一类非线性系统的自组织模糊CMAC神经网络自适应重构跟踪控制

提出了一种非线性系统的自组织模糊CMAC(SOFCMAC)神经网络自适应重构跟踪控制方法,首先通过构造增广系统,设计出线性渐近跟踪控制器,然后采用SOFCMAC神经网络在线重构系统的非线性特性,以消除非线性特性引起的系统误差,可保证非线性系统闭环稳定并使系统输出跟踪期望输出.仿真算例证明了SOFCMAC神经网络自适应重构跟踪控制系统的稳定性.     

竞争型小波神经网络在零件分类中的应用

文章将小波分析与竞争型神经网络相结合,构造了适应于零件分类的竞争型小波神经网络(CWN)。首先对零件先进行小波多尺度边缘检测,然后采用不变矩方法提取零件的特征,最后送入CWN加以分类。分类结果表明,CWN对相似零件能够有效分类,并且有一定的鲁棒性。     

基于KPCA和MKL-SVM的非线性过程监控与故障诊断

利用核主元分析非线性过程监控的优势,结合多重核学习支持向量机在故障诊断方面的准确性,提出了基于核主元分析和多重核学习支持向量机的非线性过程监控与故障诊断方法。该方法运用核主元法对数据进行处理,在特征空间构建T2和SPE来检测故障的发生,若有故障发生,则计算样本的非线性主元得分向量,将其作为MKL-SVM的输入值,通过MKL-SVM的分类进行故障类型识别。将上述方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程,多种故障模式的仿真结果表明该方法不但能有效地辨识故障,而且提高了故障检测和故障诊断的速度。     

实域粗糙集理论及属性约简

本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型. 在实域粗糙集理论中,利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似,避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦. 另外,本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法,分析了约简属性集合的质量. 最后,通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性.     

非线性系统的模糊混合$H_{2}$/H∞采样控制

针对一类非线性系统,提出模糊混合$H_{2     

网络控制系统的能控性和能观性

给出了网络控制系统的定义，并基于线性时不变系统的被控对象，建立了传感器为时钟驱动，控制器和作动器为事件驱动时长时滞网络控制系统的数学模型，对网络控制系统的均值能控、均方能控、均值能观及均方能观作了定义，得到了网络控制系统能控的充分或必要条件及能观的充要条件．     

基于概率粗集理论的故障诊断知识提取方法

结合工程设备系统故障发生具有随机性的特点 ,基于概率粗集 (PRS)理论模型实现了故障诊断知识的提取。通过改进的模糊 C-均值聚类算法对原始故障数据加以量化 ,采用正则条件熵进行诊断知识系统的统计约简 ,对不协调的诊断规则利用最小风险 Bayes决策理论加以分析处理。仿真实验表明 ,该方法弥补了现有方法的不足 ,克服了基本 RS模型方法无法处理不协调规则的缺点 ,可得到有效的简化诊断知识     

《数据采集与处理》已成立第五届编委会

《数据采集与处理》第四届编委会自 1996年成立以来 ,全体编委履行职责 ,严格审稿 ,积极推荐稿件 ,使得该刊物有了长足的进步与发展。鉴于部分编委因退休、任期及本人要求诸方面原因 ,现已不宜再任编委。在这些离任的编委中 ,有部分知名教授自创刊以来一直担任编委 ,他们为《数据采集与处理》的建设与发展作出了重大贡献。他们是 :王厚枢教授、胡寿松教授、郑士杰教授、马维祯教授、沈凤麟教授、彭嘉雄教授、刘瑞岩教授、杨吉祥教授、陈云凤教授等。借此机会 ,编辑部向以上专家顺致崇高的敬意和谢意 !现根据部分单位和编委提名 ,经第 4届编…     

复杂工程系统的可靠控制

阐述了复杂工程系统可靠控制的发展状况,并分别对近年来发展起来的基于故障诊断的容错控制技术、故障预报技术、可靠性分析技术等可靠控制技术进行了分析和评述,最后指出了该领域亟待解决的一些关键问题和关键技术。     

关联大系统的分散开环回路传递再

基于H∞理论和分散状态观测器,提出了不确定性关联大系统的分散开环回路传递再生方法.给出了满足开环再生矩阵H∞范数要求的观测器的存在性.在大系统关联项块对角奇异值分解的基础上,证明了通过解Riccati方程可以求得使开环再生差阵满足要求的分散观测器增益阵,以实现分散开环传递再生.试验结果表明,分散开环回路传递再生控制性能与分散状态反馈控制性能基本相同.