多传感器数据融合技术(下)

3　数据融合方法多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法,但是在不少应用领域根据各自的具体应用背景,已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。3 1　Ｄ Ｓ证据推理方法Ｄ Ｓ(Ｄｅｍｐｓｔｅｒ Ｓｈａｆｅｒ)证据推理是贝叶斯推理的扩充,其3个基本要点是:基本概率赋值函数ｍｉ、信任函数Ｂｅｌｉ和似然函数Ｐｌｓｉ。Ｄ Ｓ方法的推理结构是自上而下的,分3级,推理结构如图4所示。第1级为目标合成,其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果(ＩＤ)。第2级为推断,其作用是获得传感器的观测结果并进行推断,将…     

一种基于Simulink和Infoplus·21的实时仿真数据平台

该文讨论一种基于仿真软件Simulink和实时数据库软件Infoplus.2 1构建的仿真数据平台。首先介绍这种仿真数据平台的结构 ,然后提出一种在Simulink中使用S -函数实现实时仿真的方法 ,最后给出建立Simulink与Infoplus.2 1数据通道的实现方案。     

基于Agent的流程工业制造执行系统结构研究

随着集成技术的发展，流程工业综合自动化系统采用了ERP／MES／PCS三层体系结构。本文针对流程工业的特点，分析了现有制造执行系统的结构特征，对流程工业制造执行系统的功能模块进行分类，并构造出对应的Agent模块，以此提出一种基于Agent的分布流程工业制造执行系统结构，这种结构非常有利于分布式流程工业制造执行系统的管理和控制，具有较好的柔性和扩展性，在此基础上，研究了流程工业制造执行系统中每个Agent的运作机制和多Agent之间的交互协调机制，为实现流程工业制造执行系统功能的合理调度打下了基础。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力，同时具备PID控制的广泛适应性，仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

利用双通道格形滤波器同时辨识ARMA模型的参数和阶次

本文重新构造了一种最小二乘通道格形滤波器，并将它用于同时辨识ＡＲＭＡ模型的参数和阶次。数值仿真结果表明，这种辨识算法具有计算量小、精度高等优点。     

衰减激励条件下最小均方算法的收敛性

给出了衰减激励信号的定义,并在衰减激励条件下,利用随机过程理论,研究了随机系统最小均方算法的收敛速率,阐述了参数估计误差收敛时,衰减指数和算法中设计参变量 (收敛因子或步长 )的选择方法.分析表明:在衰减激励条件下,最小均方算法也具有良好的性能:当衰减指数和设计参变量满足一定条件时,则参数估计误差一致收敛于零.     

基于Fuzzy推理的自调整PID控制器*

本文提出一衙 新的基于Ｆｕｚｚｙ推理的ＰＩＤ自整定控制器。     

时变系统有限数据窗最小二乘辨识的有界收敛性

利用随机过程理论证明了有限数据窗最小二乘法的有界收敛性,给出了参数估计误差 上界的计算公式,阐述了获得最小均方参数估计误差上界时数据窗长度的选择方法.分析表明, 对于时不变随机系统,数据窗长度越大,均方参数估计误差上界越小;对于确定性时变系统,数 据窗长度越小,均方参数估计误差上界越小.因此,对于时变随机系统,一个折中方案是寻求一 个最佳数据窗长度,以使均方参数估计误差最小.该文的研究成果对于提高辨识算法的实际应 用效果有重要意义.     

混合动态系统及其应用综述

在概述混合动态系统产生背景与发展近况的基础上, 主要综述了混合动态系统研究中的若干重要问题, 包括描述混合动态系统的常见工具, 如自动机和Petri网, 以及混合动态系统的模型描述方法及用于描述混合动态系统的递阶结构模型和混合逻辑动态模型, 对混合动态系统控制器的设计和验证及其在故障诊断等方面的应用研究也作了介绍, 同时对混合动态系统的一些主要研究成果进行初步评价.     

非均匀采样系统的一种递推辨识方法

在非均匀采样系统辨识方法中, 通常利用重采样、数值积分等方法来处理非均匀采样数据, 所用模型多为连续有理分式传递函数, 在递推形式下非均匀采样对象又常局限于``数据缺失'的情况. 本文研究更为一般的异步非均匀采样的多变量系统, 采用连续时间状态空间模型描述, 推导了模型参数、参数梯度和系统状态之间的相互递推关系, 构成一种可变迭代间隔的递推辨识算法, 在每次输出采样点上仅更新模型中受当前采样数据影响的参数. 这种辨识方法可以适用于任意非均匀采样系统, 多采样率系统也可作为一种特例适用于本算法. 仿真结果表明, 所提的方法是可行有效的.