二级倒立摆控制器设计及稳定性研究

在二级倒立摆控制器优化设计的研究中,由于二级倒立摆系统是一种复杂多变量、强耦合的不稳定系统,较难达到稳定平衡状态,首先要建立模型,之后才能够进行系统仿真与实际控制实验.由于系统对控制器性能要求较高,因此选用遗传算法训练的小波神经网络控制器,并针对遗传算法仍然存在的收敛速度慢,泛化性能差,可能陷入“早熟”等许多问题,对算法加以改进.将采用罚函数为基础的小生境技术引进到遗传算法中;并根据个体适应度来改进交叉概率.在仿真与实物控制实验中,控制器能够实现二级倒立摆系统的稳定控制,且抗干扰能力、系统平衡恢复速度优良,验证了设计的二级倒立摆控制器的有效性.     

GPS车辆监控系统车载终端的设计与实现

依据GPS车辆监控系统车载终端的工作原理及其基本功能,对车载终端硬件和软件提出了具体的设计方案和实现方法。详细介绍了主要功能模块及各模块与控制器的硬件接口电路,列举了GPS定位数据接收与处理的部分代码,给出了车载终端主程序设计流程。     

基于AT89C52单片机CAN总线节点的设计

介绍了基于AT89C52型单片机CAN总线的节点设计方法,详述了其硬件结构、软件设计和工作原理。重点对设计中的多种现场信号数据采集部分和节点实现过程中应注意的一些问题进行比较详细的介绍。本方案提出的节点,可供交流,参考。     

一种改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数法来获得初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少,收敛速度快.     

基于经验知识的Q-学习算法

为了提高智能体系统中的典型的强化学习Q-学习的学习速度和收敛速度,使学习过程充分利用环境信息,本文提出了一种基于经验知识的Q-学习算法.该算法利用具有经验知识信息的函数,使智能体在进行无模型学习的同时学习系统模型,避免对环境模型的重复学习,从而加速智能体的学习速度.仿真实验结果表明:该算法使学习过程建立在较好的学习基础上,从而更快地趋近于最优状态,其学习效率和收敛速度明显优于标准的Q-学习.     

基于μCLinux下USB驱动的设计

针对μCLinux中,USB驱动程序设计的诸多问题,研究了在μClinux嵌入式系统中USB驱动的设计,论述了ISP1161的驱动程序设计的方法和系统中与USB相关的设计．通过运行,得到了良好结果．     

一种基于改进遗传算法的神经-模糊控制器设计

提出了一种利用RBF神经网络的新型神经一模糊控制器，实现了控制器的自学习和自适应。采用改进遗传算法优化了所有的参数和权值。其中利用一种动态的交叉率和变异率，有效地加快了收敛的速度。仿真结果表明，该控制器具有较好的性能。     

自动化分类型教育体系建设与实践的研究

随着高校扩招,使得高等教育由精英型向普及型、大众型过渡,根据自动化专业具体的生源类型与特征,建设两种模式和多类型的教育体系和人才培养模式势在必行。通过自动化专业进行分类型教学改革的试点和实践,对自动化领域人才培养模式做出重大的改革和创新,使培养的研究型或精英型人才更具有专业理论水平与技能,同时也使应用型的人才成为就业市场的主导,变被动就业为主动择业,对全面提高各类型人才素质具有现实与深远的意义。同时分类型体系的建设是一个科学化、系统化的系统工程,需要不断在实践中完善与丰富体系内容,从而体现出自动化专业的特色,突出人才培养的个性化。     

基于PROFIBUS—DP的主站与从站通信系统设计

针对现场总线协议的现状,阐述了开发集成以太网接口的PROFIBUS主站的重要意义。分析和研究了PROFIBUS协议的框架和主站的状态机制,针对PROFIBUS—DP现场总线实用性的优点,详细的介绍了运用ARM7TDMI和ASPC2进行基于PROFIBUS-DP现场总线的通信系统设计方法,完成了能够扩展以太网接口电路的PROFIBUS—DP主站的设计。     

基于PROFIBUS-DP的主站与从站通信系统设计

针对现场总线协议的现状,阐述了开发集成以太网接口的PROFIBUS主站的重要意义.分析和研究了PROFIBUS协议的框架和主站的状态机制,针对PROFIBUS-DP现场总线实用性的优点,详细的介绍了运用ARM7TDMI和ASPC2进行基于PROFIBUS-DP现场总线的通信系统设计方法,完成了能够扩展以太网接口电路的PROFIBUS-DP主站的设计.