城市建筑点云的自适应分割方法

自动地提取城市建筑点云数据中的高层次结构是城市数字化等应用的重要基础步骤.通过提出"自适应分割"的概念来自动地获取三维城市建筑点云的一种灵活、层次化的结构表示.由于城市建筑的单元分布大都呈一种级联或者交错的形式,与之前采用全局规则格点进行分析的方法不同,文中采用一种自适应的方法对建筑点云进行分析;也可将自适应分割的概念用于建筑图像的分析上.最后给出了在不同类型的建筑点云和图像进行分析的结果以及一些相关的应用.     

锡膏激光扫描三维测量系统光强自适应调节技术

根据锡膏激光扫描三维测量系统在测量PCB电路板时底板和锡膏对激光光强的散射效果不同,设计并研制了一套光强自适应调节光源。该光源以程控电源为基础,分析光条中心提取效果与激光光强的关系,应用小波分解与频带能量比相结合的光强自适应调节算法实现测量系统光强自适应调节功能。进行了相关实验,实验结果表明该光源能够很好地实现锡膏激光扫描三维测量系统的激光光强自适应调节,并能选出最适合测量的激光光强,具有很好的适用性。     

认知定位系统的自适应精度研究

为了能够实现定位精度的自适应,本文分析了认知无线电定位系统(cognitive positioning systems,CPS)的原理。该系统利用频谱及环境感知等模块中的传感器单元来获取所需的定位参数,并将其与到达时间(time of arrival,TOA)定位估计算法相结合,以克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)为准则分析最大似然(maximum likelihood,ML)定位精度自适应算法。本文还对单径和多径环境条件下定位精度自适应性能进行了比较。仿真结果表明,该算法能够实现定位精度的自适应,并能通过改善系统可用的频带带宽、分散频谱的数目、信号的调制方式等因素来提高定位精度。     

用于智能组卷的自适应小生境复合遗传算法

传统遗传算法的选择策略缺乏多样性保护机制,易出现早熟收敛。为解决智能组卷问题,采取小生境技术完成遗传操作中的种群进化机制。利用个体浓度的大小,设置自适应变异算子,保证种群多样性,防止种群陷入局部收敛;增加阈值以保证算法在接近最优解时回归到自适应遗传算法,简化算法计算量,加快算法的收敛速度。本文提出一种自适应与小生境技术复合遗传算法,来均衡算法的全局搜索和局部快速开发能力。最后,实例验证了所提算法的有效性。     

基于梯度值的自适应窗口立体图像匹配算法

针对基于区域的立体图像匹配算法支持窗口难以选择,容易出现窗口过大或过小的问题,提出一种新的自适应窗口立体图像匹配算法。该算法利用Sobel梯度算子计算像素梯度值,并根据其梯度值动态地获取具有自适应的支持窗口,然后分别选择相似性测度函数SAD或NCC搜索最佳匹配点,获得视差图。此外,算法在窗口选择过程中进行优化,减少了计算量。实验结果表明,改进后的算法提高了匹配正确率且计算时间缩短了近5%。     

新的e修正鲁棒自适应控制方法在航空发动机上的应用

针对航空发动机模型的结构和参数的不确定性,提出一种基于非李亚普诺夫方程(NQLF)的e修正鲁棒模型参考自适应控制法。该方法无需知道发动机精确数学模型,抗干扰能力强,在输出误差信号的作用下具有比普通方法更快的收敛性,振荡性能够得到很好的控制。从仿真结果可见控制器能使系统比较好地跟踪参考模型的输出,对发动机模型参数和结构的变化有一定的适应能力,鲁棒性较好。     

一种改进的基于驱动模型的门式起重机消摆设计

为研究一种较快捷的起重机闭环消摆控制器,把由变频器、三相笼型异步电机、减速器所构成的驱动系统纳入到整个控制系统中来,通过建立精确的数学模型,得到电机转速与吊载摆动角度的传递关系;运用微加速度计,实时检测吊载摆动角度,加入负反馈,而设计出一种新型的自适应神经控制器;为加快学习速度,采用直接设计模型参考自适应控制策略;借助于液压实验室中PLC变频调速门式起重机实验平台,进行仿真和实验;证明了该方法消摆和定位更快,效果更好.     

hp自适应伪谱法在滑翔弹道快速优化中的应用

基于一种求解最优控制问题的新方法——hp自适应伪谱法对滑翔弹道快速优化设计问题进行了研究;该方法将全局伪谱法与有限元法的思想进行结合,采用双层优化策略对细化单元上的配点数和插值多项式的阶次进行自适应调节以满足快速性及精度要求;对滑翔弹道优化问题进行了数值仿真计算,用极小值原理验证了仿真所得的弹道是最优弹道,并与Guass伪谱法的仿真结果进行了对比分析;结果表明该优化方法在求解周期性跳跃滑翔弹道时具有更合理的配点分布及更少的计算时间,对初始控制量不敏感、鲁棒性强,具有一定的工程应用价值。     

基于云自适应遗传算法的NoC路径分配研究

路径分配是NoC设计流程中的两个关键步骤之一;路径分配的结果对NoC系统的性能尤其是通讯延时有着很重要的影响;多约束条件下的NoC路径分配问题是NP完全问题,要求出其最优解比较困难,目前常用的方法是利用启发式算法求得其较优解;文中提出一种基于云自适应遗传算法的NoC路径分配解决方案,该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进,采取新的方法自动调整遗传算法过程中的交叉概率pc和变异概率pm,将适应度与云模型的3个参数Ex、En、He相互结合,从而达到优化遗传算法的目的;将此算法应用于2D-Mesh拓扑结构的NoC中,以平衡链路负载和联合优化为实验目标,以优化静态通讯分配结果;实验证明,文章所采取的算法在平衡链路负载和联合优化方面均取得了良好的效果。     

基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制

提出一种基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制器,它通过控制回路正常运行中的过程对象输入输出数据在线辨识出过程对象重要的临界频率响应特性,然后基于Zieger-Nichols整定规则或改进的方法在线更新PID控制器参数.PID控制器的自适应过程不需要系统的任何先验知识,也不需要建立任何对象模型,可以保证控制回路始终运行在最佳状态.仿真实验表明了自适应PID控制的有效性和可行性.