基于工控机控制的小型风力发电机偏航控制系统

根据小型风力发电机的特性,基于工控机设计偏航控制系统.调试结果表明该系统性能优越,可提高小型风力发电机的风能捕获能力和风能利用效率.     

基于压力补偿的高精度智能变送器的设计

为在不同大气压力环境下,精确测量热式差压传感器采集的差压信号,设计了基于压力补偿的高精度智能变送器.系统由热式差压传感器、压力补偿放大器模块、变送输出模块组成.给出了完整的系统低功耗设计框图,提出了一种在传统变送器基础上复合绝压传感器进行大气压力补偿的方法,实现了变送器的自校准功能.描述了压力补偿放大器模块和变送输出模...     

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统（MAS,Multi-Agent System）为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作。针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型。该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能。该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义。     

基于微粒群的K均值聚类算法在图像分类中的应用

提出一种新的图象分类算法椈谖⒘Ｈ旱腒均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,且全局收敛性能优于微粒群图像分类算法.     

基于捕食者—食饵微粒群优化的二维FCM图像分割方法

传统模糊C均值聚类算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,没有考虑像素的空间邻域信息,因此抗噪性能差．为了克服传统模糊C均值聚类算法的局限性,提出了一种基于捕食者—食饵微粒群算法的二维模糊C均值聚类图像分割方法．该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,根据像素的灰度信息和改进二维直方图描述的像素邻域关系特性,建立包含邻域信息的适应度函数,并利用捕食者—食饵微粒群的全局优化能力,通过迭代优化获得最优聚类中心,实现图像分割．仿真结果表明,所提算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,聚类正确性高,分割效果好,是一种有效的图像分割算法．     

基于MARS的无速度传感器矢量控制系统研究

应用模型参考自适应方法,对无速度传感器矢量控制系统的转速估计进行研究,针对常规速度辨识器中的基准模型易受积分初值和漂移问题的影响,造成辨识结果不准确的问题,埘传统的MRAS方法进行了改进研究,并且以此为基础,采用基于神经网络的模型参考自适应辨识电机转速。MATLAB仿真结果表明,应用这种估计算法计算量小,收敛速度快,估计转速能很好地跟踪实际转速,而且具有很好的鲁棒性。     

一种多包传输网络控制系统的对象建模

针对多包传输的网络控制系统,研究了其建模的问题.设网络只存在于传感器节点与控制器节点之间,传感器节点和控制器节点为时钟驱动,执行器节点为事件驱动,并且分别对节点在时钟同步方式和时钟异步方式两种情况下,用一种统一的形式,进行了多包传输的网络控制系统的建模.而且此模型可以用来分析系统的性能.     

某型飞机航空军械仿真训练系统设计

针对航空军械保障训练成本高、风险大、实施难等问题,设计了一种基于工控机与PLC控制的某型飞机航空军械仿真训练系统,该系统能设置航空军械保障的训练任务,仿真外挂物管理系统对武器的操作控制,对军械保障训练的结果进行分析评估,实现了航空军械保障训练的全流程的仿真,实际仿真训练结果表明,采用该系统实施军械保障训练能量化训练过程,降低训练风险,节约训练成本。     

热轧带钢层流冷却系统的前馈-反馈控制及其优化

以热轧层流冷却系统为研究对象,对如何提高带钢卷取温度控制精度进行了研究;在带钢冷却模型的基础上,对预设定模块进行了前馈补偿;考虑模型的不确定性和大时滞特性,采用模糊Smith预估器提高了反馈控制的精度;结果证明所采用的这些措施大大提高了卷取温度的控制精度。     

一类基于模型的时延网络控制系统的稳定性分析

针对连续、线性被控对象状态无法直接测量得到的情况，设计了状态观测器，在网络传输信号的时间间隔内，依据被控对象模型计算控制信号，以减少网络的使用率．在此基础上，给出了一类基于模型的时延网络控制系统全局指数稳定的充要条件，该条件受网络信号更新时间、被控对象模型误差及网络诱导时延等因素的影响．仿真结果表明了该稳定性条件的正确性．