基于智能的大功率准分子激光器配气与能量的调控

激光器配气和能量调控系统为滞后时间变化的非线性系统, 很难建立准确的数学模型和确定最优解. 根据操作人员对激光器的实际手动控制数据, 提出了辨识模糊控制规则, 给出了基于知识 /推理规则的智能控制方案, 即在获取的知识库引导下, 实现快速响应和较高的控制精度. 该装置具有使用方便, 控制灵活, 误差小等特点, 经过实际使用验证, 工作稳定可靠, 具有较好的实用价值.     

脉冲氙灯瞬态在线检测系统

文章研究了脉冲氙灯瞬态在线检测系统对脉冲氙灯放电电压、电流和发光强度进行实时监测的方法和系统的结构 ,结合氙灯的瞬态放电特征 ,利用光电隔离、光纤传输、高速 A/ D采样等技术 ,获取氙灯瞬态放电数据。对计算机系统的控制功能进行工作线程划分 ,采取多线程工作模式 ,提高了系统的实时性和协调性 ,为大型激光驱动器能源系统的自动测控打下了良好的基础     

大功率准分子激光器的智能监控系统研究

大型准分子激光器的运行控制是一个多影响因素、多控制目标，且存在本质非线性和时滞性的复杂控制系统，很难建立准确的数学模型和确定最优解。根据实际手动控制数据，采用模糊控制技术，提出了辨识模糊控制规则，给出了基于知识／推理规则的智能控制方案，即在获取的知识库引导下，完成对准分子激光器工作时的技术参数的测量，实现快速响应和较高的控制精度。实验结果表明，该装置使用方便，控制灵活，误差小，较好地解决了模型复杂的综合控制，具有较好的实用价值。     

火箭漏电故障诊断技术研究

基于集对分析理论和故障树的相关知识,研究了火箭(LV)测试及发射过程中的一类新的漏电故障诊断技术。在火箭漏电故障原因的各种可能组合方式构造火箭漏电故障树的基础上,引入中间状态概率的概念。基于集对分析联系数理论确立了漏电故障因素的重要度模型,对系统底事件和顶事件的失效概率进行分析,从而确立了火箭漏电故障诊断的新方法。该方法成功应用于火箭控制系统漏电故障诊断的工程实例表明:该方法能及时诊断火箭系统的漏电故障原因,采取合理的措施有效地排除故障,具有良好的更新能力和应用前景。     

免疫调节优化算法及其对控制系统的参数估计

借鉴免疫系统中T细胞调节的思想、抗体重复变异的亲和成熟特征、小生境共享适应度方法及相关的免疫机制,提出一种适合于函数优化的新型智能优化算法。算法设计的关键在于利用T细胞调节机制动态调节参与变异的抗体数日,以及利用抗体亲和成熟特征设计自适应突变的算子模块;突出的优点为自适应能力强、寻优速度快、多途径产生进化群体及易于与相关算法融合。事例仿真效果论证了其可行性和有效性。     

一种改进的snake算法在人脸检测定位中的应用

在基于彩色图像中的人脸检测的人脸定位问题上,针对snake算法受能量函数的初始状态影响大等缺点,提出了一种改进的snake算法。引入目标图像的质心和目标的最大拉长度作为优先信息确定snake的初始状态,很好地弥补了snake算法的不足。同时减小了搜索的范围,降低了复杂程度,增加了实时性,定位效果也得到大大的提高。     

强激光驱动器能源系统瞬态特征实时测控系统研究

随着惯性约束核聚变研究的发展．强激光驱动器能源系统的研究备受关注。为了向激光驱动能源系统传输效率的研究提供可靠的实验数据．研究了强激光驱动器能源系统中氙灯瞬态放电特征数据进行实时检测的方法和测控系统结构。采用量化传输模式进行特征量的检测与传输，既实现了高压隔离，又避免了在远距离传输过程中受到干扰，确保测量精度。配合系统的模块化设计，采用多线程工作模式，对计算机系统的控制功能进行工作线程划分，提高了系统的实时性和协调性。实验表明，系统有效地实现了弱电系统对强电系统的远程控制．测量精度满足测量要求，已成功应用于能源系统的实验研究。     

基于小波模极大值和SVM的智能车辆障碍物检测

针对复杂交通场景中智能车辆前向障碍物检测问题,根据障碍物的后视视觉特征,提出了一种基于小波模极大值和支持向量机的障碍物检测方法.利用小波变换对奇异信号的多尺度分析,并结合障碍物先验知识的多特征组合,对候选障碍物区域进行检测;构建了一种适合于交通场景中障碍物分类的二叉树支持向量机(BT-SVM)多类分类器,对候选障碍物区域进行确认识别.将该方法应用于高速公路、城区道路等多种交通场景中,实车实验结果表明了本方法的有效性、实时性和通用性.     

基于显著特征的指纹自动定位与匹配算法

非约束图像的自动匹配问题包括定位和配准两个关键步骤,其中定位是配准的前提。指纹图像的自动匹配是一种典型的非约束图像匹配问题。由于指纹采集时按压指面的旋转、变形和扭曲,以及各种因素造成的图像模糊、残缺和特征信息丢失,使指纹图像存在较大程度的不确定性,给利用细节特征进行匹配带来了困难。该文通过分析特征匹配的一般问题模型,指出了匹配问题的实质是在两个不完全等价特征集中寻求最大同构子集的问题,并对目前发展起来的几种匹配方法的适用性做了一定的评析。结合指纹图像的自身特点,提出了一种新的基于显著特征的自动定位与匹配算法。该算法通过分析细节特征点之间的联系,在整幅图像范围内构造了3种类型的显著特征,通过这些显著特征之间的比对实现了两幅图像的快速自动定位,求出了图像平移和旋转的变换矩阵。最后通过特征点的平移和旋转变换实现了具有容忍局部误差的细节特征点的比对。这种算法具有较强的容错性,对各种噪声图像具有一定的鲁棒性,是一种自适应的快速匹配算法。理论分析与实验结果表明这种方法用于指纹图像进行细节点匹配是很有效的。     

改进的粒子群算法在动态OD矩阵反推中的应用

针对粒子群算法存在收敛速度慢和局部最优的问题,引入粒子间相对位置改进基于抗体浓度的概率选择公式,提出了一种带免疫机理的改进粒子群算法。粒子不仅根据个体极值和全局极值更新速度和位置,而且按一定概率以轮盘赌法选择某个粒子进行学习,以保持种群多样性,防止出现早熟停滞现象。并将其用于由路段流量反推OD矩阵的极大熵模型求解研究中,以重庆市某交叉路口为实例进行实验,结果表明：粒子群算法推算OD矩阵是有效、可行的,可以克服牛顿法严格依赖初始值的缺点;改进的粒子群算法比基本粒子群算法和基本遗传算法具有更好的全局寻优能力。