基于增量式PID算法的香精施加系统设计

为解决加热不燃烧烟草制品生产过程中香精施加量无法根据薄片质量变化进行实时调控的问题,设计了一种基于增量式PID算法的香精施加系统。该系统由称重单元、螺杆泵、喷嘴、流量传感器等组成,通过称重单元实时获取薄片质量数据,根据理论计算模型确定香精施加量,基于增量式PID算法驱动螺杆泵定量输出香精至喷嘴中,利用流量传感器对香精施加量实时反馈,实现香精精准施加。验证结果表明,当薄片质量发生变化时,香精施加量可快速调整,最大超调量为1%,最长调整时间为1.8 s,系统具有较好的跟踪性能;施加量检测值与理论值的偏移率为0.23%~0.52%,施加量组内波动为3.11%~4.17%,系统可实现香精的准确、均匀、稳定施加。

基于增量式PID算法的移动机器人定位系统设计

为了提高应用于智能制造领域的四轮全向移动机器人定位精度,本文基于增量式PID算法,采用STM32、激光测距模块和陀螺仪构建全向移动机器人定位系统,并搭建机器人移动定位测试实验环境。测试表明所设计的定位系统具有良好的定位精度和运行稳定性,能够满足智能制造领域移动机器人部分应用场合的定位要求。

面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法

在电力营商数据增量式更新过程中,由于数据之间存在强相关性,导致更新算法需要消耗的时间成本较高,在具体操作上实用性需要进一步提高。为了解决这一问题,提出面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法。利用数据之间的强关联性,挖掘其中的正相关性和负相关性,确定关联规则。在此基础上,计算数据间的支持度和置信度,筛选出符合要求的数据并扫描数据库完成数据增量式更新。针对不同类型的数据,设计共享数据库,并建立时态模型,实现数据的实时共享。实验结果表明,本研究提出的电力营商数据增量式更新与共享算法运行时间快,内存节省比例高,整体实用性得到了提高。

基于跳步的增量式影响力最大化算法

对动态在线社交网络中的影响力最大化问题进行研究,提出一种基于跳步的增量式算法,快速跟踪动态网络最具有影响力的用户集。为应对网络结构变化,基于跳步,一方面评估变化用户影响力上限值,快速识别和保留无需变动的影响力用户;另一方面增量式地计算有潜力用户的实际影响力,替换不再属于最具影响力的用户。在真实数据集上进行实验和分析,其结果表明,相比其它最新同类算法,所提算法能以更快速度在动态网络中维护最具影响力用户集。

基于增量式PI算法的V-M双闭环调速系统

提出了一种基于增量式比例积分(PI)算法的晶闸管-电动机(V-M)双闭环调速系统的设计与实现方法,该调速系统的主电路采用晶闸管智能控制模块进行设计,双闭环数字PI调节器采用增量式PI算法进行设计。详细分析了该调速系统主电路和双闭环数字PI调节器的设计原理,以及直流电动机电枢电流和转速采样电路、控制信号接口电路、键盘输入与LCD显示电路的设计方法。通过对比分析在不同的比例系数和积分系数时直流电动机满载运行的转速波形,验证了该调速系统的跟随特性完全满足PI参数整定规律,其设计与实现方法可推广到工业应用领域。

基于对象更新的邻域多粒度粗糙集模型增量式算法

邻域多粒度粗糙集模型是粗糙集理论的重要研究分支。然而在大数据环境下,数据时刻处于动态更新之中,针对数值型信息系统对象动态变化的情形,本文提出一种邻域多粒度粗糙集模型的增量式更新算法。文中首先利用矩阵的方法表示了邻域多粒度粗糙集中邻域类与目标近似集之间的两种近似关系,分别称之为子集近似关系矩阵和交集近似关系矩阵,并通过这两种近似关系矩阵重构了邻域多粒度粗糙集模型;然后针对数值型信息系统对象增加和对象减少的情形,研究了这两种近似关系矩阵随对象变化时的增量式更新,理论分析证明了这种更新方法的高效性;最后基于近似关系矩阵的增量式更新设计出了邻域多粒度粗糙集模型的增量式更新算法。实验结果验证了所提出增量式算法的有效性和优越性。

基于增量式PID算法的变电站设备巡检机器人控制系统研究

为了避免巡检机器人巡检过程中发生安全隐患和故障,运行轨迹误差较大,提出了基于增量式PID算法的变电站设备巡检机器人控制系统。运用RS485与TCP/IP转换器保证主程序与机器人之间的联络,以高清摄像头、温湿度传感器采集变电站图像与温湿度。控制微处理器内PWM信号,将脉冲数传输给控制模块,得到实际与预期速度,输入到增量式PID模型,应用遥控和机器人自身程序相结合,根据传回的变电站图像令机器人运行时可自主控制,实现精准的巡检任务。通过仿真实验,证明所提系统能够使机器人在巡检过程中平稳运行,运动轨迹误差小,控制效果佳。

基于增量式PID算法的水温自动控制器设计

设计了一种基于增量式PID算法的温度自动控制器,主要由温度采集、液晶显示、键盘输入、升温降温驱动电路等组成。系统以单片机AT89S52为控制核心,由DS18B20负责外部水温的采集。目标温度值经外部键盘输入后,通过AT89S52内部的增量式PID算法确定固态继电器的状态,实现对升温和降温电路的驱动,最终达到目标温度并保持恒定。同时液晶显示屏能够实时显示当前实际温度值、目标温度值以及水温随时间变化的曲线。实验结果表明系统能实现全量程范围内（10-80℃）自动升温、降温功能,在15 min内自动达到设定的目标温度值,测量误差保持在0.5℃以内。该系统满足现代工业控制领域智能、快速、高精度和人性化的需求。

基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法

研究了大型事务数据库中关联规则的增量式更新问题 ,提出了一种基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法 ,以处理最小支持度或事务数据库发生变化后相应关联规则的更新问题 。

基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。

基于密度的增量式网格聚类算法(英文)

提出基于密度的网格聚类算法GDCA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类.只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性.在GDCA的基础上,给出增量式聚类算法IGDCA,适用于数据的批量更新.

基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘

从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论,将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合,在保持原有知识完备的前提下,利用GA对以增量形式获得的分类规则进行优化,获取最优分类规则.试验结果表明,执行增量式GA所需时间较执行一般GA所需时间要少,可有效完成分类规则优化的任务,同时还可提高分类的精度,使分类结果具有更好的可理解性.

基于增量式PID算法的多种固体肥精确施控系统研究

为了实现变量施肥过程中多种固体肥的实时自动配比、提高施肥控制系统的排肥量控制准确率,采用增量式PID闭环控制算法设计基于测土配方的多种固体肥精确施肥控制系统及与之配套的施肥装置,实现了氮、磷、钾3种固体肥的适时快速响应和实时精量施入。施肥控制系统主要包括主-从控制器模块、处方图模块、北斗卫星定位模块、测速模块、人机交互模块、施控电机模块和施肥量监测模块等。主控制器主要完成人机交互指令接收、北斗卫星定位信息获取、处方图施肥量查询、车速和施控电机的工作状态监测、从控制器工作指令下达等任务,人机交互模块实现主控制器和手机APP的通信;从控制器主要实现主控制器指令接收和施控电机工作控制。根据播种环节普遍采用中小型播种机的实际情况,模拟播种施肥机具行进速度为3.5~6.5 km/h,进行了实验室单一肥料排肥试验,试验表明,控制系统最大响应时间1.85 s,平均响应时间1.45 s。在设定施肥量50、100、200、300 kg/hm^(2)下,模拟行进速度为4、5、6 km/h时,控制系统的排肥量准确率达97.16%,监测准确率98.56%。进行了田间试验,制作了哈尔滨市双城区东海村测土配方施肥的处方图,在车速为4、5、6 km/h时,尿素、磷酸二铵、硫酸钾的排肥量准确率分别达97.22%、98.60%和97.73%,满足精确施肥系统的施肥精度要求。

大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS(fastincrementalminingofsequentialpatterns)的序列模式增量式更新算法,处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题.主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果,通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和候选序列的生成,从而提高挖掘的效率.实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时,FIMS算法的性能优于GSP算法4～7倍.

增量式局部切空间排列算法在滚动轴承故障诊断中的应用

针对流形学习算法的批量处理方式无法利用已学习的流形结构实现新样本的增量处理问题,提出一种增量式局部切空间排列算法。阐述局部切空间排列算法的基本原理及一次性观测样本全局坐标矩阵迭代和低维坐标提取方法。在算法增量学习上,对因新增样本加入而改变近邻点的样本进行全局坐标更新,建立新样本点的全局坐标;利用原始样本低维嵌入坐标和更新后的全局坐标矩阵对新增样本的低维嵌入坐标进行估计,并采用特征值迭代方法实现全局坐标更新。将增量式局部切空间排列算法应用于滚动轴承四种不同状态的模式识别中,提取的新增样本低维特征与特征空间聚集度分析结果表明:增量式局部切空间排列算法能够在保留一次性观测样本建立的低维流形基础上实现算法的增量式学习,同时对新增样本具有较高的识别率。

基于增量式PID算法的直流电机调速系统

设计了一种基于增量式PID算法的直流电机调速系统,主要由单片机最小系统、液晶显示、矩阵键盘和直流电机驱动电路等组成。系统以单片机AT89S52为控制核心,由定时器模拟产生PWM(脉冲宽度调制)来实现对直流电机的速度调节。目标转速值由矩阵键盘输入后,通过AT89S52内部的增量式PID算法来调节PWM的占空比,实现对电机速度的调节,最终达到目标转速值并保持不变。同时液晶显示屏能够实时显示当前实际转速值、目标转速值以及速度随时间变化的曲线。实际测试表明系统能实现直流电机的加速、减速功能,且在20 s内自动达到设定的目标转速值,多数测量误差保持在±1以内,能达到工业控制领域要求。

一种基于决策表的核增量式高效更新算法

引入简化决策表,结合简化二进制差别矩阵设计思想,提出一种基于决策表的核增量式高效更新算法.该算法在更新简化的二进制差别矩阵时,只需在原决策表基础上对记录进行相应的更新,不需要重复计算原决策表的二进制差别矩阵.采用边更新简化二进制差别矩阵边计算核,显著地提高了算法的效率和灵活性.新算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U′|)和O(|C||U′pos||U′|).最后用一个实例说明了新算法的高效性.

一种基于前缀广义表的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要方面 ,关联规则的高效维护算法研究是当前研究的热点 .传统更新算法与Apriori算法框架一致 ,要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集 .为此 ,该文对FP tree进行了改进 ,引入了前缀广义表———PG List,并提出了基于PG List的关联规则挖掘 (MARBPGL)与增量式更新算法(IUABPGL) .算法MARBPGL仅须扫描数据库两遍 ,算法IUABPGL在最坏的情况下仅须扫描原数据库一遍 ,扫描新增数据库两遍 ,且两个算法均无须生成候选项目集 ,避免了产生“知识的组合爆炸” ,提高了挖掘和维护的效率 .理论分析和实验结果表明该文提出的算法是有效可行的 .

一种带有距离编码的增量式编码器的找零算法及实现

以HEIDENHAIN RON786C型增量式编码器为代表详述了一种独特的距离编码机制和利用距离编码的快速找零算法,并结合其在三轴转台项目中的实际应用,提出了在摆动旋转系统中进行自动找零的完整方法.根据理论分析及实验验证,该找零方法在快速性、精确性、抗干扰能力以及对系统性能的要求等方面相比一般增量式编码器仅通过零位刻线进行找零的方法具有突出的优势,而算法本身也相当简便.从功能上讲,该结构和算法相当于将增量式编码器用作准绝对式编码器,因此具有很高的实用价值和推广意义.

基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法

粗糙集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具。传统的粗糙集模型对最简规则集的研究都是针对静态数据的,对于动态数据却显得无能为力。但在实际应用中,数据库中的数据往往是动态变化的,因此,对规则约简的增量式算法的研究是知识发现领域所急需解决的问题之一。文章给出了一种基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法,并与传统算法和RRIA算法进行了对比分析,实验结果表明该算法的方法和效果更好。