基于MiniGUI的嵌入式图形界面的研究与实现

随着Linux系统从服务器延伸到PC、嵌入式设备的快速发展,便携式智能设备的应用更加普遍。图形界面对于用户变得日益重要,轻量级图形用户界面的开发也日趋重要,成为当前研究的一个热门领域并且拥有广阔的应用前景。文中对比了几种主流的嵌入式图形界面,分析了MiniGUI体系结构及底层实现,详细介绍了MiniGUI的库文件与资源文件的移植方法与运行环境的配置,提出了MiniGUI V3.0.12移植的一般方法,并实现了MiniGUI到基于ARM-Linux系统的开发板S3C6410的移植,完成了嵌入式图形界面的构建。     

基于物联网技术的LED灯光智能控制系统设计

为了实现节能减排、降低照明能耗,设计了一种基于物联网技术的灯光控制系统。该系统主要由Niagara平台控制器JACE、热释电红外传感器、光敏电阻等硬件设备构成,以Niagara平台进行程序设计。根据人体感应检测和光照强度检测,来调节LED照明开关和亮度。Niagara平台可实现逻辑上的编程,还可远程控制系统,实现工业控制物联网的功能。系统界面能直观体现运行状态和历史数据,经实验测试,系统实现了节能减排、智能控制的目的。     

基于ZigBee通信的大型灯光控制系统设计

针对于当前复杂灯光控制系统安装布线以及后期管理维护的不便的问题,提出了一种基于ZigBee无线通信技术的大型灯光智能控制系统设计方案。该设计主要由ZigBee无线驱动设备、网关设备和上位机界面组成,驱动设备与网关设备使用ZigBee通信,实现设备组网。其中上位机界面是基于Niagara平台实现的,提供了Web接口,通过浏览器可以访问系统控制界面,实现了物联网与互联网的联通。     

基于频域分析的高阶加时滞模型辨识方法

工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,同时噪声会对控制器产生干扰,可能导致这些方法得不到满意的结果。针对这一问题,提出了一种高阶加时滞模型的频域辨识方法,通过对控制回路中过程对象的输入和输出信号进行频谱分析和拉普拉斯变换,得出过程对象在重要频率段上的频率响应特性,采用最小二乘法从幅值和相位两方面拟合成一个一阶或二阶加纯滞后传递函数,最终获得对象模型。通过MATLAB仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性。     

PCR仪器的IGWO-BP神经网络PID控制

聚合酶链式反应(polymerase chain reaction, PCR)仪温度控制存在时滞性、非线性、惯性大、时变等特点,通过传统的PID温度控制效果较差,远不能满足要求,而BP神经网络PID控制通过自适应学习较传统PID控制而言控制能力更强,其在聚合酶链式反应仪温度控制方面的应用基本还是空白,但BP神经网络的初始权重是随机选定的且沿着正方向不断进行调整,易导致多次训练结果不一致。针对这些问题,提出了一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimal, IGWO)的BP神经网络自调整PID参数的控制方法,利用改进灰狼算法良好的全局搜索能力将其寻找的最优位置作为BP神经网络的初始权值。最后仿真结果表明,该算法很好地满足了PCR仪温度控制的要求,与传统方法相比,在同一升降温速率下,温度控制系统超调量为0.2%,大幅度减小且无稳态误差,对于聚合酶链式反应仪温度调节具有更佳的效果。     

基于Elman神经网络的联合循环机组燃烧室温度模型建模

燃气-蒸汽联合循环机组燃烧室温度模型具有非线性、强耦合的特点,难以建立其精确的过程控制模型.针对这一问题,文中提出了一种基于Elman神经网络的燃烧室温度模型建模.该模型利用不同输入下的输出响应作为训练集数据,利用了Elman神经网络具有以任意精度逼近非线性系统的优点对Elman神经网络进行训练.该模型还利用BPTT算...     

一种基于InTouch、Visual C++和Matlab的控制软件实现

提出了一种基于ＩｎＴｏｕｃｈ－ＶｉｓｕａｌＣ＋＋－Ｍａｔａｂ的计算机控制系统软件的编制方法。该方法以ＶｉｓｕａｌＣ＋＋应用程序作为系统的主控,用Ｍａｔｌａｂ完成复杂控制算法的计算任务,用ＩｎＴｏｕｃｈ工控软件实现复杂友好的图形界面。三者通过ＤＤＥ协议连接起来。实践证明了此方法的可行性。     

基于深度学习的仿生集群运动智能控制

宽度学习系统(BLS)是一种基于RVFLN的高效增量学习系统,具有快速且精度高的特点.为了实现BLS对时间序列的精确预测,结合回声状态网络(ESN)的储备池结构,提出一种基于池计算的宽度学习系统(RCBLS).该系统通过在强化层引入简单环型储备池连接,以并行的储备池代替原系统中的前馈连接,使RCBLS具有一定的回声状态特性且方便设计.同时,应用增量学习保证了系统的实时性能.基于MSO时间序列预测问题,针对不同规模数据样本分别研究不同储备池结构RCBLS的性能.结果表明:多储备池结构的RCBLS大大提高了模型的泛化能力和稳定性.     

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定

目的 整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法 结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果 通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论 与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。     

一种改进的基于时间竞争成簇的路由算法

为平衡无线传感器网络中的簇头负载并进一步降低多跳传输能耗,文中提出了一种改进的基于时间竞争成簇的路由算法。该算法通过限制近基站节点成簇入簇,以防止近基站节点成簇入簇的节能收益无法补偿成簇入簇能耗;利用基站广播公共信息和基于时间机制成簇,以减少节点基本信息交换能耗;通过候选簇头中继来平衡簇头负载。候选簇头的评价函数综合考虑了剩余能量和最优跳数的理想路径,以期在保持中继负载平衡的基础上尽量降低多跳能耗。仿真结果显示,该算法较LEACH和DEBUC算法延长了以30%节点死亡为网络失效的网络生存周期,表明该算法在降低节点能耗和平衡负载方面是有效的。