机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求

为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。

基于离焦模糊参数估计的晶圆离焦图像复原

通过高分辨率晶圆离焦图像获得点扩散函数的离焦模糊参数存在计算量大,复原效率低等问题,为此提出了一种基于光斑图像计算离焦模糊参数的晶圆离焦图像复原方法。首先,对光斑图像进行灰度投影,获取线扩散函数曲线;其次,对线扩散函数曲线进行拟合校正,以获得离焦模糊参数,从而确定点扩散函数;最后,采用二次维纳滤波算法对晶圆离焦图像进行复原。实验结果表明,所提出的估计离焦模糊参数的二次维纳滤波方法对晶圆离焦图像进行复原,能够显著提高晶圆离焦图像的峰值信噪比(PSNR),至少提升了0.74 dB,减轻晶圆离焦图像的模糊程度,突显出图像的细节信息,并且计算量小,从而提高复原效率。

基于输入约束与模糊参数的无人艇航迹规划

针对水面无人艇在复杂环境下避障成功率低、航行路线非最优的问题,提出了一种基于输入约束与参数模糊选择的无人艇航迹规划算法。首先,在动态窗口法的基础上,结合无人艇动力学特性,借鉴速度障碍法对系统输入施加保守约束,严格保证无人艇不与障碍物发生碰撞。然后,利用专家知识库设计模糊参数选择器,使规划系统输入更符合人的操纵习惯。最后,与现有方法相对比,开展综合仿真研究,结果表明,基于输入约束与参数模糊选择的无人艇航迹规划方法在安全避障和最优路线选择方面具有更好的规划性能。

运动模糊图像的模糊参数快速估计方法研究

运动模糊失真是日常生活中最常见的图像失真类型,目前对于运动模糊图像的恢复技术研究已发展的较为成熟,维纳滤波、卡尔曼滤波等经典算法及各类改进算法均能取得较好的效果,但是耗时较长,在实际的图像恢复应用场景中具有较大的局限性。针对这一问题,论文提出了一种图像运动模糊快速恢复的算法,提出了一种基于Radon变换的改进算法判断图像运动模糊角度,并研究了在模糊角度确定的条件下对模糊长度估计的算法,得到模糊图像的两个运动模糊参数。实验结果表明,论文提出的图像快速恢复方法耗时短,抗噪声干扰能力强,具有更好的实用性。

模糊参数自整定PID控制算法在真空冶炼中的应用

PID控制在工业控制中应用广泛,但在实际的工业生产中PID参数需要人工在线多次整定,耗时长、能耗高、效率低;整定过程影响产品质量、甚至不出产品。在用阶跃响应曲线法研究真空冶炼炉温度模型的基础上,设计了一种高精度参数模糊自整定PID控制器。经一次整定可获得较理想的PID参数。从2009年投入使用至今,结果表明：上升时间由原系统的80缩短到45 min;最大偏差减少了3/4;稳态误差由原系统的1.5%~2%降低到0.5%以下。PID参数整定克服了人为因素影响;参数整定及控制时间大为缩短;降低了能耗,提高了生产效率,提高了控制精度,保证了产品质量。

一种基于倒频谱鉴别模糊参数的图像复原算法

当前运动模糊图像的复原主要依赖于模糊参数的准确鉴别和高质量的复原算法。为了更加准确地鉴别出运动模糊图像的模糊参数,提出了一种基于倒频谱鉴别模糊参数的方法;通过对模糊图像倒频谱实施直方图均衡化和阈值分割提取模糊信息,然后进行Radon变换来确定模糊方向;通过对倒频谱进行数学形态学滤波来提取模糊尺度。针对运动模糊图像的复原,提出了基于偏微分方程的全变分复原算法,通过选择不同的λ值来获得最佳复原效果。通过对多幅仿真模糊图像和真实模糊图像实施的模糊参数鉴别和复原实验,证实了模糊参数鉴别的准确性和可靠性以及全变分复原算法的优异性尤其是抗噪性。

基于模糊参数自校正PID方法的光伏发电系统MPPT控制

针对光照强度变化的不确定性、光伏电池阵列温度变化、负载变化和光伏电池强非线性,使光伏电池阵列的最大功率点变化的情况,提出一种采用模糊参数自校正比例、积分、微分(PID)控制实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的方法。Boost变换器属于并联开关变换器,采用Boost变换器实现MPPT。模糊参数自校正PID控制方法能合理地处理好控制精度和速度的矛盾。论述了模糊参数自校正PID控制器的结构、参数确定、规则的生成、模糊决策与推理。仿真结果表明所提方法可有效消除最大工作点处的振荡现象且易于实现,提高了系统的稳定性。

判断矩阵信息下基于模糊参数模糊软集的群决策方法

针对指标集之间有差异的群决策问题,文章提出一种在判断矩阵信息下基于模糊参数模糊软集理论的群决策方法。具体步骤为:首先,根据各决策者给出的判断矩阵信息及序关系分析法得到方案的评价值,并利用模糊软集的且运算将评价值进行融合;其次,构建模糊参数模糊软集;最后,通过模糊参数模糊软聚合算子的计算结果找出最优方案。

基于主成分分析的直线运动模糊参数估计

为了快速准确地估计直线运动模糊图像中的模糊参数,分析了直线运动模糊参数的长度和方向在频率域图像和倒谱图像中的表现形式,提出了一种基于主成分分析的运动模糊参数估计方法。首先,基于高斯建模对模糊图像中的倒谱图像进行二值化分割,得到倒谱图像中的亮线区域。然后,基于主成分分析提取亮线区域的主成分分量,主成分分量的方向即为模糊角度;依据估计的模糊角度,计算模糊图像傅里叶频率域图像相应角度的Radon变换,进行滤波去"毛刺"处理。最后,通过计算极小值之间的间距,估计模糊长度。实验结果表明:估计的模糊角度和模糊长度平均误差分别为0.138 4°和0.273 9pixel,在同精度条件下,速度是传统的Radon变换方法的10倍左右,表明该方法能快速、准确地估计直线运动模糊参数。

基于PLC的模糊参数自整定温度控制系统研究

针对铝箔退火过程中炉温大滞后和大惯性等特点,提出了一种基于s7-300PLC的模糊PID参数自整定控制算法。本论文利用STEP7中的指针寻址查表方法实现在线查询功能,使得控制算法简单明了。结果表明:该系统具有较高的稳定性、控制精度和品质。

基于预测模型的模糊参数自寻优S面控制器

为了提高S面控制器对环境的适应能力,提出一种基于预测模型的模糊参数自寻优方法。采用非线性自回归滑动平均模型对潜水器动力学特征进行描述,并使用Elman神经网络进行模型辨识,从而建立了系统的预测模型。对于在线辨识需求,从样本容量和模型结构两个方面对预测模型进行了改进,改善了预测模型在时变环境下的预测能力。最后将建立的预测模型应用到基于模糊规则的参数自寻优S面控制器中,并进行了仿真实验。实验结果表明:该参数自寻优方法在S面控制器参数调整中取得较好的效果,改进后的S面控制器具有较快的控制响应速度。

模糊参数平面连续体结构的拓扑优化设计

研究了具有模糊参数的连续体结构在模糊载荷作用下的拓扑优化设计问题。利用信息熵将模糊变量转换为随机变量,构建了随机载荷作用下的随机参数的连续体结构的拓扑优化设计数学模型,以结构的形状拓扑信息为设计变量,结构总质量均值极小化为目标函数,满足单元应力可靠性为约束条件,利用分布函数法对应力可靠性约束进行了等价显式化处理。基于随机因子法,利用代数综合法导出了应力响应的数字特征的计算表达式。采用双方向渐进结构优化(BESO)方法求解。通过两个算例验证了该文模型及求解方法的合理性和有效性。

自适应估计模糊参数的最大后验概率超分辨率复原算法

为降低最大后验概率(MAP)超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度,减少迭代运算量,提出了一种超分辨率复原新算法.先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像,用其余低分辨率图像估计参考图像,通过训练模糊参数使估计的均方误差最小,自适应地估计最佳模糊参数.然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性,将训练结果直接用于超分辨率复原.复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中,改进了复原运算的处理流程.相对于其他MAP复原算法,新算法不需要人工调整模糊参数,并且只需3次迭代即可获得稳定解,大大减少了迭代运算量.对真实图像序列的实验结果表明,新算法更好地保持了图像细节,复原图像的纹理更清晰.

一种运动模糊参数估计算法

运动模糊图像恢复的目的是根据估计出的运动模糊参数尽可能还原清晰图像.运动模糊图像的恢复依赖于对运动模糊参数(运动方向Φ和运动长度L)的估计.本文通过分析运动模糊图像的点扩展函数,将频域与空间域的方法相结合,提出了一种改进的运动模糊参数的估计算法.该算法首先采用频域识别算法,利用Radon变换对运动方向Φ进行估计;其次,根据估计出的角度Φ,对图像进行反向旋转,得到方向平行图像;最后,在空间域对平行图像采用自相关法估计运动长度.实验表明:该算法能在各种复杂情况下,准确地估计出运动模糊参数.

基于BP神经网络的模糊参数辨识

提出一种与TSK模糊模型相似的模糊模型—M-2模型,证明了M-2模型与一个4层前向神经网络是等价的,在此基础上提出基于BP神经网络的模糊模型参数辨别算法,即通过BP神经网络对样本数据的学习,直接从样本数据获取模型参数,建立M-2模糊模型,通过仿真实例验证了该算法的有效性。

具有模糊参数的大工业过程的关联平衡法

考虑到模型 -实际差异 ,将子过程的数学模型中的系数处理为模糊数 ,提出了基于模糊模型的大工业过程的稳态关联平衡法 .论文研究了关联平衡法的三种情况 :开环的、有全局反馈的以及双迭代的关联平衡法 .仿真结果验证了基于模糊模型的关联平衡法的有效性 .同时表明模糊双迭代法是迄今为止在线迭代次数最少的稳态协调算法 .

模糊参数桁架结构的有限元分析及广义可靠度计算

研究了模糊参数杆系结构在模糊荷载作用下的有限元分析和广义可靠度计算问题。提出了从模糊变量中提取模糊因子,在结构的模糊位移和应力响应中确定其隶属度函数的处理方法;导出了模糊失效准则下的结构广义可靠度计算公式。计算结果表明:文中提出的方法和计算公式是可行有效的。

含有模糊参数的齿轮副动态响应分析

在渐开线直齿圆柱齿轮传动的动力学分析中 ,首次考虑了轮齿制造误差的模糊性对齿轮振动特性的影响 ,建立了含有模糊参数的齿轮副动力学方程。在给定置信水平α时 ,通过对模糊微分方程去模糊化 ,给出了动态位移响应的求解方法。

短模糊尺度下运动模糊参数的频域识别方法

为较精确地识别短模糊尺度下图像的运动模糊参数,提出了Hough变换、Radon变换和曲线拟合相结合的模型。对频谱图进行分析,指出MRT算法误差较大,建立了Hough变换线检测取最长直线角度的模型鉴定模糊方向。针对模糊方向上的Radon变换曲线,利用相邻波谷位置差剔除奇异值求均值的方法检测暗条纹间距,继而通过曲线拟合鉴定模糊尺度。建立了图像列宽、暗条纹间距和模糊尺度之间的通用关系模型。仿真结果表明,该算法实时性好、精度高、抗干扰能力强。

模糊参数自校正PID在功能性电刺激脚踏车系统中的应用

目的:改进FES脚踏车系统的功率控制算法。方法:将模糊参数自校正PID控制算法应用于功能性电刺激脚踏车系统的功率控制,通过matlab进行建模仿真。结果:系统的超调,调节时间明显减小。结论:该控制算法能够明显的改善控制系统的动态性能,并为FES脚踏车系统功率控制提供了一种新的鲁棒控制策略。