神经网络PID控制及在纸页水份定量控制中的应用

针对抄纸过程水份定量控制系统的特点，利用一种多层神经网络，组成神经网络ＰＩＤ控制器。经仿真研究及实际运行表明，多层神经网络ＰＩＤ控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦功能。     

时滞系统的双自由度Smith模糊PID控制器设计与仿真

针对大时滞系统采用Smith模糊PID算法控制,在控制器的输入端加入给定双自由度调节参数,有效地减小系统动态响应的最大超调量和调节时间,增强系统的抗干扰能力。通过改进模糊PID控制器结构解决控制器参数耦合的问题,降低了参数整定的难度。仿真研究验证所设计算法的有效性。     

双机冗余检测系统的设计与实现

介绍了双机冗余检测系统的组成及结构。介绍了双机系统ＢＩＴ设计方法及双机切换电路，该电路结构简单、可靠性高。实验表明，系统设计正确、可靠，具有较高的实用价值。     

基于神经网络注意力架构搜索的光学遥感图像场景分类

针对光学遥感图像场景分类存在类别变化、样本数量变化,场景图像中背景与重要物体变换大、尺度变化多的问题,提出基于神经网络注意力架构搜索的光学遥感图像场景分类方法,由算法自适应在神经网络中搜索卷积、池化、注意力等操作,构建能完成光学遥感图像场景分类任务的神经网络。为保证搜索神经网络过程稳定性,提出两段式贪婪策略网络搜索方法,分阶段丢弃无用操作,减少搜索算法负担、提高搜索速度。最后为了关注各物体与场景关联信息,提出自上而下的网络连接策略,充分复用各阶段多尺度特征图的语义。实验结果证明：该方法相较于手工设计的经典深度学习方法具有更好的性能。在AID、NWPU、PATTERNET 3个遥感图像标准数据集上总体精度均超过经典方法。在AID数据集上准确率达到94.04%;在PATTERNET数据集上准确率达到99.62%;在NWPU数据集上达到95.49%。     

基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究

在信号处理的研究中,自适应噪声抵消技术广泛地应用于通信、控制等领域,LMS是最常用的自适应算法,若信号通道结构比较复杂或存在非线性时,自适应滤波器的长度会增加,造成稳态失调、收敛速度降低,影响系统的性能.由于神经网络经过训练后可以很好地逼近非线性函数,因此对于平稳信号输入,采用BP神经网络构成自适应滤波器可以提高系统的抵消性能.根据神经元网络的自适应噪声抵消系统原理,通过仿真实验研究了在不同输入信噪比、不同通道函数、不同输入信号条件下系统的噪声抵消性能.实验表明BP方法噪声抵消效果显著,信噪比增益高.     

基于FPGA的AD73360数据采集方法

在电力系统谐波分析中,模数转换(ADC)电路是影响系统检测性能的主要环节之一,AD73360具有六通道同时采样、十六位输出和采样频率可编程等优点,特别适合于电力系统谐波测量系统;基于FPGA的谐波分析系统具有逻辑控制能力强、信号处理实时性高和系统抗干扰能力强等特点;以Altera公司的DE2开发板为平台,实现了AD73360采样电路的硬件设计,在Quartus Ⅱ中用Veril-og HDL语言完成了AD73360与FPGA的接口设计,并实现了配置,同时给出了详细的配置流程图,实验证明了该方法的正确性。     

基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究与实现

自适应噪声抵消技术是自适应滤波器最普遍的应用之一,它是一种在未知信号和噪声的先验知识条件下,能够很好地消除背景噪声影响的信号处理技术,具有很高的应用价值;但是,在很多情况下,噪声环境非常复杂,往往是非线性的,而目前所使用的自适应滤波器均属线性滤波器,滤波后会使原始信号产生失真;由于神经网络具有非线性等优点,可以很好的逼近非线性函数,所以提出了基于神经网络的自适应噪声抵消器;仿真结果表明,该方法可以效地实现噪声的抵消;最后提出应用DSP实现语音信号自适应噪声抵消的具体方案。     

大纯滞后对象的最优控制

本文针对工业过程控制中普遍存在的大纯滞后对象,从最优控制的角度,研究了大纯滞后对象的LQ逆问题,给出了一般的设计过程。仿真研究表明,运用最优控制的方法,能够使大纯滞后对象获得良好的动静态性能和较强的鲁棒性及抗扰性。     

基于输出预报的PI控制方法及在纸页定量控制中的应用

通过分析抄纸过程定量控制系统具有大滞后，非线性，时变的特点，采用实验法建立了系统数学模型。利用一种输出预报的PI控制方法。对某1760纸机实施实时控制，经实际运行表明，输出预报的PI控制方法能有效克服纯滞后对系统的影响，具有较好的鲁棒性。     

基于FPGA的电力系统谐波分析仪

设计了基于FPGA的电力系统谐波分析仪,利用Quartus Ⅱ78.1软件的SOPC builder模块搭建了Nios软核处理器,搭建了系统的电网信号检测、数据处理、显示等硬件部分,以周期图法功率谱估计为基础,用C语言编程实现了按时间抽选的FFT算法,系统能够较为准确地测出电力系统50次以内的谐波电压/电流含有率、谐波电压/电流含量、基波/谐波电能、电压/电流总谐波畸变率等指标.通过试验测试表明:系统不仅能够满足实时处理的要求,各测量结果也较为准确.