基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.     

一种自适应振动主动控制策略及其在C型三维表面检测系统中的应用

基干广义最小方差和一步超前预报理论,围绕三维型面扫描系统中所存在的周期性徽振动问题,提出了一种新的自适应振动主动控制算法.以C型臂式三维激光扫描系统为应用背景,基于来自于该系统的数据样本建立了系统的振动动态自回归滑动平均模型(ARMA模型).采用所提出的自适应控制算法对该模型进行了振动主动控制仿真研究.仿真结果验证了所提出的方案可以有效地抑制C型臂运动过程中产生的振动,提高系统的整体三维检测精度.     

基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断

提出一种可有效检测和估计一类非线性时滞系统故障的故障跟踪估计器.根据预测控制和迭代学习控制的思想,在所选取的优化时域长度内,通过迭代算法调节故障跟踪估计器中的可调参数,使之逼近系统中实际发生的故障.与以往基于观测器的故障诊断方法不同的是,故障跟踪估计器可同时检测和估计系统中发生的故障,而且针对不同类型的故障亦有很好的适应性.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.     

怎样能更好地应用工具进行RTL综合研究

针对当前RTL综合面对的挑战,总结了实际项目中的经验,可以使综合工具在更少的时间里产生的网表芯片面积更小、速度更快,而功耗更低.     

基于CLucene和TinyXml的全文检索系统研究与实现

本文首先介绍了一个高性能的全文索引引擎--CLucene 开源项目,详细分析了CLucene 的系统结构、程序运行逻辑、优缺点,然后将其引入具体应用,结合XML解析工具TinyXml给出了一个基于CLucene的全文检索系统的设计与实现.     

局部PCA参数约束的Hough多椭圆分层检测算法

针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆及椭圆时随机采样所造成的大量无效采样、无效累积以及运算时间长等问题,提出基于局部PCA感兴趣参数约束Hough多椭圆分层检测思路。首先利用边缘检测算子获得边缘信息并去除边缘交叉点,在边缘图像中标记并提取出满足一定长度的连续曲线段;其次利用线段PCA方向分析确定是否属于有效曲线段;然后,对所有感兴趣曲线段按照标记顺序依次利用椭圆拟合办法初步得到感兴趣椭圆粗略参数,根据拟合结果进而模糊约束Hough变换参数搜索范围,得到精确椭圆参数;最后利用检测结果更新图像空间,删除已经检测到的椭圆,依次进行,直到所有椭圆检测完毕。实验结果表明,该算法在计算、存储消耗上均大大减少。     

基于离线可信第三方的电子支付协议公平性分析

基于离线可信第三方的电子支付协议通常具有复杂结构,它由多个子协议组合而成,与传统认证协议有显著差别,主要表现在协议目标和攻击者模型两个方面.电子支付协议最主要目的是实现买卖双方的公平交换,同时假定交换双方都可能是不诚实的,需要考虑来自协议合法实体的内部攻击.在重新定义协议公平性和攻击者模型的基础上,提出扩展的串空间模型,以一个真实的电子支付协议为对象,演示了基于串空间理论的电子支付协议公平性形式化模型和分析方法,并指出该协议存在安全缺陷,提出改进意见.     

轮腿式机器人倾覆稳定性分析与控制

对于运动在不平坦地形中的移动机器人而言,其倾覆稳定性非常关键．设计了一种结构对称的轮腿式机器人,它有4个独立的轮腿运动单元,能够变化多种构形．采用动态能量稳定锥方法和倾覆稳定性指数对机器人的稳定性进行综合评价,建立了一个模糊神经网络自适应控制系统．根据稳定性指数值,该系统可以实时改变机器人的构形和速度,保证其倾覆稳定性．正弦路面上的仿真结果表明,该系统所产生的动作实时性好、可靠性高,能够降低机器人自主越障过程中的危险．     

基于小波神经网络的抄纸过程建模仿真研究

抄纸过程中水分定量控制是一种复杂的多变量耦合过程.它具有大滞后、非线性、时变、不确定等特性,因此一般采用常规方法很难准确建立其数学模型.神经网络是一种很好的非线性数学模型,运用多输入多输出的小波神经网络对抄纸过程中水分定量控制进行数学建模,并在小波神经的嘲络训练过程中采用了两种训练方法,加快了训练速度.结果表明,小波神经网络输出值与实际模型输出值的误差在允许范围内,可以很好的逼近抄纸过程的数学模型.     

MIMO系统非线性模糊免疫PID的设计与优化

针对工业中常规控制器难以达到较好控制效果的控制难点,提出了免疫PID控制器,利用模糊控制可以无限逼近非线性的特性,构成非线性模糊免疫PID控制器,并基于正交函数将M1MO(多输入多输出)控制系统的非线性模糊免疫PID控制器的设计过程转化为由一个只含有代数方程的算法来实现,最后用具有自适应功能的遗传算法对其进行优化.仿真结果表明,所设计的控制器在控制性能上优于常规PID,并能快速得到最优参数.另方面对于多输入多输出控制系统,控制器的设计和优化显得更为简便和有效.