基于Xenomai的嵌入式Linux数控系统平台研究

介绍了数控系统软硬件结构和控制器组成,提出嵌入式Linux在数控系统中应用,针对嵌入式Linux实时性不足的特点,提出Xenomai实时解决方案.详细介绍了系统平台的搭建及实时性测试,测试结果显示该平台有很好的用户态实时性和优秀的内核态实时性,满足数控系统的实时性需要.该平台已应用在做实际数控系统中.     

植物冠层三维结构获取技术的研究进展

随着农业信息化的迅速发展,植物数字化再现技术已成为国内外的研究热点。其中,利用植物三维冠层结构提取的方法来重构数字化植物成为近年来关注的焦点,且该方法得到了进一步的推广。主要从双目视觉、光度立体视觉、激光扫描、超声波等技术手段对植物三维冠层立体图像获取展开阐述,并对各自的优缺点进行归纳总结和对比分析,最后对植物三维冠层结构提取的发展前景作出展望。     

Ⅱ型模糊控制综述

Ⅱ型模糊集合是传统Ⅰ型模糊集合的扩展,其特征是隶属度值本身为模糊集合.基于Ⅱ型模糊集合的Ⅱ型模糊控制器可以同时有效地处理语言和数据不确定性,在高小确定场合具有明显超过相应Ⅰ型控制器的性能表现.本文首先对Ⅱ型模糊集合及系统理论进行了概述,然后对Ⅱ型非自适应模糊控制器Ⅱ型自适应模糊控制器和Ⅱ型自组织模糊控制器的研究进展分别...     

基于动态多核相关向量机的软测量建模研究

针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题，提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法，并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时，引入时间差分(time difference)方法改进多核相关向量机的动态特性。为了验证所提模型的有效性，通过一仿真案例与单核相关向量机、多层前馈神经网络和基于遗传算法的支持向量机进行对比研究。结果表明，所提模型具有更好的预测效果。最后，对模型的鲁棒性在数据漂移和异常的场景下进行了讨论。     

基于特征向量提取的核主元分析法

核主成分分析(KPCA)是非线性化工过程故障检测与诊断时常用的多变量统计控制方法之一.从两个方面改进了KPCA的故障检测性能.为了提高KPCA方法故障检测的准确率,提出了基于小波的KPCA故障检测方法.当样本数大时,采用基于几何考虑的特征向量提取(FVS)算法,降低了KPCA计算的复杂性,缩短了计算时间.Tennessee Eastman process仿真给出了所提出的方法的有效性.     

丁苯橡胶门尼粘度软测量

研究了合成橡胶生产中门尼粘度软测量问题.首先结合工艺机理分析,找出了影响橡胶门尼粘度的主要参数,同时对各参数进行主元分析.然后确定辅助变量,最后建立了基于PCA-BP神经网络的门尼粘度软测量模型.仿真结果表明,门尼粘度预测值与生产实际化验分析结果较为吻合,可以用来指导生产.     

基于属性分类的GDCS资源完全部署策略

针对工业应用,从控制的角度提出分层分布式的资源发现机制,研究网格环境下分布式控制系统的资源部署策略,建立不同应用需求下相应部署策略的数学模型。对于与属性无关资源的部署问题,由于数量充足,其部署策略视为静态匹配过程,可根据数学模型求出最优解;但受属性的限制,可供选择的资源数量不足,只能在数学模型的基础上,结合启发式算法,求得近优解。     

一种改进的并行签密方案

为了缩减"最优并行签密"的数据冗余并提高其效率,在不损害原方案安全性的前提下,利用信息分散算法(IDA),提出了一种改进的并行签密方案.所构建方案的密文长度几乎最优,其约等于最小长度和一小段附加信息的集合,其中附加信息只取决于安全系数而不取决于明文长度.同时,改进并行签密方案保留了"最优并行签密"的优点:在签密和解签密过程均可并行处理,允许使用所有适合的加密和签名算法,且只需要很低的安全性要求.故,尤其在长消息签密中.方案能够更好地满足应用需求.     

模式聚类在数据预处理中的应用研究

在分析数据预处理的意义基础上，提出了一种基于最大距离算法的模式聚类的数据预处理方法，该方法不依赖任何数学模型，通过对某造纸厂制浆蒸煮过程中采集的大量现场数据的仿真处理，研究表明本文提出的方法能在保留原始数据的有用信息的基础上剔除冗余数据，侦破过失误差，减少随机误差。     

小波分析在控制中的应用概况

小波分析是80年代发展起来的一门新兴科学。在简单介绍小波分析的发展和基本原理的基础上，综述了小波分析和小波网络在控制领域中的主要应用情况，分析了小波分析现存的几个问题，并对它的发展作了展望。