模块化数控机床概念设计的研究

通过对数控机床设计开发过程的分析，提出了模块化数控机床概念设计系统模型，该模型分为功能域，结构域及评价域三个子模型。文中用广义映射的方法实现了从功能域到结构域的映射过程。相应于概念设计中设计对象模型的演变过程，广义映射分为三层映射，建立三种模型，完成从设计需求到产品功能结构，结构布局方案和模块化结构方案的设计过程。     

液压机机身广义模块化快速设计系统

本文建立了液压机机身广义模块化快速设计系统,实现了框架式液压机机身的快速设计。应用该系统不仅缩短了设计周期,而且保证了所设计产品质量和性能可靠。     

精馏塔系的软测量建模与优化策略研究

针对工业精馏系统操作优化的需求,在分析过程机理的基础上,本文基于广义回归神经网络和交叉验证等方法,建立了产品质量的软测量模型。随后,通过改进标准遗传算法的算子和结构,提出一种改进的求解有约束稳态优化问题的遗传算法,解决了常规优化算法在求解有约束优化问题时惩罚系数难以选择、易陷入局部最优、所得优化解可能不满足约束等问题。将其应用于以产品质量为约束的精馏塔能耗优化问题,可以求解得到精馏塔系"卡边"生产对应的最优操作条件。仿真结果表明该建模和优化策略具有优化结果好、计算效率高等优点,可为工业精馏系统的操作优化提供有效支撑。     

广义相似距核视频关键帧分层提取算法*

针对视频镜头关键帧特征提取矩阵可能尺寸大小不一致导致相似度无法计算的问题,提出一种广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。首先,针对行数相同列不同的两个特征矩阵,基于矩阵运算方法提出一种广义相似距核相似度计算方法并给出其改进形式。其次,基于改进相似距核计算方法和层次聚类算法,设计了广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。最后,通过在测试视频数据库及人造视频片段库上的仿真实验表明,该算法能够有效的完成视频关键帧的聚类和提取操作。     

基于广义回归神经网络的情感语音韵律特征预测

韵律特征是语音信号中情感信息的主要表征之一。为了更好地进行情感语音合成的研究,本文通过提取普通话情感语音的韵律特征进行分析,采用广义回归神经网络构建了一个情感语音韵律特征预测模型,并根据所提取的测试集数据文本语境信息进行韵律特征预测,实验获得了相应的结果。实验结果表明,情感语音韵律特征预测效果较好。     

旋转导向钻井稳定平台的广义预测控制研究

研究了旋转导向钻井稳定平台的摩擦问题,建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型。针对稳定平台摩擦的不确定性,为了提高稳定平台系统的控制精度和稳定性,提出了阶梯式广义预测控制算法,既保留了传统广义预测控制的优点,又避免了在线求解逆矩阵,同时使算法的安全性得到了提高。将改进算法应用于稳定平台的工具面角控制,并进行了仿真。仿真结果表明,上述算法具有较高的控制精度和良好的动态性能,并且对时变的摩擦干扰具有较强的抗干扰能力,对系统参数摄动具有良好的鲁棒性。     

二阶自治广义Birkhoff系统的奇点分析

建立二阶自治广义Birkhoff系统的微分方程.给出该系统的线性化方程,得到该线性方程转化为梯度系统的条件,利用梯度系统的性质对线性系统的奇点进行了分析,然后再利用Perron定理探讨了相应的非线性系统的奇点类型.结果表明,如果线性系统能成为梯度系统,那么相应的非线性系统的奇点可能是结点或者鞍点.     

基于QPSO-GRNN的水质氨氮预测建模

BP(Back Propagation)网络在用于水质预测时,存在运算速度慢和易陷入局部最优的缺点,与传统的BP网络相比,广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的计算速度快,预测精度较高。光滑因子σ是广义回归神经网络的唯一待确定参数,它对网络的预测性能影响很大,本文采用量子粒子群算法(quantum particle swarm algorithm,QP SO)优化算法对光滑因子进行估算,并通过GRNN构建水质预测模型。实验表明:该模型能较好地预测氨氮变化趋势,为科学管理水质提供必要依据。     

广义数学形态滤波器在风电机齿轮箱故障诊断中的应用

在形态滤波算子和形态结构元素的基础上,提出采用不同结构的结构元素级联形成广义数学形态滤波器,实现风电机齿轮箱振动信号的降噪方法.用一个既有振幅调制,又有相位调制的非平稳信号仿真了故障齿轮箱的齿轮振动信号,对仿真信号采用提出的广义数学形态滤波器进行了处理.处理结果表明,提出的广义数学形态滤波器能有效消除噪声,用于对风电机齿轮箱的故障检测是可行的.     

具有α-稳定的NCS满意容错设计

针对具有时变时延和丢包的网络化控制系统,考虑参数不确定性和外界有限能量扰动的影响,研究了系统在执行器发生失效故障时的满意容错设计问题.将丢包当作一种特殊时延,综合考虑时延上、下界及变化率,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了具有两类不同被调输出的不确定闭环故障网络化控制系统,在α-稳定、H∞扰动衰减指标和广义H2三类指标共同约束下的满意容错设计准则,并以求解LMIs的方式给出了具有多指标约束的满意容错控制器的优化设计方法.由于证明过程未进行模型转换和引入其他自由权矩阵,Lyapunov-Krasovskii泛函中充分考虑了时延信息,并采用了较紧的积分不等式,因而结果具有较少保守性和计算量.最后以仿真算例验证了该方法的可行性和有效性.