不规则加权小波框架共扼梯度算法

信息传输中的数据丢失、存储数据的硬件损坏等因素常导致采样数据是非均匀的,文章根据不规则小波框架的稳定性理论和不规则加权小波框架算子提出了针对非均匀采样信号重建的不规则加权小波框架共扼梯度算法,进行了数值仿真实验,并和同类重建算法进行比较,新算法在逼近误差与重建速度等方面有较大优势.     

电流源逆变器的滑模控制系统

本文研究了电流源逆变器(CSIM)的滑模变结构控制系统。提出了 CSIM 的滑模变结构控制器的设计方法。利用微型计算机实现了这个控制系统。     

具有不确定参数滞后型Lurie 控制系统的鲁棒稳定性

通过构造适当的Lyapunov函数，利用线性矩阵不等式，对具有结构参数扰动和范数扰动的不确定参数滞后型Lurie控制系统进行了研究，得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞无关充分条件；利用同样的方法，得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞相关充分条件。研究结果表明：这些条件是在参数不确定且参数无范数界情况下，用对角矩阵和线性矩阵的正定性表示，具有直观性和便于计算机运算等特点。     

一种永磁同步电机的失磁故障重构方法研究

针对永磁同步电机存在失磁问题,提出一种基于状态观测器的失磁故障实时检测方法。通过选择磁场同步旋转坐标系下定子电流为状态变量,建立内置式永磁同步电机失磁故障的数学模型。采用两个观测器对永磁体磁链进行实时估计的技术,首先利用龙伯格观测器隔离系统矩阵中电机速度变化对观测器误差方程造成的影响,然后设计滑模变结构观测器,并依据滑模变结构等值控制原理,建立估计永磁体磁链算式。为减少滑模运动的抖动,采用连续函数取代符号函数方法,构造失磁故障重构算法。最后通过仿真验证,证明所提方法的可行性和有效性。     

基于脉冲神经网络的钢材表面缺陷识别研究

目的 针对现有钢材缺陷识别算法特征图利用不充分、识别准确率低、参数量大等问题,基于脉冲神经网络,提出一种用于钢材缺陷识别的稠密卷积脉冲神经网络(DCSNN)模型,减少系统消耗和内存占用。方法 首先,采用卷积编码,对输入图片进行特征提取和编码。其次,采用稠密连接算法搭建稠密卷积脉冲神经网络,实现特征重复利用,抑制梯度消失,并通过替代梯度下降算法进行网络训练。最后,在带钢数据集上进行测试,实现带钢缺陷识别。结果 实验结果显示,DCSNN在测试集上的准确率为98.61%,参数量为0.5万,结论 在钢材表面缺陷识别问题上表现出良好效果。     

基于滑模观测器的多传感器故障诊断方法

针对一类非线性系统的传感器故障诊断问题,提出了一种多传感器故障检测方法.首先,定义一个状态变量将传感器故障转换成伪执行器故障,然后设计相应的滑模观测器生成残差,来实现多故障的检测.依据Lyapunov稳定性理论,以LMI的形式给出了观测器存在的充分条件.最后通过单关节机械手的实例,验证了所提方法的有效性和可行性.     

智能滑模变结构控制在定长控制系统中的应用

提出了一种基于智能滑模变结构的定长自动控制系统设计方法，利用模糊神经网络在线调整滑模变结构参数，在定长控制系统中的应用表明了该方法的优越性和实用性。     

<计算智能信息处理技术及其应用>书评

王耀南教授编著的<计算智能信息处理及其应用>已由湖南大学出版社1999年6月出版.该书从信息科学的角度出发,系统地介绍了计算智能信息处理技术的基础理论及各种新的处理方法与技术.全书共分十章,内容包括计算智能信息处理技术综述、模糊计算、模糊信息处理、神经计算、模糊神经网络信息处理、进化计算的基本方法、进化计算的信息处理、混沌与分形计算、混沌与分形信息处理、计算智能信息处理技术在图象识别、压缩,机器人控制 ,复杂工业过程控制、规划,故障诊断等方面的应用.     

一种不确定非线性系统的滑模变结构观测器的研究

由于工程实际中大部分工业对象均为非线性系统,滑模观测器应用研究的重点已从线性系统转至不确定非线性系统。针对一类非线性满足Lipschitz条件,而不确定部分为有界函数的不确定非线性系统,提出一种滑模变结构观测器设计方案,将基于线性系统提出的Walcott-Zak观测器用于抑制非线性对系统的影响,而滑模变结构使得观测器对系统不确定性具有鲁棒性。对所设计观测器的稳定性进行了证明,并通过仿真验证了所提方法的有效性。