行波型超声电机基于神经网络的逆模型辨识

行波型超声电机的动态特性受定子压电陶瓷迟滞和接触层非线性摩擦力的影响,表现出复杂的多值映射特征.通过引入动态迟滞逆算子,将存在于超声波电机逆系统中的多值映射在新的扩张输入空间上,转换为一一映射;然后使用神经网络建立超声波电机的逆模型,对迟滞和非线性摩擦力的影响进行补偿.所建立的模型结构简单,可以在线调整适应电机参数的非线性变化.实验仿真结果验证了该方法的有效性.     

新升格本科院校开放实验教学的研究与探讨

分析了新升格的地方应用型本科院校开放创新实验教学运行现状及存在的问题;从提高对实验室开放内涵的认识、构建知识与能力并重的开放实验教学内容体系、实验室开放模式、构建开放式实验教学保障体系等方面进行了深入探讨。结合开放实验教学的实际情况,对适合高校自身特点的开放实验教学模式作积极探索,为培养有创新精神的高技能、高素质人才开辟有效途径。     

电火花加工智能控制系统的建模及仿真

为增强电火花加工过程的稳定性,基于模糊RBF神经网络智能控制,同时利用模糊控制的解耦性,以在电火花加工过程中统计的空载率、正常放电率、不正常放电率(包括电弧及短路放电)、相对于脉冲周期和他抬刀周期的正常放电率为输入,设计了以伺服参考电压、脉冲间隔和抬刀周期为输出的电火花加工模糊RBF神经控制器,并利用MATLAB对设计的模糊RBF神经控制器进行了建模及仿真.仿真结果表明了模糊RBF神经网络控制系统在电火花加工中对于稳定加工状态的有效性.     

高素质应用型软件服务外包人才培养模式探索

传统的软件人才培养模式存在着知识体系落后,产、学、研脱节等问题。经过几年实践,成都大学形成了"平台+模块+插件"为核心的人才培养课程体系,划分"2+1+1"教学时段,实施校内、校外及创新三维实践教学,对高素质应用型软件服务外包人才培养模式进行了探索。     

基于LabWindows/CVI的数据采集系统

针对传统数据采集系统通信接口缺乏灵活性的问题,提出一种基于LabWindows/CVI的高速数据采集系统。以Cypress公司FX2LP系列的CY7C68013A芯片作为通信和主控芯片,选择LabWindows/CVI语言搭建数据采集系统的软件平台,采用调用动态链接库方法设计上位机和数据采集系统的通信软件。结果证明,该数据采集系统完全满足设计和使用需求。     

基于小波神经网络的水合物形成条件预测方法

传统的水合物形成条件预测方法都存在各种缺点,而小波神经网络预测水合物形成条件的精度比较高,利于推广。针对水合物形成条件预测值之间相对差距较大,本文提出群体最大误差比率代表机制来改进小波神经网络的学习方式。实验结果表明,该算法有效可行,预测准确度高。     

并行化的情感分类算法的研究

在海量数据集上执行情感分类任务时,传统的单机情感分类算法的扩展性成为系统的瓶颈.在云计算平台Hadoop上,实现了情感分类任务中特征提取、特征向量加权和情感分类等算法的MapReduce化.在情感语料数据集上,对各种子步骤组合下情感分类算法的精度及每种算法的时间开销进行了对比分析.实验结果验证了实现的并行化情感分类算法的有效性,同时它为用户选择合适算法实现情感分类任务提供了有价值的参考信息.     

PROFIBUS-DP现场总线在SCP一体机推焦系统上的应用

详细介绍在SCP一体机推焦系统上用PROFIBUS-DP现场总线系统控制ACS800系列变频器的方法,讲述了西门子PLC(S7-400)、ABB变频器(ABB-ACS800系列)、霍伯纳绝对值编码器之间的网路通讯,给出了具体实现关键技术问题和解决思路,以及部分实现码示例。     

秸秆还田对农田生态系统及作物生长的影响

秸秆还用是利用秸秆的一种有效方式．大量试验表明,秸秆还田会对土壤产生多种作用：能改善土壤物理性状,降低土壤容重,增加孔隙度;能增加土壤微生物数量,增强生物和多数酶的活性;增加土壤有机质积累和养分含量;能改变土壤腐殖质组成及特性;影响作物生长发育,促进作物产量提高．其中,秸秆覆盖还田还具有蓄水保墒,调节地温和保持水土,抑制田间杂草等功能．总之,秸秆还田对农田具有良好的生态效应。     

基于退化激励信号的含有迟滞的三明治系统辨识

含有迟滞的三明治系统不仅具有非光滑、多值映射等特性, 而且迟滞环节的输入输出信号还是不能直接测量的, 常规方法难以进行有效的辨识. 本文提出了一种基于退化激励信号的两步辨识方案: 第一步, 设计一个特殊的退化激励信号将迟滞环节退化为一条静态曲线, 从而可以将两端的线性动态环节辨识出来, 解决中间信号不可测的问题; 第二步, 利用已辨识的线性模型重构迟滞环节的输入输出信号, 再采用“扩展输入空间法”建立迟滞环节的神经网络模型. 最后, 在压电超精密运动系统的实验结果表明所提出的建模方法取得了令人满意的结果.