T—S模糊控制器中各类算子对系统输出的影响

模糊控制系统的核心是模糊控制算法，对Takagi-Sugeno（以下简称T—S）模糊控制器，由于其合取算子与汇总算子选取的不同，使其算法区别很大。文中对几种常用T-S模糊控制算法的输出曲面及误差曲面进行比较，以确定这些算子变化对系统输出的影响。     

基于奇异值分解的运动模糊图像广义逆恢复方法

当线性模型应用于运动模糊模糊图像的恢复时,方程的最小二乘解是恢复图像的最优线性无偏估计。由于图像退化过程的不适定性,当观测值受到噪声干扰时,该解往往会远偏离真值。为了克服这个问题,通过对退化矩阵的奇异值分解,提取其不易受干扰的子空间,用该空间重构的逆矩阵具有良好抑噪能力,使图像在较长的运动模糊尺度内恢复时保持较低的失真。     

高能X光照相CCD成像系统的模糊效应

 指出了景深、可见光衍射、辐射输运是CCD图像接收系统模糊效应的3个影响因素。用MCNP方法研究了转换屏内的辐射输运,给出了不同入射光子能谱和转换屏厚度下转换屏内能量沉积随半径的变化关系。结果表明:能量沉积随转换屏厚度的增加而线性增加;辐射输运引起的模糊与光子能谱有关,但硬化谱引起的模糊随转换屏厚度的变化小于非硬化谱;转换屏内的辐射输运是CCD图像接收系统模糊效应的主要影响因素;辐射输运引起的模糊和高斯模糊是不同的。     

帧转移型数字相机帧转移模糊的复原

帧转移型面阵CCD相机因其诸多优点而得到了广泛的使用 ,但它也存在帧转移模糊的问题。介绍了CCD相机的几种面阵类型及其各自的一些特点 ,重点介绍了帧转移型面阵器件的工作过程 ,分析了面阵CCD器件帧转移模糊形成的原因 ,并提出了解决帧转移模糊的方法。介绍了用该方法消除帧转移模糊的实例 ,验证了方法的有效性     

模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

混沌的模糊神经网络逆系统控制

提出用Sugeno型的模糊推理神经网络建立混沌系统的逆系统模型,并采用逆系统方法进行混沌的控制.这种方法的特点是可以不必建立混沌系统的解析模型,通过模糊神经网络学习混沌系统的运动规律,通过学习获得的规律对混沌进行有效的控制,并且该控制方法可以控制混沌系统以一定精度跟踪连续变化的给定信号.理论分析及针对虫口模型和Henon模型仿真研究证明了该方法的有效性 关键词： 混沌 模糊神经网络 逆系统控制     

模糊聚类正交方法若干结果

本文提出一个新的模糊聚类方法:正交法,这种方法基于如下正交聚类原则:记截矩阵R_λ=(α₁,α₂,…,α_n),其中列向量α_j=(α_1j,α_2j,…,α_nj)^T,所谓向量α_i,α_j正交,指内积(α_i,α_j)=0。     

联合梯度预测与导引滤波的图像运动模糊复原

针对由相机与所摄景物之间发生相对位置移动所导致的图像运动模糊,提出了一种鲁棒的基于单幅运动模糊图像的盲反卷积算法。该方法首先通过预测图像中的较强边缘信息,实现用简单、易于求解的优化问题在傅里叶域中快速、准确地估计出点扩散函数。然后利用得到的点扩散函数,使用基于梯度约束的非盲反卷积算法复原清晰图像,同时采用一种新的边缘保持滤波器-导引滤波来消除噪声并抑制振铃效应。实验结果表明：本文的算法能够快速地从单幅运动模糊图像复原出具有清晰边缘和纹理的高质量图像,并且运算时间不超过20 s。     

惯导辅助单历元解算模糊度测姿方法

GNSS与INS在测姿方面的组合理论上可以提升精度,但实际中有时会由于GNSS模糊度固定率低、固定出错、易受干扰等原因导致其精度相对INS过低,以至于组合精度不佳。针对以上问题,提出一种用惯导辅助解算模糊度的方法（IAACM）,利用惯导信息辅助解算模糊度浮点解,在固定模糊度后得出更精准稳定的GNSS载体姿态,该姿态可与INS姿态再次组合有效提升测姿精度。该方法在解算模糊度层面引入了惯导信息,具有不受卫星数量限制,单历元固定模糊度,误差稳定等优势。利用高精度GNSS接收机与光纤惯导组合搭建试验平台,在城市道路环境中进行跑车测试,验证模糊度固定情况及测姿精度。试验表明,该方法可提供更精准的模糊度浮点解,并可单历元固定模糊度,有效提升模糊度固定率,使测姿精度大幅提高。     

基于网络的风机防喘振控制系统设计

针对某钢厂转炉煤气加压站大风机电机采用工频加变频的恒压闭环运行方式,变频风机极易发生喘振的现象,为了确保大风机稳定、安全的运行,在风机喘振的预防和控制方法上进行改进。采用两台风机同步变频调速与最小极值流量法的模糊PID控制相结合的防喘振控制方法,同步变频调速控制策略有效地预防喘振的发生,最小极值流量法的模糊PID控制策略最大限度的扩大了风机的运行区间,通过MATLAB软件仿真,证明模糊PID的动态响应速度和鲁棒性较常规PID有较大的改良。控制系统通过工业网络完成现场设备和远程的通讯,使控制系统达到高水平的智能自动化。