方法中实时性和泛化能力不足的问题, 本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的疲劳驾驶闭眼特征检测方法, 使用CNN获取人脸相关特征点的位置并定位眼部感兴趣区域(Region Of Interest, ROI), 通过灰度化和直方图均衡化操作减弱光照差异的影响, 提取ROI的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG), 并用SVM对HOG进行分类, 相应的判断出原始图像是否包含疲劳驾驶闭眼特征. 本文给出了所提方法在PC平台和ARM平台实现的实时性验证, 在不同光照和背景条件下对多位受测人员进行测试, 实验结果表明该方法对疲劳驾驶闭眼特征检测准确率在94%以上, 处理速度满足实时性要求, 且具有较强的泛化能力. 相似文献
7.
针对锂电池组在充放电过程中出现能量不一致的问题,采用传统的Buck-Boost均衡电路和Flyback均衡电路的均衡方法,提出一种可减小电路尺寸、提高均衡速度和均衡效率的基于耦合绕组的新型主动均衡电路。通过对耦合绕组的选择性充放电,会有三种不同的工作模式来实现单体之间的能量转移,并调节PWM驱动信号占空比来提高均衡器的工作效率。在均衡控制策略方面,根据锂电池开路电压(OCV)与荷电状态(SOC)之间的一一对应关系,提出了基于电压和SOC双变量的均衡控制策略,主要是通过电压快速均衡和修正均衡以及SOC均衡阶段同时实现电压均衡和SOC均衡,更加合理地保证电池组动态性能一致。实验结果表明,该方案可以减少电池组的均衡时间,并且降低了能量损耗,提高了均衡效率,使电池组的整体性能达到最优状态。 相似文献
8.
目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题,提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理,限制遥感图像噪声的放大,采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征,并将支持向量机作为基分类器,根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果,最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验,在mAP(mean average precision)精度指标上,当检索返回图像数为100时,本文方法比LSH(locality sensitive Hashing)方法提高了29.4%,比DSH(density sensitive Hashing)方法提高了37.2%,比EMR(efficient manifold ranking)方法提高了68.8%,比未添加反馈和训练集筛选的SVM(support vector machine)方法提高了3.5%,对于平均检索速度,本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍,针对复杂的遥感图像数据,本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略,以提高检索精度,并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集,以提高检索速度,本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域,对提升检索性能具有重要意义。 相似文献
9.
针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特征分布和高斯混合模型的建筑墙体裂缝图像识别方法.采用Harris角点检测算法对墙体图像进行角点求解处理,对建筑墙体图像进行预处理;通过选择掩模平滑法对墙体图像进行增强处理,将特征分布和高斯混合模型相结合,实现对建筑墙体裂缝图像的高精度识别.结果表明,该方法识别精度较高且识别时间短,预处理效果明显增强. 相似文献
10.
Estimation and cancellation of transponder distortions in satellite forward links using memory polynomials 下载免费PDF全文
Svilen Dimitrov 《International Journal of Satellite Communications and Networking》2018,36(4):361-371
In this paper, a practical non‐linear equalizer with iterative distortion cancellation in a satellite receiver is studied. Assuming no prior satellite channel knowledge, distortion estimation and cancellation are performed at the receiver by means of a memory polynomial model used for channel estimation. A data packet transmission scenario over a single‐carrier satellite transponder is simulated, using the not‐linearized amplifier and onboard filter characteristics similar to the direct‐to‐home broadcast DVB‐S2X reference scenario. Varying the memory depth and the non‐linear order of the memory polynomial model trained in the receiver, we compared the packet‐error rate performance of the practical non‐linear equalizer to the standard fractionally spaced linear adaptive equalizer, as well as to an implementation of the non‐linear equalizer with ideal channel knowledge at the receiver. The improved receiver demonstrates superior performance as compared with the standard linear equalizer with up to 5.48‐dB energy efficiency gain for 64‐amplitude and phase‐shift keying for a practical memory polynomial set‐up, and it approaches consistently the packet‐error rate performance of the implementation with ideal channel knowledge when increasing the memory depth and the non‐linear order. Furthermore, it enables the use of high‐order modulation up to 256‐amplitude and phase‐shift keying in the studied scenario, improving significantly the spectral efficiency of the air interface. 相似文献