结合空间域模糊聚类与DRLSE模型的颅脑出血CT图像分割北大核心CSCD

针对颅脑出血CT图像中存在出血病灶不明显、边界不规则、不连续及含有高噪声现象,提出一种结合空间域模糊聚类与DRLSE模型算法,用于脑CT图像出血病灶区分割。首先,采用基于空间域信息的模糊C-均值聚类算法对出血CT图像初始聚类分割,然后,利用模糊聚类结果对距离规则化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution,DRLSE)模型初始化。新算法引入了图像空间域信息,不需要手工初始化,DRLSE模型使曲线精确、稳定的演化。实验结果表明,与传统的FCM算法、阈值分割算法相比,该算法具有更好的分割效果、更快的分割速度、更强的鲁棒性和抗噪性。     

带有摄动死区输入的未知非线性系统自适应模糊控制

用自适应模糊控制来实现对带有摄动死区输入的一类未知非线性系统的控制. 文中给出了一种新的死区执行器模型, 该模型含有时变并且摄动的执行增益. 通过将死区非线性分解为一个线性类似项, 一个非线性项和一个扰动类似项降低了扰动类似项的上界, 从而可以用更小的控制力度来实现系统的鲁棒性. 利用反步后推技术与非线性参数化的模糊逼近器结合导出控制器, 该设计取消了模糊基函数须事先已知的限制. 本文不仅从理论上证明了所给控制器能够保证闭环系统的稳定性和预期的跟踪性能, 还用仿真实验验证了控制器的有效性.     

一类死区非线性系统的自适应模糊控制设计

为了实现对具有时变摄动死区非线性系统的跟踪控制,本文提出了一种基于自适应模糊逼近器的Backstepping控制方法。该方法通过将死区特性合理分解,并将自适应模糊逼近器嵌入到Backstepping设计步骤中,逐步递推得到控制律。所提出的控制方法适用于高阶非线性系统,并且不要求被控系统满足匹配条件;所采用的模糊逼近器是非线性参数化的,亦即不要求其模糊基函数是完全确定已知的,从而降低了对先验知识的依赖性。为了得到未知参数的自适应律,本文先应用Taylor级数展开式将具有非线性关系的未知参数相互分离,使其呈现线性关系,然后根据Lyapunov稳定性定理给出在线可调参数的自适应律。此外,所设计的自适应律是对与未知参数向量的范数相关的变量进行在线调节,这样可以有效减少需要在线调节的参数数量,从而降低了控制器的在线计算负担,提高了系统的响应速度和控制精度。本文给出的控制设计能够有效地克服死区特性对系统性能的影响,使得闭环系统所有信号均指数收敛到原点的指定邻域内,系统输出可以按给定的精度跟踪参考信号。最后,本文用一个仿真实例验证了所给控制方法的有效性。     

分光光度计计算机检测系统

文章根据分光光度计检测的基本原理,设计了分光光度计计算机检测系统的检测、放大、A／D转换和接口电路,并应用VISUAL BASIC6.0数据库和OLE等编程技术,设计了检测数据分析和处理软件。     

开幅热定型机超喂控制系统模型分析

针对现在热定型生产过程中多数依靠人工经验调节超喂量,并未建立超喂控制系统的精确模型,也未分析系统的稳定性,故常出现控制精度不高,控制系统不稳定,控制器参数整定困难的问题,通过分析超喂量的机械结构与系统组成,得超喂量与车速之间的关系,提出建立超喂控制系统的模型,并利用劳斯判据求出系统的稳定约束条件以及运用根轨迹方法求得系统的临界稳定增益,确保系统稳定及控制精度,实现热定型生产过程中超喂量的精确自动控制。实验结果验证了超喂控制系统模型的正确性和稳定分析方法的有效性,系统实现了对超喂量的精确定量控制。     

一种非线性系统在线辨识的选择性递推方法

针对非线性系统的在线辨识, 提出了一种选择性递推岭参数极限学习机方法。首先, 推导了岭参数极限学习机模型节点增加的递推算法, 以有效地更新在线模型。其次, 结合训练模型的相对误差, 提出模型节点递推增加的选择性策略, 以限制模型的复杂度, 获得更简单的递推辨识模型。通过一个典型非线性化工过程的在线辨识, 从多方面比较验证了所提出方法的简单有效, 更适合非线性过程的在线辨识。     

透射光谱线性空间核学习建模求解多组分浓度

本文对求解多组分体系浓度的分光光度计同时测定法提供了一种建模方法.通过对多组分体系的透射光谱建立光谱线性空间,证明了多组分体系的分子势函数矩阵V_M可以转化为对角矩阵,对角矩阵的对角元是单组分势函数的块矩阵J_i.多组分体系透射光谱空间是单组分分子透射光谱函数为基函数、分子数量占比为坐标的线性组合.利用多核学习法确定各单组分体系透射波的占比权重系数,提出了用单组分浓度光量子隧穿软测量模型测定多组分浓度的测量方法.实例验证表明此方法稳定可靠,且能降低计算的复杂性.     

基于粒子滤波的高浓度染料色泽软测量模型辨识方法

为了解决高浓度混合染料间歇染色过程织物色泽的在线测量问题,即非线性色泽软测量,提出了基于粒子滤波的软测量方法,该方法通过测定间歇染机内染液的吸光度,采用粒子滤波算法来估计该染液中各染料浓度,再根据染料浓度与织物色泽的软测量模型计算出染机内织物色泽。以3种活性染料拼染纯棉为例,对该方法的可行性进行验证。实例证明,基于粒子滤波的软测量方法的色泽估计值与人工离线实测值之间的色差值在1.0 CIELAB之内,模型的估计值能够满足工艺要求。因此,该方法是有效可行的。     

预缩机挤压区域橡胶毯径向长度模型

橡毯机械预缩过程中,相互作用的两圆柱辊的特殊结构,使得挤压区域橡胶毯在挤压时的径向长度难以确定,从而给预缩率的在线估计造成了一定困难。为解决这一问题,通过分析橡胶毯受挤压的变形过程,在对该过程作出一定简化的基础上,根据赫兹接触理论,建立了挤压区域橡胶毯在受挤压时的径向长度的数学模型。实例结果表明,根据模型计算出的变形时径向长度与实际值相对误差均在4%以内,平均绝对百分比误差为2%左右,模型是有效的,为实际生产中实现预缩率的在线估计提供了理论参考。     

基于SNMP的分布式工业控制系统网络实现

本文将简单网络管理协议(SNMP)应用在控制系统网络,对传统控制系统和采用SNMP的控制系统相关的特点进行了比较.指出在控制系统中应用SNMP实现网络管理的必要性,说明了采用SNMP对控制系统进行网络管理时出现的问题.结合了计算机网络管理技术,详细说明了基于windowsNT/98平台SNMP控制系统网络管理的实现方法.在控制系统中应用SNMP进行控制系统网络管理可在实现控制系统网络的分布式结构.