基于统计空间映射的自学习模式识别方法

针对生产工况实测数据不能覆盖整个数据空间的现象,提出了一种基于统计空间映射的自学习模式识别方法.通过实测数据的仿真实验验证了该方法的有效性.     

单机架炉卷轧机中变形抗力自学习模型的研究与优化

为改善轧机控制系统中变形抗力的预报精度,提高产品质量,在分析原单机架轧机控制系统数学模型的基础上,选定温度影响项的系数作为修正系数,并将原长期自学习的算法改为渐消记忆的自适应算法。实现了以实测轧制力数据动态校正变形抗力,并运用VC6.0＋＋编程实现。实际应用表明,给出的快速自学习策略优于原来的变形抗力工程计算方法,有效减少了产品的厚度误差,提高了板材的成材率和经济效益。     

永磁同步电机的自学习滑模反步抗扰控制

针对永磁同步电机(PMSM)速度跟踪控制问题,设计了一种自学习滑模反步抗扰控制方法.该方法设计了基于类Sigmoid函数的改进型跟踪微分器(TD)用于对输入信号和虚拟控制信号进行滤波,避免了对信号反复解析求导产生的微分爆炸问题,并设计了扩张状态观测器(ESO)用于对外界负载扰动进行实时观测估计和补偿.为了削弱抖振和提高...     

求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法

针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能.     

Self-Learning and Its Application to Laminar Cooling Model of Hot Rolled Strip

The mathematical model for online controlling hot rolled steel cooling on run-out table （ROT for abbreviation） was analyzed, and water cooling is found to be the main cooling mode for hot rolled steel. The calculation of the drop in strip temperature by both water cooling and air cooling is summed up to obtain the change of heat transfer coefficient. It is found that the learning coefficient of heat transfer coefficient is the kernel coefficient of coiler temperature control （CTC） model tuning. To decrease the deviation between the calculated steel temperature and the measured one at coiler entrance, a laminar cooling control self-learning strategy is used. Using the data acquired in the field, the results of the self-learning model used in the field were analyzed. The analyzed results show that the self-learning function is effective.     

冷连轧轧制力计算模型及改进方案

过程控制系统要求数学模型能正确反映规律性,运算简单,并且有较高的预报精度。轧制力计算模型是过程控制数学模型的核心,轧制力的计算精度直接影响到板形与板厚控制的精度。为了提高轧制力计算的精度,通过对冷轧轧制力特点的分析和计算模型的研究,我们在现有Hill公式的基础上,考虑张力对计算冷轧带钢轧制力的影响并借助于自学习计算功能,通过添加张力影响因子和模型自学习系数对Hill公式进行了改进,在保证轧制力预报精度的同时实现轧制力的在线计算。实际数据测试结果表明轧制力在线计算模型的预报精度误差在±5%以内。     

基于分类标引的文件管理系统

随着海量公开信息源的涌现,大容量存储设备进入个人领域,个人拥有庞大的信息已成为现实.与传统的图书信息不同,个人信息源是根据个人的爱好和需要所构建,因此很难像图书一样制定<中图分类法>来管理个人信息,大量的信息搁置在个人的存储设备上,我们已经无法用传统的手段进行有效管理了,比如目录管理.因此,如何有效地管理个人信息成为当...     

自主式教学方法在食品专业英语教学中的应用

对目前食品专业英语教学中存在的问题进行了分析,并在此基础上,结合自身教学经验,提出了以自主式教学方法应用于食品专业英语教学中,建立合适的激励评价机制,这些措施有效的提高了学生学习的积极性,教学效果良好。     

基于参数自学习的无人车越野环境跟踪控制方法

针对无人车在越野环境下难以高速、高精度地跟踪复杂路况的问题,设计了一种参数自学习的前馈补偿控制器,与模型预测控制方法构成前馈-反馈的控制结构。在该控制结构中,前馈控制根据实时状态的跟踪误差在线更新学习系数,有效考虑车辆高速运动过程中无法精确建模的非线性动力学特性以及复杂路况不断变化的曲率和路面条件等的影响,在保证稳定性的同时快速减小跟踪误差。在越野场景进行了高速的S型与直角弯路径跟踪实车实验来验证参数自学习控制器的有效性,结果表明,所设计的参数自学习控制器相比传统的模型预测控制器跟踪误差和横摆都较小,在跟踪精度和车辆稳定性上都有较大改善。     

可识别载波的红外遥控自学习模块研究与设计

介绍了一种红外遥控自学习模块,采用波形复制方法来实现红外遥控信号的载波识别与波形学习。该模块以STC12C5410AD单片机为核心设计,通过单片机的外部中断与定时器的配合使用,实现红外遥控信号的载波识别与波形学习。经过实际测试,该模块能准确学习红外遥控信号的波形,并能准确控制红外设备,具有良好的通用性和宽载波学习范围,可适用于万能遥控和智能家居系统。