Synthesis of Fractional-order PI Controllers and Fractional-order Filters for Industrial Electrical Drives

This paper introduces an electrical drives control architecture combining a fractional-order controller and a setpoint pre-filter. The former is based on a fractional-order proportional-integral(PI) unit, with a non-integer order integral action, while the latter can be of integer or non-integer type. To satisfy robustness and dynamic performance specifications, the feedback controller is designed by a loop-shaping technique in the frequency domain. In particular, optimality of the feedback system is pursued to achieve input-output tracking. The setpoint pre-filter is designed by a dynamic inversion technique minimizing the difference between the ideal synthesized command signal(i.e., a smooth monotonic response) and the prefilter step response. Experimental tests validate the methodology and compare the performance of the proposed architecture with well-established control schemes that employ the classical PIbased symmetrical optimum method with a smoothing pre-filter.

改进势场蚁群算法优化路径自动规划

针对势场与蚁群联合的自主路径规划存在局部最优解、初始路径选择随机导致效率不高及环境适应性差等问题,提出了基于自适应域和参数自适应设置的改进算法。算法首先基于自适应域改进势场目标不可达问题,并过滤震荡点以平滑路径;其次,通过状态转移函数和信息素更新等相关参数的自适应设置,提高算法在收敛效率和搜索能力上的平衡性,进而提高对障碍环境的适应性。实验结果表明,所提算法能够有效避免局部最优、目标不可达和复杂环境的适应性问题,在路径长度和效率上优于实验采用的已有算法,从而验证了算法的有效性。

基于脉冲耦合神经网络的点云曲面去噪

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的点云曲面去噪算法.该算法主要分为两步:噪声点定位和噪声点滤波.首先针对点云曲面构建一个PCNN神经网络,各个神经元的外部刺激值由邻近点的几何位置差异和法向差异构成,利用神经元输出的自适应点火捕获特性,实现了噪声点的定位;而后针对点云曲面中的噪声点,基于网格光顺中双边滤波的思想,实现噪声点的滤波,对于非噪声点,则保持原有的几何位置不变.实验结果表明,由于区分了噪声点和非噪声点,该算法较传统的点云曲面去噪算法能更加有效的去除噪声的同时并保持模型的几何特征.

加剂柴油凝点及冷滤点反弹回升的研究

加入低温流动性能改进剂生产的低凝柴油 ,在储存和使用过程中存在凝点、冷滤点反弹回升现象 ,因此对辽河原油的常压柴油、加氢裂化柴油进行了加剂研究。在低温储存条件下 ,实际加剂柴油的凝点、冷滤点反弹回升幅度比常规测试的反弹幅度大 ,在 0℃下放置 6小时直接测定的加剂常压柴油的凝点回升幅度已经达到或超过在室温下放置 3 5天的回升幅度。研究发现 ,加入低温流动性能改进剂能减缓蜡晶生长速度 ,但不能从根本上阻断蜡晶的生长。加剂柴油长时间处于低温时 ,柴油中的蜡晶逐渐长大 ,当蜡晶长大到某一定临界稳定尺寸时 ,会形成较大三维网状骨架 。

基于过滤集合的内点无功优化研究

基于过滤集合的内点算法是在传统原对偶内点法的基础上引入了可更新的过滤集合。由于采用过滤集合代替了传统的罚函数方法,该算法可以有效避免惩罚系数对算法收敛性和收敛速度的影响。同时过滤集合在迭代过程中会不断地更新,以确保在下一次迭代时新的运行点不会返回到上次迭代点的邻域内,从而解决了在迭代过程中发生振荡而导致算法难以收敛的问题。应用该方法求解电力系统无功优化问题时能有效处理目标函数中的大量不等式约束。对IEEE30、57、118标准算例的分析和试算表明,所提算法具有很好的收敛性,运算速度快。

西气东输压缩机组油冲洗技术分析与应用

压缩机润滑油系统的油冲洗是压缩机组运行前的一道重要工序,文章结合西气东输金昌压气站两台压缩机组的油冲洗工作,从润滑油温度的确定、油冲洗临时管路的优化、监测点设置、油冲洗系统用泵的选择、油箱及工作区的清理、油箱注油六个方面介绍了油冲洗的准备工作;又从矿物油系统、合成油系统、液压启动系统、油冲洗时间、油冲洗温差五个方面介绍了油冲洗过程的控制。

基于滤波合成的关键显著性目标检测方法

针对显著性目标检测过程中的背景干扰问题,提出了一种基于滤波合成的关键显著性目标检测算法。该算法将局部指导滤波与改进的差分高斯(Do G)滤波方法相结合,使显著性目标更加凸显;然后,利用得到的显著性图确定关键点集合,通过调整因子得到更符合视觉机制的显著性检测结果。实验表明,所提算法优于现有显著性检测方法。与局部对比度(LC)方法、谱残差(SR)方法、基于直方图对比度(HC)方法、区域对比度(RC)方法、基于调频(FT)的方法等相比,背景与干扰目标得到有效抑制,同时具有更高的精度和更好的召回率。

反应堆周期算法及定值优化研究

采用6组缓发中子点堆模型,模拟堆芯在初始达临界和零功率物理试验时,引入20pcm和60pcm典型阶跃反应性,研究卡尔曼滤波算法和动态滤波算法。结果表明:卡尔曼滤波算法能减弱中子瞬跳的影响,具有较好的自适应性,但在瞬态初期测量误差偏大,在大反应性引入时启动保护的响应时间较长;动态滤波算法通过优化功率相对变化量定值LAMMA,并定期调整增益相关参数λ,具有测量准确、大反应性下保护响应快的优点,但频繁定值调整耗时较多,并增加了误操作的风险;静态滤波的增益为优化的常数,具有测量准确、节省时间和安全的优点。

基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法

针对车辆的横向运动偏差及相关安全监控技术存在缺陷的问题,提出一种基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法。首先建立稳定可靠的分段切换车道线模型,然后利用单目视觉和毫米波雷达的传感器组合对车辆进行识别,筛选掉干扰车道线识别的无效候选点,如果缺少有效的识别点,则利用卡尔曼滤波和车道线等宽条件进行有效点的补充。实验证明,该方法能够准确有效的识别车道线,对于减少车辆行驶过程中安全事故的发生具有重要意义。

布料模拟算法的参数设置对点云分类结果影响分析

无论是通过点云数据建立高精度DEM还是对点云数据进行语义分割,首先需要准确分离地面点与非地面点。布料模拟算法是专门用于地面点与非地面点分割的算法,自提出以来便受到广泛关注。本文选取平地、缓坡、陡坡三种不同地形环境数据通过布料模拟算法对点云进行地面点与非地面点分类,得出布料模拟算法应用特点以及不同场景参数下布料分辨率,最大迭代次数和分类阈值对分类结果的影响,并给出参数设置原则,对使用布料模拟算法进行地面点分类具有一定参考意义。

格中粗糙集的若干性质

利用粗糙集的理论方法,对格的粗糙集和S-模糊粗糙集的一些性质进行研究。证明了上近似算子在分配格的理想(滤子)之集上的不动点之集关于包含序构成一个凝聚的Frame,给出了下近似算子在有限格的理想(滤子)之集上不动点的刻画。最后,研究了格的S-模糊粗糙子格(理想、滤子)的一些性质。

佳点集的QMC粒子滤波算法及其应用

针对粒子滤波中粒子匮乏及样本聚集问题,提出一种基于佳点集的拟蒙特卡洛粒子滤波算法(GPS-QMCPF)。该算法利用数论中的佳点集理论和方法来构造出一种新的拟蒙特卡洛序列。由于佳点集序列与随机点列和标准的拟蒙特卡洛序列相比分布更均匀、偏差更小,使得在滤波过程中状态估计的精度和收敛速度都得到提高,同时还能增加粒子有效样本数和降低重采样次数。实验结果表明,提出的算法在非线性系统状态估计精度要优于粒子滤波和标准的拟蒙特卡洛粒子滤波算法,并且在视频目标跟踪的应用中,针对跟踪目标受到遮挡的情况,算法具有更高的跟踪精度,同时跟踪的实时性也得到了一定程度的提高。

不分明化拓扑中F-滤子与网的若干性质

本文在[1]的不分明化拓扑新定义基础上,给出了不分明化滤子的定义,并且用逻辑的语义方法讨论了它的若干性质;之后讨论了子网和网的关系;最后给出了不分明化超滤子与超网的定义,同时用逻辑的语义方法证明了超滤子的极限点集与附贴集的等价关系.

SURF算法在小尺寸图像拼接中参数配置的优化

在图像拼接领域,SURF算法因其出众的时效性和鲁棒性,有着十分广泛的应用。针对SURF算法中特征点提取和描述过程中参数固定,对侧重点不同的图像拼接应用存在变通性较差的问题,提出了从窗口滤波器权值,特征点周围子区域的选择以及子区域内Haar小波变换的采样点范围三方面进行参数配置优化。针对目前主流的流媒体尺寸图像,利用控制变量法在不同的SURF参数配置下,对算法的时效性、准确性和鲁棒性等性能进行了分析;通过特征点匹配率和特征点匹配效率的比较,给出了SURF算法参数的选择策略。仿真结果表明该策略可以有效提高SURF算法在图像拼接中的运算速度和准确性,丰富算法在实时领域的应用。

基于多变量时滞系统的设定点滤波器设计

针对多变量时滞系统存在的超调过大、强耦合等问题,提出了一种新的基于等效开环传递函数的设定点滤波器设计方法。该方法首先采用等效传递函数对多变量系统进行解耦,进而对解耦后的广义系统设计内模控制器,然后通过系统响应的峰值、峰值时间以及滞后时间设计设定点滤波器,从而优化多变量系统的响应输出。仿真结果表明,该方法不仅能够消除各回路间的耦合,实现完全解耦,而且能够有效降低系统响应输出的超调量。方法设计简单,可以提高系统性能。

R_0-代数的导子

引入了代数R_0-的导子并研究了R_0-代数上导子的相关问题。利用导子的保序性、收缩性、不动点集和R_0-代数的滤子,获得了一个滤子成为好的理想导子滤子的充要条件,移植了不动点集在其他代数结构上的一些重要结果。

T-1806柴油低温流动性能改进剂的实验研究

黑龙江省化工研究院研制的T-1706柴油低温流动性能改进剂通过了中石化的成果鉴定。此产品在大庆炼化公司做了工业放大试验并对国内6家炼厂的柴油做了对比实验。结果表明，T-1806柴油低温流动性能改进剂具有很好的降凝降滤效果，冷凝点降低7～20℃，冷滤点降低7～10℃。同时，具有较好的广普性。

基于移动曲面拟合的机载LiDAR海底点云滤波方法

机载Li DAR在浅海区域获取的点云数据与陆地点云不同,陆地点云滤波方法并不完全适用于海底点云滤波。针对此问题,提出一种基于移动曲面拟合思想的海底点云滤波方法,并综合点云高程和强度信息进行阈值设定,去除各种原因造成的噪声点云。通过对某浅海区域的海底点云滤波并最终提取海底地形的实验,验证了该方法的有效性。

基于关联规则的柴油发电机组故障录波数据冗余点过滤算法

柴油发电机组故障录波数据受到现场总线、调节器输出电压等多因素影响,冗余信息较多,为提高冗余数据的过滤比例,基于关联规则设计柴油发电机组故障录波数据冗余点过滤算法。更新冗余点区域范围,计算网格内每一个阈值点到中心区域的距离,计算更新后冗余点数量,获得冗余信息的分布区域;基于关联规则建立数据相关性模型,针对每一级的关联规则,提出判定条件的标度值矩阵,对权重向量进行归一化处理,获得柴油发电机组故障录波数据的评价公式;设计冗余点过滤算法,结合数据点的相似度,剔除故障录波数据中的冗余数据。由试验结果可知,在同等网络规模下,该算法的网络传输数据总量均较高,且其数据采集次数的下降幅度最小,录波数据冗余点过滤效果得到保证。

一种复杂背景下圆弧优化提取算法

针对手机自动组装过程中,手机盖板、玻璃均是在料盘中,料盘底部一般都有防滑垫,工厂流水线作业中,手机屏幕目前无法准确定位识别的问题,提出一种降低点集离散程度的筛选排异算法用以排除手机屏幕边缘可能遇到的干扰,结合最小二乘法拟合算法对手机进行亚像素级定位:首先,对盖板玻璃图像进行预处理,使用斜向Sobel算子来提取屏幕边缘点集P;然后,提出点集离散度D概念以判断点集拟合效果;最后,基于离散度D趋近于0时,可通过最小二乘法拟合出屏幕边缘的思路,提出筛选排异算法。实验结果证明,通过筛选后的点集可有效拟合出屏幕边缘,并将误差控制在一个像素点以内。