WinCC中应用MATLAB开发模糊解耦控制的方法

详细阐述了将MATLAB中开发的模糊解耦控制算法改写成一个C函数,将其封装在动态连接库中.通过WinCC调用动态连接库,将模糊控制的输出通过MPI多点传输协议传递给PLC驱动执行器,实现电石炉控制系统电极调节的模糊解耦控制.     

Target tracking in infrared imagery using a novel particle filter

To address two challenging problems in infrared target tracking, target appearance changes and unpre- dictable abrupt motions, a novel particle filtering based tracking algorithm is introduced. In this method, a novel saliency model is proposed to distinguish the salient target from background, and the eigenspace model is invoked to adapt target appearance changes. To account for the abrupt motions efficiently, a two- step sampling method is proposed to combine the two observation models. The proposed tracking method is demonstrated through two real infrared image sequences, which include the changes of luminance and size, and the drastic abrupt motions of the target.     

新型橡塑助剂NRF901补强性能的研究

研究了以廉价的烟煤 ,煤矸石为原料加工而成的橡塑补强助剂NRF90 1的性能。其化学、物理和机械性能优于常用的补强炭黑N770 ,补强性能接近于高耐磨炭黑N330 ,是代替炭黑的新型助剂。     

SO42-/MxOy型固体超强酸催化剂研究(Ⅰ)

合成了一种新的SO₄^2-/M_xO_y型固体超强酸-SO₄^2-/ZrO₂-Fe₂O₅,研究了它对正戊烷反应的活性与选择性;制备并测定了SO₄^2-/TiO₂固体超强酸对正戊烷的异构化活性与裂解活性及其某些物性;重复合成了文献报导的SO₄^2-/ZrO₂固体超强酸并测定了它对正戊烷异构化的催化性能,表明所采用的测定方法与所得结果可与文献值相比较。     

区间桁架结构动力特性分析的区间因子法

对于具有区间参数的桁架结构的动力特性分析问题,提出了一种新的分析方法即区间因子法。利用区间因子法,结构材料物理参数、几何尺寸均可表达为其区间因子和确定性量的乘积,进而结构的固有频率和振型也可显式表达成区间因子们的函数。利用区间算法,推导出了结构固有频率和振型的上、下限与均值的计算表达式。通过算例,分析了结构参数的不确定性对结构动力特性的影响,并验证了本文模型和方法的合理性与可行性。本文方法的优点是能够反映结构某一参数的不确定性对结构动力特性的影响。     

加固打印机随机振动响应分析

应用随机振动理论和有限元方法对加固打印机进行了随机振动响应分析，推导了系统在基础加速度激励下位移、应力响应的功率谱和均方值计算公式，确定了作用于系统的激励谱和模态截取准则，编制了相应的计算软件并进行了响应计算。文中的计算结果为打印机的抗振加固提供了理论依据。     

基于显著性及主成分分析的红外小目标检测

将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效.     

复杂背景下圆形红外目标跟踪系统

提出了一种复杂背景下红外图像序列中圆形目标提取、判别以及跟踪的系统框架。在目标提取阶段,采用支持向量回归的方法选择种子点,用自适应选择阈值区域的生长方法进行分割提取目标。对于目标判别,采用最多共圆像素点数除以总像素点数作为圆形程度的度量进行圆形判别,并提出改进的标准Hough变换来找到共圆点。跟踪算法中,应用了粒子滤波的跟踪方法,并针对红外目标的特点,建立实现粒子滤波算法的细节。实验证明了整个框架体系的有效性和稳健性。     

融合关注度和空间投影的核跟踪算法

目标描述是目标跟踪算法中最重要的步骤之一,也是建立鲁棒视觉跟踪系统的关键.为了更好地描述目标,引入了基于关注度的显著性特征提取算法.关注度模型通过模仿人类的视觉机理,能自动从视野中突出最能吸引人类注意的部分.因此,基于关注度的目标描述可以较好地提取目标的最显著特征,从而有利于建立一个与背景具有更好区分性的目标模型.另外,为了融入空间信息,对目标的显著性图像进行了水平投影和垂直投影,并且把均值位移(Mean Shift)迭代过程直接应用到空间投影上,最终得到目标所在坐标位置.实验证明:这种基于关注度和空间投影的核跟踪算法比经典Mean Shift目标跟踪算法更加鲁棒、精确地跟踪复杂场景下的动态目标.同时,算法速度可以提高约50%.