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纸板印刷过程中,精度控制是难点。本文将Smith估计控制的模糊PID控制算法应用于带有时滞的多电机同步控制,通过改进继电反馈领域响应的方法获得实际过程的估计补偿,克服传统PID控制中整定依赖于被控对象的精确数学模型或则动静态特性,引入模糊理论和预估计控制理论,提出基于Smith预估计控制的模糊PID控制理论,并构建出数学模型并进行仿真。比较传统PID控制,同步控制稳定性提高较为明显。应用结果表明,该系统具有控制精度高、实时性强、成本低等特点,满足了时下纸板印刷机的高生产要求。 相似文献
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盘龙江下游区域自北向南纵贯昆明市区流入滇池,是地下水的重要径流和排泄地带,受人类活动影响较大,为探究盘龙江流域水环境特征,于2017、2018年12月采集18个采样点的水质数据,利用EXO多参数水质监测仪等测定水质参数,综合考虑各测点水质的pH值、溶解氧、电导率、总溶解固体等8种理化变量,通过调查监测、配对T检验分析其时空差异性。结果表明,2017、2018年盘龙江pH值偏弱碱性;浊度、盐度相对稳定;整个流域溶解氧量均超过10 mg/L,处于过饱和状态;蓝绿藻、叶绿素含量达到中富营养化程度;电导率、总溶解固体的空间差异明显;流域整体呈上段(瀑布公园—鱼龙桥)比下段(金家村—滇池入口)良好的空间分布特征。 相似文献
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近来移动端视觉应用的发展激发了对轻量级语义分割技术的需求.尽管取得了十分辉煌的成就,当前轻量级语义分割模型仍存在精度不足、参数过多的问题.本文的目的在于开发一个具有少量参数的高精度分割模型.为此,本文基于以下观察提出了一种新的轻量级分割模型MiniNet:(1)语义分割依赖于多尺度特征学习;(2)下采样是加速网络推理和扩大卷积感受野的最有效方法;(3)网络深度和卷积通道数之间的良好平衡对于轻量级模型至关重要.具体来说,MiniNet采用空间金字塔卷积(Spatial Pyramid Convolution,SPC)模块和空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块作为多尺度特征学习的基本单元.此外,MiniNet将大多数网络层和操作放在较小的尺度上,即原始图像分辨率的1/16,而不是先前模型中常用的1/8尺度.MiniNet还设法平衡网络深度和卷积通道数.在没有ImageNet预训练的情况下,MiniNet在Cityscapes测试数据集上仅以211K参数和94.3fps的速度即可达到66.3%的mIoU. 相似文献
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