一种新型的流媒体系统设计与实现

介绍了一种适用于网络带宽不稳定环境下的高效、可扩展、自适应以及鲁棒性高的视频流压缩与传输技术,并以此为基础最终实现了一个流媒体系统。该系统由流媒体压缩和网络传输控制两部分组成,详细介绍了这两部分所采用的关键技术。     

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。     

莲子机械自动去芯自适应定心技术与样机试验

针对莲子在自动化去芯过程中的钻偏问题,提出了莲子自适应定心方法,该方法基于一种由曲柄滑块机构与平行四边形机构组合而成的自适应定心装置,能实现去芯钻头位置随莲子大小变化而自动调整。利用随机优化算法对机构中的连杆参数进行了优化,实现去芯钻头轴线保持与莲子轴线同轴,理论定心偏差为0.0448 mm。研制了一种自适应莲子去芯机,进行了未分级莲子的去芯试验,结果表明:自适应莲子去芯机钻正率达91.25%,远高于现有去芯设备,初步验证了自适应定心方法的有效性与实用性。研究结果为莲子优质钻芯设备设计、与莲子形状类似物料的优质钻孔设备研发提供参考。     

应用可见/近红外高光谱成像测定鲑鱼片脂肪含量分布(英文)

脂肪作为一种重要的品质参数,在大西洋鲑鱼片中的分布很不均匀。为寻找一种能替代脂肪化学检测的快速无损的方法,该研究应用可见/近红外高光谱成像测定大西洋鲑鱼片的脂肪含量分布。分别采用可见/短波近红外(400-1100 nm)和近红外(900-1700 nm)系统获取大西洋鲑鱼片样本的高光谱图像。提取样本图像的平均光谱并与其相应的脂肪含量化学值采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machines,LS-SVM)建立相关性模型。为降低高光谱图像的共线性和冗余度,基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)分别在可见/短波近红外和近红外光谱区间提取16个(468,479,728,734,785,822,863,890,895,899,920,978,1005,1033,1040,1051 nm)和15个(975,995,1023,1047,1095,1124,1167,1210,1273,1316,1354,1368,1575,1632,1661 nm)特征波长,并分别建立PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的性能优于全波段模型,且近红外区间的特征波长PLSR模型为最优,预测决定系数(R2p)为0.92,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.92%,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.50。最后,将最优模型用于预测高光谱图像上所有像素点的脂肪含量以展示样本上脂肪的分布。此外,还基于该技术对大西洋鲑整鱼片实现了脂肪分布可视化。结果表明高光谱成像技术结合化学计量学方法在大西洋鲑鱼片脂肪的定量和分布可视化上有一定的研究和应用前景。     

工程车辆并行自适应神经网络自动换挡控制

为了解决工程车辆在重载作业时传动系统效率大幅下降的问题,以工程车辆"两参数"换挡规律为依据,提出一种并行自适应神经网络自动换挡控制的方法。结构上由神经网络控制、自适应神经网络模型、网络评价和运行监控模型组成。仿真结果表明,该控制方法提高了工程车辆液力机械传动系统效率,有效地克服了神经网络控制实时性差,难以在工程实际中应用的问题,实现了换挡控制的智能化。     

基于高光谱与集成学习的单粒玉米种子水分检测模型

为建立单粒玉米种子水分含量的高精度检测模型,制备了80份不同水分含量的玉米种子样本。针对玉米种胚朝上和种胚朝下分别进行高光谱反射图像采集,每份样本取样100粒,波长范围为968.05～2 575.05 nm。采用PCA快速提取单粒种子光谱,经多元散射校正预处理后,分别采用随机森林(RF)和AdaBoost算法建立单粒种子水分检测模型,并集成两种算法特征提出基于加权策略的改进RF用于单粒种子水分含量建模。利用单粒玉米种子胚朝上的光谱信息建立的改进RF模型训练集相关系数R为0.969,训练集均方根误差(RMSEC)为0.094%,测试集R为0.881,测试集均方根误差(RMSEP)为0.404%;利用单粒玉米种子胚朝下的光谱信息建立的改进RF模型训练集R为0.966,RMSEC为0.100%,测试集R为0.793,RMSEP为0.544%。实验结果表明：改进RF的泛化能力和预测精度明显优于RF和AdaBoost算法;种胚朝上的单粒玉米种子水分含量检测模型优于种胚朝下的模型。高光谱检测技术结合集成学习算法建立的玉米种子水分检测模型预测精度高,稳健性好。     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验

针对在丘陵山区小田块中大型农业机械运移不便、作业效率不高和田头调头操作受限等问题,设计了一种针对轻简履带式车辆的基于运动学模型和几何模型的模糊自适应纯追踪控制器。以轻简履带式油菜播种机为研究平台,结合北斗RTK构建了一套自动导航作业系统,根据播种作业需求采用有限状态机设计了田间自动导航作业控制策略。开展了模糊自适应纯追踪控制器与纯追踪控制器的仿真及实地对比试验。仿真结果表明,与纯追踪控制器相比,模糊自适应纯追踪导航控制器具有上升时间短和超调小等特点。水泥路面试验表明,当行驶速度为0.8m/s时,模糊自适应纯追踪控制器最大跟踪偏差为0.039m,平均绝对偏差为0.018m。在旱田路面前进速度0.5、0.8、1.2m/s下,直线导航跟踪最大跟踪偏差分别不大于0.082、0.086、0.092m,平均绝对偏差分别不大于0.031、0.032、0.034m。并对自动导航作业系统进行试验,试验结果表明,所设计的导航控制器直线跟踪稳定,满足丘陵山区小型田块油菜播种要求。     

四轮独立驱动高地隙无人喷雾机轨迹跟踪自适应控制

针对高地隙喷雾机在自主导航作业中因侧滑影响而导致轨迹跟踪精度降低的问题,提出一种基于四轮独立驱动(4WID)高地隙无人喷雾机的自适应控制方法。首先,建立4WID高地隙喷雾机的运动学模型;然后基于运动学几何约束和速度约束,引入两个表征侧滑效应的参数构建改进位姿误差模型;最后将参数自适应与反步控制方法结合,设计自适应控制律实时估计并补偿侧滑效应。以典型的U形作业路径为例,在考虑和不考虑侧滑的情况下分别进行了仿真和试验验证。仿真结果表明：本文提出的控制算法在喷雾机出现侧滑的情况下可以保证较高的轨迹跟踪精度;水田试验表明,当喷雾机在常规作业速度3.6km/h时,与不考虑侧滑的轨迹跟踪控制算法相比,喷雾机轨迹跟踪的横向平均绝对误差减小至0.041m,标准差减小至0.059m;纵向平均绝对误差减小至0.018m,标准差减小至0.015m;航向平均绝对误差减小至2.56°,标准差减小至3.57°。     

基于自适应滤波算法的树木年轮测量方法

为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,因此降低了年轮测量仪的测量精度。自适应低通滤波算法的滤波系数可随滤波器输入值和输出值的变化自动进行调整,提高了噪声滤除效果,减少了有效信号损失。使用自主研发的年轮测量仪测量了大、中、小3种径阶的60个落叶松圆盘,记录直流电机原始电流信号,分别采用自适应低通滤波算法和普通低通滤波算法对原始电流进行滤波处理,根据滤波后的电流波形图,预估圆盘年龄,并计算2种滤波算法的年轮识别正确率。结果表明,自适应低通滤波器年轮识别正确率的平均值为89. 66%,普通低通滤波器年轮识别正确率的平均值为75. 84%;当平均年轮宽度变窄时,自适应低通滤波器的年轮识别正确率从95. 61%下降到82. 02%,下降了13. 59个百分点,而普通低通滤波器的年轮识别正确率从86. 37%下降到62. 30%,下降了24. 07个百分点。表明自适应低通滤波器年轮识别正确率高,自适应能力强,年轮识别精度稳定。