大功率气体发动机电子节气门设计与研究

以大功率气体发动机的电子节气门为研究对象,对其进行了系统的设计和研究。在分析电子节气门机械结构的基础上,建立了电子节气门数学模型,采用冗余设计思想设计了双H桥电子节气门驱动电路。采用增量式PID控制算法对电子节气门开度进行精确的闭环控制。实验结果表明,设计的电子节气门系统鲁棒性好,具有很好的响应性和稳定性,能满足大功率气体发动机的性能需求。     

基于深度学习的高鲁棒性恶意软件识别研究

提出了一种基于深度学习的高鲁棒性恶意软件识别算法,该算法利用软件的操作码序列来检测恶意软件。首先采用类信息增益进行特征选择,然后提出了基于启发式规则的图生成算法,并将图转换为矢量空间,最后应用基于堆叠自编码器的深度学习框架对恶意和正常软件进行分类。实验评估结果说明了与现有的算法相比,恶意软件识别算法具有较高的鲁棒性。     

基于LMI的参数不确定鲁棒D稳定容错控制

针对离散时滞系统,研究了传感器失效后D稳定容错性能控制问题,给出一个对传感器失效具有完整性的D稳定控制系统的充分条件,进而讨论了参数不确定离散时滞系统的D稳定鲁棒容错控制问题,给出了D稳定鲁棒容错控制系统的设计方法及步骤,最后用设计示例及仿真结果验证了这种设计方法的有效性。     

柴油机怠速模糊PID控制的研究

研究了基于模糊PID控制的柴油机怠速控制系统,重点介绍了模糊PID控制算法在柴油机怠速控制中的应用,并对控制系统进行了仿真验证。结果表明：在模糊PID控制下,当系统模糊规则选取合适时,系统的动、静态性能均较经典的PID控制器优越。     

烤烟烘烤测控系统的设计与实现

烤烟烘烤环境因素是一个具有时变性、非线性及各因素间具有强耦合性的多变量系统.为此,利用单片机技术和传感器技术设计了一种符合烟叶烘烤需要的自适应分层模糊控制系统.该系统可对烤房的温度、湿度和通风等参量进行自动测量与精确控制.系统采用模块化结构设计,简单易用,维护方便.运行结果表明,系统运行稳定,鲁棒性强,适用于烤烟烘烤过程的自动控制.     

林业专题图数字水印版权保护研究

针对林业专题图制作过程复杂、成本高、迫切需要进行版权保护的问题,分析了JPEG图像压缩的不变属性,在此基础上提出了一种DCT域数字水印算法,该算法将水印信息嵌入到JPEG格式的林业专题图像的中高频系数当中。结果表明:因为水印信息是嵌入在中高频系数上,所以不仅嵌入的水印信息不可感知性良好,而且水印的嵌入容量也有所增加;即使对加密林业专题图进行有损压缩时使用高于预设值的质量因子,此算法仍然能够完全一致地提取出嵌入的水印信息,并且对各种噪声干扰都具有较好的鲁棒性。     

收割机作业速度多目标控制模型的鲁棒优化设计

本文围绕稻麦联合收割机作业速度控制策略问题,以收割机作业质量、作业效率、能效利用率为控制目标,基于模型鲁棒优化理论,建立了基于多目标控制的收割机作业速度控制模型;在分析各控制目标约束条件和满足收获损失率、作业效率和能效系数期望区间的基础上,考虑控制目标对田间作业参数变化的灵敏度,提出一种基于模拟退火算法的控制目标权重因子优化方法。田间试验结果表明,当草谷比变化率为40%,谷物密度变化率为29.9%时,本控制模型可将收获损失率控制在0.42%～0.43%范围内,脱粒滚筒功耗15.12～16.99kW,并能实现收割机复杂工作环境下作业速度的合理控制,进一步验证了控制模型的鲁棒性和可行性。     

煤层气发动机的空燃比控制策略研究

为了改善煤层气发动机的动力性、经济性和排放性,必须提高发动机空燃比的控制精度.针对煤层气的特性,提出了一种基于CMAC神经网络和PID复合控制的空燃比控制方法,并对其算法进行了详细的阐述.将该方法用于煤层气发动机的空燃比控制中,利用CMAC神经网络的自学习功能以及实时性好、鲁棒性强的特点,对空燃比进行实时的在线控制,并通过Simulink仿真分析,取得了比较理想的控制效果.     

DC/DC变换器的神经网络鲁棒控制

针对有非最小相位特性的二阶DC/DC(直流/直流)变换器平均值模型的特性,以Buck-Boost变换器为典型例子,提出了一个非线性反馈做内环控制器,控制其电感电流;用RBF(径向基函数)神经网络作为自适应机构,提出了一个神经网络鲁棒控制器作为电压外环控制器,控制其输出电压.证明了系统跟踪误差和神经网络权值的有界性.仿真结果表明,提出的控制器对于系统参数的不确定性具有很强的鲁棒性,并具有很好的动态性能.     

基于种间竞争的遗传算法的改进

提出基于种间竞争的基本遗传算法的改进算法,并编写程序实现该改进算法.通过考核实例计算,发现改进后的算法具有更强的鲁棒性.