基于输出PDF的浮选故障检测和诊断方法

针对浮选中泡沫尺寸分布的特殊性,如非高斯分布,左偏斜,高峰值等,常规分析方法无法准确描述尺寸分布的特点,因此无法准确检测和诊断浮选过程中出现的故障。提出对泡沫尺寸分布的输出概率密度函数(PDF)的统计分析,形成了一种新的浮选过程故障检测和诊断方法。通过采用自设计的核方法逼近将输出PDF转化为动态权系数,建立带有时滞的非线性不确定性权动态模型,基于线性矩阵不等式设计得到可行的故障检测和诊断算法。通过仿真验证分析,证明此算法的有效性。结合现场浮选过程,讨论了此方法的应用前景和优势。

三维输出PDF动态线性建模与控制器设计

文章对动态系统的三维输出概率密度函数(PDF)进行了线性建模和控制器设计研究。首先选择合适的二维B样条函数,利用系统的输入输出数据通过递归最小二乘算法建立了基于二维B样条函数的三维输出PDF的线性动态模型;然后根据所建立的数学模型,选择跟踪性能指标,进行了控制器的设计;最后,选择动态输出分布系统,进行了动态系统三维输出PDF控制的仿真研究,仿真结果证实了控制算法的有效性。

基于建模误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型

间歇过程的优化控制依赖于过程精确的数学模型,数据驱动的建模方法是目前间歇过程模型研究中的热点问题。突破传统数据驱动建模方法中采用均方差(mean squared error,MSE)作为准则函数的思想,提出一种新颖的间歇过程数据驱动建模方法,引入了概率密度函数(probability density function,PDF)控制的概念,构造间歇过程模型误差控制系统,将模型的可调参数作为控制系统的输入,模型误差PDF的形状作为控制系统的输出,从而把开环模型参数辨识问题转化为模型误差PDF形状的闭环控制问题。通过可调参数控制模型误差PDF的空间分布状态,不仅能够保障模型精度,还可控制模型误差的空间分布状态,从而消除模型中的有色噪声。仿真实验表明,基于模型误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型具有较好的建模精度、鲁棒性和泛化能力,为间歇过程的数据驱动建模提供了一条新途径。

Stochastic Distribution Control of Singular Systems: Output PDF Shaping

This paper presents a new algorithm designed to control the shape of the output probability density function (PDF) of singular systems subjected to non-Gaussian input. The aim is to select a control input uk such that the output PDF is made as close as possible to a given PDF.Based on the B-spline neural network approximation of the output PDF, the control algorithm is formulated by extending the developed PDF control strategies of non-singular systems to singular systems. It has been shown that under certain conditions the stability of the closed-loop system can be guaranteed. Simulation examples are given to show the effectiveness of the proposed control algorithm.

网络出版中的排版技术特点

目前大量的通讯数字流作业传送所采用的技术还是不完善的。传真技术只有160dpi的黑白分辨力,这使得要想得到某个图像好坏的真实效果非常困难,要想区分小的细节和字体就更加困难了。但是有了PDF,就可以用E-mail发送这些文件(文件可以做得足够小),并且附带解释。这些都可以作为PDF页面的一部分来描述必须要做的修改。而且。