一类不确定大系统的分散变结构模型跟随控制

针对一类具有不确定参数和外界扰动的非线性大系统 ,在子系统互连项上界具有多项式形式的条件下 ,提出了一种分散变结构模型跟随控制器设计方案。该控制器不需要未知参数变化、外界扰动以及子系统互连上界的先验信息 ,能够通过自适应率对上述信息进行在线估计。在保证闭环大系统渐近稳定的条件下 ,同时实现了各个子系统滑动模态的存在性和可达性。理论分析和仿真结果验证了本文所提方案的有效性     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

面向大尺寸滑动窗口应用的并行计算模型

大尺寸滑动窗口的应用在数据输入速度与处理速度之间存在较大差距.为了缩短差距,提出了一种并行计算模型,使用尽可能少的存储资源与尽可能简单的存储器读写控制逻辑实现了尽可能高的数据重用性与并行性.该模型将不同滑动窗口之间的并行处理与单个窗口内不同数据之间的并行处理结合起来:对于不同窗口,按列进行分组并映射到多个处理单元上并行...     

接触力控制的单腿机器人姿态控制

为了使Acrobot(Acrobat类型的单腿机器人)在运动过程中相对地面没有滑动,设计了基于接触力控制的姿态控制系统,将水平方向接触力作为内环的控制对象并限制其大小,使其总能满足摩擦锥的约束,从而保证在小腿姿态角的跟踪过程中足与地面间不会产生滑动。在Acrobot的直立姿态处,对其动力学方程进行线性化,并得到驱动力矩—水平接触力—质心水平位置—小腿姿态角的传递函数链,进而设计小腿姿态角的多环控制系统。在MATLAB中用"Sim Mechanics"工具箱搭建了Acrobot的虚拟模型,仿真结果表明,所设计的多环控制系统在实现小腿姿态角跟踪控制的同时还能保证足与地面间不产生滑动。     

基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。     

一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

基于EEMD方法的混合信号分离识别

针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。     

创新思维建设准柔性生产线

柔性制造技术是一种能迅速响应市场需求而相应调整生产品种的制造技术。对于多品种、小批量生产特点的制造企业来说,建成适合本企业实际的柔性制造系统能提高自动化水平、缩短生产周期、加快市场反应速度,提高市场竞争能力。本文论述了河南平原光电有限公司在建设准柔性生产线过程中采取的一些创新方式,以及经过4年准柔性线建设所取得的成效。可供具有类似生产特点的企业在建设柔性制造系统时参考。