失独之殇：失独家庭的养老困境及其解决对策

将模型参考自适应技术（MRAS）应用于永磁同步电机（PMSM）无速度传感器直接转矩控制系统中。以永磁同步电机本身为参考模型,以电机的电流模型为可调模型,并利用Popov超稳定理论推出自适应律,对转子速度和位置信息进行辨识。考虑到无速度传感器控制系统存在参数变化和负载扰动的鲁棒性问题,将自抗扰控制（ADRC）引入到模型参考自适应无速度传感器调速控制系统中,形成一种新型的复合控制算法。在Matlab/Simulink中建立基于MRAS和ADRC的混合无速度传感器直接转矩控制系统仿真模型,仿真结果表明,该算法具有较好的速度和位置辨识精度、较强的鲁棒性和抗干扰特性、较优的动静态特性。     

模糊神经网络用于非线性系统模型辨识(英文)

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于改进型滑模观测器的变频洗衣机用PMSM无位置传感器控制

针对永磁同步电机( PMSM)位置传感器成本高、维护难等问题,设计了一套用于变频洗衣机的PMSM无位置传 感器控制方案。采用改进型滑模观测器(SMO)实现电机转子位置与转速的估算,通过三电阻采样方式来检测三相电流, 有效地降低了系统成本。系统采用矢量控制模式,针对洗衣机负载波动大、运行速度高的特点,在电流内环设计中增加 了电压前馈补偿解耦控制环节,与传统PI调节器相比,该方案能够改善电流跟踪效果,提高控制性能。最后,在洗衣机 样机平台上进行了实验验证,实验结果证明该控制方案运行可靠,控制效果良好,能够满足洗衣机的工作要求。     

应用情景检测的安全任务内电压调度算法

针对移动嵌入式实时系统的低功耗设计,提出一种改进的应用情景检测的安全任务内电压调度算法。该算法利用任务程序少数参数的值域定义情景并在任务处理过程中进行检测,因而在处理在线的情况下,可较为精确地预测后续处理的部分路径,优化地调度处理电压。通过所提出的情景检测点设置算法,在任务程序中找到检测参数情景最合适的点,给出算法的实现方法。通过仿真实验证明该算法能有效地降低任务处理能耗。     

含死区非线性系统的自适应控制

本文提出了带死区非线性系统的自适应控制算法,算法本身确保闭环系统在随机和确定情况下都是大范围渐近收敛的.仿真结果表明利用本算法可以大大改善系统的性能.     

模糊自适应滑模控制研究

针对传统滑模变结构控制器(SMC)的抖振现象,提出了一种模糊自适应滑模控制方法.该方法采用模糊逻辑系统来代替传统的SMC中不连续的控制信号,以削弱其由于不连续切换引起的抖振.另外,为了补偿实际应用中系统的不确定性,给出了相应的自适应算法,以调节模糊系统的参数,并给出了算法的Lyapunov稳定性证明.最后,通过对一个感应电机位置控制的数值仿真计算,验证了方法的有效性.     

汽油发动机瞬态工况油膜参数辨识的研究

以四冲程汽油发动机为研究对象建立瞬态工况下油膜模型,用最小二乘递推算法对油膜参数进行辨识计算研究;建立了发动机空燃比的仿真模型。将辨识结果模型进行某瞬态工况空燃比仿真,并和实际发动机试验采集的空燃比进行对比。结果表明,最小二乘递推算法所辨识的油膜参数精确度较高,能满足实际控制要求,证明该辨识算法辨识油膜参数的实用性。     

基于AEKF在线辨识的电池SOC估计

根据电池在某型混合动力无人机中的应用需求,针对锂离子电池的荷电状态估计进行研究,采用在线参数辨识的方法,实时修正模型辨识参数,结合自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)迭代判断算法中误差均值与方差,对基于二阶戴维宁等效电路模型的SOC结果进行有效判断。通过开展电池的恒流放电以及变化电流脉冲试验,利用实验数据与仿真结果对比分析SOC估计算法的正确性和精确度。结果表明:在线参数辨识的AEKF与EKF相比,AEKF的SOC估计结果与实际值更接近,在恒流工况下误差保持在0.5%以内,在变化电流工况下仍可以保持在0.8%以内,精确度得到了极大提升,具有较强的抗干扰性。     

一类具有多种不确定性机器人系统的自适应控制

机器人系统含有不同类型的不确定性因素,这些因素的存在可能会影响系统的控制精度,甚至引起系统不稳定。针对具有外部干扰、内部动力学参数不确定性以及未知死区特性的一类不确定性机器人系统,提出了一种基于干扰观测器的自适应控制器。首先建立具有外部干扰的机器人系统非线性数学模型,并对模型中内部动力学参数不确定性和未知死区特性进行了分析。采用非线性干扰观测器对系统所受到的外部干扰进行估计和补偿,在干扰观测器的基础上设计自适应控制器用来处理内部动力学参数的不确定性以及未知的死区特性。最后采用李雅谱诺夫函数法从理论上证明了系统的稳定性和位置跟踪误差的收敛性,并采用数值仿真验证了所设计方法的有效性。     

不同温度下三元锂电池自放电量预测方法

针对三元锂电池自放电行为难以避免、直接检测不便及成组后影响电池组不一致性等问题,提出以温度-放电电压为输入,结合拟合参数预测三元锂电池自放电量。设定实验温度,对电芯进行实验并记录对应温度下电压和放电量的数据。基于实验数据,利用正弦曲线拟合处理同一温度下的电压和放电量数据,得到相关参数;利用傅里叶函数对7种温度和各相关参数进行拟合,结合2种算法提升其自放电量的预测精度。结果表明:正弦曲线拟合对电压和放电量的拟合精度在0.988 8以上,傅里叶拟合对相关参数与温度的拟合优度在0.87以上。所提预测方法的精度能达到0.85以上,预测精度较高,缩短了检测时间,对检测电池自身缺陷及延长电池组使用寿命具有重要的现实意义。     

基于积分补偿模糊控制的气压控制系统

针对电磁阀无法建立精确的数学模型，及存在小信号死区时间的问题，课题组设计了基于STM32单片机的控制系统，提出了一种积分补偿模糊控制算法，将目标气压和实际气压的气压差以及气压差的变化率作为输入，建立模糊控制规则库，将脉冲宽度调制(PWM)信号作为输出作用于电磁阀，实现了气压的精准跟踪控制。实际运行结果表明：该方法在气压控制系统中具有控制精度高、鲁棒性好等特点，优于传统的PID控制方法。     

车用异步电机的一种最佳响应性能整定方法

异步电机的转子磁链定向矢量控制具有自然解耦的特点,正确解耦有助于车用异步电机获得最大电磁转矩的需 求,只是解耦需要准确的电机参数。通过分析转差频率与转子时间常数的关系,及当转子时间常数不准确时的转矩变化 趋势,文章提出了一种整定方法,不追求参数和解耦的准确性,而以“最大加速度／转矩电流”为目标。先通过离线辨识 得到定子参数,据此估算额定励磁电流值和转子参数的搜索初值,再通过实际电机的最快响应来搜索不同转矩电流下对 应的转子时间常数的函数关系。在基于TMS320F28069搭建的驱动系统上进行了实验。实验结果表明,电机的加速性 能与控制算法中的转子时间常数密切相关,当转矩电流与此转子时间常数满足一定的函数关系时,单位电流的转矩达到 最大,电机的加速性能最优。研究有助于提高车用异步电机的加速性能。     

一种多优先级三线制赛道检测判断算法

本文提出了一种新的多优先级三线制赛道数据检测判断算法．该算法利用摄像头采集到的实际赛道数据，利用不同的检测优先级以三线方式对赛道进行分段检测，同时完成对赛道前瞻，车头位置以及航迹路径的检测．该方法占用系统资源极少，计算简单，有非常高的响应速度和判断稳定性．在实际比赛过程中起到了重要作用．     

基于 ACO-LS-SVM 的漏磁信号二维轮廓重构

漏磁检测技术被广泛应用于铁磁材料的无损评估中, 由漏磁信号描述缺陷的几何特征一直是漏磁检测的难点。为此提出应用 LS-SVM 对缺陷轮廓进行重构的新方法, 利用蚁群算法优化 LS-SVM 及核函数的参数, 并采用剪枝算法改善 LS-SVM 的稀疏性。支持向量机输入采用漏磁信号 Bx、By分量的特征融合信号, 输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。实现了人工裂纹缺陷二维轮廓的重构, 并与 BP 神经网络、GA-LS-SVM 和 PSO-LS-SVM 等 3 种方法重构效果进行了比较。结果表明： 该方法速度快、 精度高, 并有很好的泛化能力, 为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

股票技术分析模型的自动辨识研究

基于非参数的kernel回归引入了一种股票技术模型辨识算法.通过对几种技术分析模型进行定量化定义,实现了文中引入的模型辨识算法,从而能够通过历史价格进行自动化模型辨认.利用沪市大盘指数的历史价格进行了实证研究,得出了对这种算法具有一定支持性的结论.     

高精度渗碳控制方法

在采用电阻法直接测控碳势的方法中,提出了一种分段参数调节增量式PID算法,通过实际调试和理论推导表明,渗碳工艺过程控制具有控制超调量小、过渡时间短、精度高、软件实现方便等优点,稳定后碳势控制精度可达±0.03%。     

一种基于模糊增强的Canny边缘检测方法

边缘检测是图像处理领域中的基本课题之一,广泛应用于图像分割和模式识别等领域.本文提出的基于模糊增强的Canny边缘检测方法是在模糊增强的基础上,用模糊增强代替原来Canny算法中的高斯滤噪,用最大类间方差法代替原来Canny算法中双阈值的设定和边缘连接.本文方法集中了以上几种算法的优点,从而获得了综合性能最优的边缘检测效果.利用本文介绍的方法作边缘检测,边界清晰,完整,所得图像在抗噪性能和保持信息完整性方面二者得以兼顾.通过调整参数可以满足不同光学效果的图片和不同处理目的的需要.     

容差条件下的模拟电路故障诊断方法

指出了线性模拟电路中,测试点电压向量在故障状态下相对于标准状态下的变化量,其向量方向由故障元件在被测电路中的位置决定。证明了线性电路中节点电压灵敏度向量的方向能够反映故障元件的位置。结合节点电压敏感度向量的模反映故障元件参数变化量到测试点电压变化量的权重这一特点,以节点电压灵敏度向量为故障特征建立了故障字典。提出一种容差条件下的故障诊断判定算法,兼顾故障定位和元件的参数变化量,可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内随机变化条件下的单一软故障诊断。仿真结果验证了该理论的正确性和方法的有效性。     

PMSM中基于改进BFO算法的无传感器速度控制方案

针对永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统中传统PI速度控制器性能较差的问题,提出一种结合改进型细菌觅食优化(IBFO)算法和分数阶PI控制器的无传感器速度控制方案。首先,利用分数阶PI控制器代替传统PI控制器提高对时变、非线性控制系统的控制性能;然后,对传统BFO算法进行改进,通过融入粒子群优化算法中的信息共享机制,根据个体最优和全局最优来更新细菌位置;最后,以速度控制稳定性和超调量作为适应度函数,通过IBFO算法来优化分数阶PI控制器的参数,以获得最佳控制性能,并通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)来估计电机实际转速。实验结果表明:与传统方法相比,提出的控制方法能快速且稳定地控制电机转速,具有较高的应用价值。     

电感参数的数字化测量

本文利用L—U (电感—电压 )变换电路及U—T (电压—时间 )变换电路组成了电感参数的测量电路 ,并进一步阐述了电感参数的数字化测量原理。