基于主从交互式萤火虫群优化算法的船舶航向分数阶PID控制

为了改善船舶航向控制的效果,本文首次运用了分数阶PID控制方法,并提出一种新的主从交互式萤火虫优化算法,以优化控制器参数,使得达到控制性能指标最优的目标。根据船舶动力学模型,以船舶实际参数作实验,实验结果表明经过FA优化的分数阶PID控制器,比PSO算法具有更好的控制性能。通过敏感性分析验证了算法求出的FOPID参数具有鲁棒性,当系统参数大幅度变化时不需要重新设置。证明了经萤火虫算法优化的分数阶PID控制器能够更好地满足船舶航向控制的需求。     

广播式自动相关监视设备系统设计

随着多旋翼无人机日益广泛的应用,其监视能力的薄弱也日渐显露,增强其自主监视能力是实现无机自动化的重要手段,为此,设计了一套基于MSP430F4152的小型广播式自动相关监视设备,可使多旋翼无人机具有自主监视能力。首先,基于现有的广播式自动相关监视技术,对嵌入式系统进行优化设计,然后,设计了以MSP430F4152微控制器为主控芯片的硬件部分,通过ATGM331C模块获取位置信息与时间同步信号,并利用nRF24L01 模块进行无线数据传输,最终在J204A显示屏上显示本机信息与远程数据。软件部分针对电池驱动的硬件做了优化设计,参考UAT数据链设计了本系统的工作时序,利用Asterix Category 021协议设计了本系统的报文格式,最后对文中方法进行实验测试,结果表明了文中系统能实现主监视,是一种可行的方法。     

基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换。首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果。实验结果证明,本文提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果。     

基于粒子群算法的球磨机情感智能自适应辨识算法

制粉工艺在矿物加工工程技术中极其重要,而球磨机正是其关键设备。针对球磨机系统时变性、非线性的特点,提出了采用大脑情感学习模型(Brain Emotional Learning, BEL)对球磨机系统实现正向模型和逆模型辨识,并利用粒子群算法(PSO)对整个参数空间进行高效并行搜索使参数最优化,并给出球磨机系统数学模型辨识算法。仿真结果表明,改进方法可使模型输出与球磨机系统输出或输入达到一致,具有模型辨识误差小、算法简单的特点。     

基于三模冗余设计的低成本高可信微纳通用计算机

引入商用现货技术成为微纳卫星设计的发展趋势。针对微纳卫星电子系统低成本、小型化、高可靠的应用发展需求,分析对比国内外微纳卫星星载计算机设计特点,提出一种基于三模冗余设计的低成本、高可信微纳通用计算机体系架构,利用接口标准化、软件分层化设计和三模冗余、硬件看门狗等加固设计,构建了一套通用、稳定、可靠的电子系统,并展望了其在科学实验与新技术演示验证、分布式空间系统、军事等方面良好的应用前景。     

基于LGSPP-Bayes的故障检测与辨识方法

针对主元分析(Principal component analysis, PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections, LPP)方法在降维过程中分别只能保留数据集的整体信息和局部信息,提出一种基于局部整体结构保持投影的贝叶斯故障检测与辨识方法(Local and global structure preserving projections and bayes, LGSPP-Bayes)。首先,将正常工况操作下的原始数据通过局部整体结构保持投影方法投影到低维特征空间,得到高维到低维的数据转换矩阵;然后通过设计贝叶斯分类器来进行故障检测;最后当检测到故障后通过计算贝叶斯分类函数的大小来识别故障种类。将LGSPP-Bayes方法应用于TE过程,仿真结果表明对故障的检测优于其他方法,并且可以很好地将故障种类识别出来。     

多新息优化MFAC控制律在网络控制系统中的应用

网络控制系统建模难度大或代价高,并且网络环境受时延、丢包、其他节点干扰的影响时刻都在变化,使用传统的控制方法已经难以满足控制要求,在网络控制系统中引入仅利用当前在线数据的无模型自适应控制,从而避开了系统建模问题,同时为了更好地适应网络环境变化,将多新息理论应用于无模型方法的控制律计算,加快其收敛速度,达到准确快速控制的目的;利用TrueTime仿真工具箱,搭建了一个以太网网络控制系统的仿真平台;仿真结果证实了无模型自适应控制算法在非线性系统下的控制效果优于PID,并且证实了使用多新息理论改进无模型控制律算法的有效性。     

环模修复机模孔定位关键技术研究

环模在饲料加工机械中是一个易阻塞的核心部件。国内外常见清理手段是人工手动逐孔清理。针对现有技术存在清理效率低、易产生误操作及毁坏环模等瓶颈,提出了一套有效的环模模孔定位方法。首先运用磁敏元件检测漏磁原理,分析了模孔定位方法的可行性;然后根据电磁屏蔽对屏蔽材料的选择角度,制作关键探测探头;最后根据捕获模孔的信号特征,基于高效的黄金分割优化搜索的设计思想,构建了环模模孔定位算法模型,分析了模孔定位方案的有效性。结果表明研制的修复机系统模孔定位精度在mm级以下,模孔刮伤率大大降低,进而环模的使用寿命得到延长。     

基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略

针对云计算环境下资源调度模型未充分考虑资源评价的问题,为更好适应不同节点计算性能和大规模数据环境的处理需求,提出了一种基于多维评价模型的虚拟机资源调度策略。首先,在云计算环境下建立包括网络性能在内的多维资源评价模型,在此基础上提出一种改进的蚁群优化算法实现资源调度策略;然后在云计算仿真平台CloudSim上进行实现。实验结果表明,该算法可以更好适应不同网络性能的计算环境,显著提高了资源调度的性能,同时降低了虚拟机负载均衡离差,满足了云计算环境下的虚拟机资源负载均衡需求。     

一种新的GPS/SINS组合测姿模型

针对多天线GPS/SINS组合测姿中存在的精度不够和难以实现的问题,研究了一种新的GPS/SINS组合测姿模型。利用GPS载波相位高精度相对定位技术,在传统“速度+位置”松组合的基础上,加入了基于基线向量误差的姿态量测方程,提出了一种精度较高并且较易实现的GPS/SINS组合测姿模型。基于某飞行仿真航迹对模型的测姿性能进行了数值仿真,并与传统测姿模型进行了对比分析。仿真结果表明,与传统模型相比,新的测姿模型可以显著提高导航系统测姿精度和滤波收敛速度,偏航角、俯仰角测量精度可达0.02°,滚动角测量精度可达0.1°,可为飞行器的高精度组合测姿提供一定的参考价值。