A New Optimal Control System Design for Chemical Processes

Based on frequency response and convex optimization, a novel optimal control system was developed for chemical processes. The feedforward control is designed to improve the tracking performance of closed loop chemical systems. The parametric model is not required because the system directly utilizes the frequency response of the loop transfer function, which can be measured accurately. In particular, the extremal values of magnitude and phase can be solved according to constrained quadratic programming optimizer and convex optimization. Simulation examples show the effectiveness of the method. The design method is simple and easily adopted in chemical industry.     

基于间歇耦合和广义混沌同步的数字信号传输方案

该文讨论了一种基于间歇耦合思想和广义混沌同步的保密通信方案。在这种数字信号传输过程中,每个信号周期被分为两部分T1,T2,分别用于实现同步和信号提取,分析了T1,T2与安全性能和信息解调精度的关系。数值仿真表明效果良好。     

基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统

讨论了基于机器视觉的香烟小包装外观质量在线检测系统总体方案的设计,并针对香烟小包装流水线的具体情况,分别对香烟小包的检测位置以及图像采集方案进行了探讨.文中采用了一种用于香烟包装质量检测的快速图像匹配算法,并利用开源计算机视觉库OpenCV进行算法实现,仿真实验结果表明,该图像匹配算法计算速度快、检测精度高,满足香烟包装质量检测的需要.     

基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统

讨论了基于机器视觉的香烟小包装外观质量在线检测系统总体方案的设计,并针对香烟小包装流水线的具体情况,分别对香烟小包的检测位置以及图像采集方案进行了探讨。文中采用了一种用于香烟包装质量检测的快速图像匹配算法,并利用开源计算机视觉库OpenCV进行算法实现,仿真实验结果表明,该图像匹配算法计算速度快、检测精度高,满足香烟包装质量检测的需要。     

基于支持向量机的火电厂烟气含氧量软测量

针对火电厂烟气含氧量的测量,提出了一种基于支持向量机的软测量建模方法,实验证明,该方法比较传统的氧量分析仪和RBF神经网络软测量均有着明显的优势,对于实现火电厂经济燃烧有着重大的意义.     

基于Matlab的发酵系统仿真与操作优化

通过将自动化中仿真技术与生物技术相结合,借助于Matlab设计应用软件.实现:根据实际生产数据、求取生物发酵过程的稳态和动态数学模型,并且对生物发酵过程进行模拟,从而寻求使生物发酵过程产率达到最高的优化操作条件的功能.     

一种自适应混沌同步方法及其在信息传输中的应用

基于自适应误差反馈策略,利用同步误差对系统参数进行调整,并采取策略对信道噪声进行一定程度的补偿,实现了两个具有参数失配的混沌系统的同步。并在此基础上利用参数调制和参数估计策略,实现了信息传输。     

基于联合时频分析的混合神经系统在信号分类与模式识别中的应用

介绍了一种基于STFT,WVD和Wavelet变换的混合神经系统在特征提取和信号分类中的应用.它运用时频信号处理技术与混合神经网络结构以及高级训练算法相结合的设计思想,辅之以主元分析和全局决策融合策略,对传统的模式识别技术进行了有效地改进.本文将所述基于WT,STFT和WVD的混合神经系统信号分类器(WSWHNS)的算法程序嵌入一汽车实时智能故障诊断软件包中做了现场实验,获得了非常满意的诊断效果.     

启发式知识约简算法的研究与应用

从信息角度对决策系统中的属性重要度进行度量,在此基础上,提出一种知识约简的启发式算法,它以信道容量为启发式信息,减小了知识约简过程中的搜索空间。实例分析表明,本算法能够获得决策系统的一种良好的相对约简。     

一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在非线性控制中的应用

针对现有径向基函数(RBF)神经网络训练算法存在的问题,给出了RBF神经网络的一种 在线训练算法,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析．仿真表明所提 出的算法是非常有效的,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用性．进一步将RBF神 经网络用于非线性控制,取得了良好的结果．