电石炉微机控制装置的研制

论述了单片微机电石炉控制装置的软硬件结构、控制思想以及基于规则的仿人智能控制算法，并从设计的全过程探讨了恶劣环境下微机控制装置抑制干扰的方法．使用结果表明：该装置的设计能够达到运行可靠、节能降耗和提高生产效率的目的．     

基于T-S模糊模型的非线性NCS执行器完整性设计

针对一类非线性网络化控制系统,同时考虑时延和丢包的影响,基于T-S模糊模型,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出在执行器发生失效故障的情况下,系统具有完整性的时滞依赖充分条件,并以求解线性矩阵不等式的方式给出容错控制器的设计方法.由于考虑了时延下界,证明中未进行模型变换,借助适当的积分不等式所引入的自由权矩阵确保对积分项不进行放大或忽略,使结果具有较少保守性.     

基于颜色和纹理特征的黄瓜果实图像分割

温室黄瓜的识别是黄瓜采摘机器人研究的重要环节,要解决此问题首先必须对采集的黄瓜图像进行分割。提出了一种结合颜色特征和纹理特征进行分割的方法。根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,在RGB模型中先通过颜色滤去不相关物体,然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征,得到可区分果实和背景的两大纹理特征,即熵和能量,有效地解决了果实和背景颜色相似的识别问题。     

基于状态观测器的NNCS H_∞完整性设计

针对一类具有时延及丢包的非线性网络化控制系统,当存在有限能量扰动时,在状态无法直接测量和执行器失效故障情形下,基于全维状态观测器和状态反馈控制策略,研究了NCS的H∞完整性设计问题。首先,基于T-S模糊模型,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了使系统具有H∞完整性的时滞依赖充分条件;进一步,又利用矩阵分离技术以求解线性矩阵不等式的形式得到了状态观测器和控制器增益的求解方法。推证过程对时延采用了分段处理,使结果具有较少保守性。最后以仿真示例验证了所述方法的有效性和可行性。     

基于PCA/ICA和误差补偿算法的眼镜摘除研究

眼镜遮挡对人脸图像识别率影响较大,为了提高戴眼镜人脸图像的识别率,需要摘除正面人脸图像中眼镜。采用PCA和ICA算法提取了二阶统计信息、高阶信息,较好地刻画了人脸的细节特征;同时结合灰度补偿算法,弥补了由于戴眼镜图像未参与特征空间的训练过程中所造成的合成图像中人脸表情的失真;利用反复的迭代补偿算法进行人脸重建。通过Yale人脸数据库进行仿真实验结果表明:该方法合成的图像没有眼镜的痕迹,看起来更加自然,有效地改善了戴眼镜图像的面部特性,提高了人脸的识别率。     

拓展目标混合分量删减算法

针对拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现中的混合分量增长问题,提出混合分量的极大似然删减算法.该算法利用期望极大化方法实现混合分量的极大似然删减;视量测在混合分量的来源指标集为缺失量;取混合参数的先验分布为依赖于混合权重的分布;在期望步,计算量测在混合分量来源指标的条件概率;在极大化步,通过混合权重置零来实现相关度较小混合分量的删减.仿真结果表明,该混合分量极大似然删减算法优于典型阈值删减算法.     

基于平稳小波变换的心电信号P、T波检测算法

QRS波群与P、T波均是心电信号的重要组成部分,其准确检测与分析对心血管疾病的诊断起着至关重要的作用.由于P、T波幅度小且频率低、形态多样,对其准确定位与识别一直是心电信号处理中的难题.针对此问题,提出一种基于平稳小波变换的P、T波检测算法,经降频后在22尺度的细节系数上检测得到P、T波的特征参数.运用MATLAB的仿真环境,对MIT-BIH数据库中的ECG信号进行算法的波形检测实验验证.实验结果表明,该算法对心电信号中P、T波的检测取得了满意的效果.     

RBF神经网络与模糊理论相结合的磨矿分级智能控制方法

将RBF神经网络和模糊理论结合起来,提出了一种基于RBF神经网络和模糊理论实现智能控制的方法。该方法能够有效克服磨矿效率和旋流器入口压力等波动引起的扰动,使磨矿浓度和溢流粒度的波动减小,为浮选过程产品品位改善及产量提高创造了有利条件,在技术上实现了优化磨矿分级过程。该分析过程相对简单,网络学习训练时间少,学习精度高,估计值与分析值拟合非常好。仿真表明这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。     

基于状态观测器的不确定NNCS鲁棒完整性设计

针对一类具有时延及丢包的不确定非线性网络化控制系统,在系统状态无法直接测量和执行器发生失效故障情形下,基于全维状态观测器,研究不确定非线性网络化控制系统的鲁棒完整性设计问题.首先,基于T-S模糊模型,通过引入适当的积分不等式去处理一些积分项,以及构造包含所有时延特性的Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出使系统具有鲁棒完整性的时滞依赖充分条件;进一步,利用矩阵分离技术得到了状态观测器和控制器增益的求解方法.在推证过程中,既没有进行模型转换也没有放大或忽略有用项,特别是对网络传输时延的分段处理,使结果具有较少保守性.最后以仿真示例验证了本文所述方法的有效性和可行性.     

基于软测量技术的矿浆液面控制系统设计

针对大型浮选设备对矿浆液面自动控制系统的高要求,设计了矿浆液面自动控制系统中的执行器,提出了一种符合现场复杂情况、基于神经元网络技术的软测量方法,在基于过程补余量算法中,引入利用不同形状的反馈凸轮片产生不同非线性来改变控制阀的原有流量特性,结合比例系数得到了具有线性流量特性的调节阀曲线函数的一种软测量模型建模和优化的过程.该设计方法经现场的实际使用验证效果良好.