变频器电磁谐波污染及抑制措施

变频器高次谐波带来的电磁干扰和污染问题危害较大,本文从变频器工程实际应用出发,从隔离、屏蔽、滤波和接地四个方面全面阐述了抑制和消除干扰的方法。     

车辆电动转向系统的卡尔曼滤波模糊PID控制

通过对车辆动力转向系统的动力学分析,建立了动态数学模型。为了克服单独使用PID控制和模糊控制时的问题,提高控制系统的响应速度,减小超调量,减小稳态误差,设计了模糊控制和PID控制相结合的多模态控制器,实现了分段控制;并由卡尔曼滤波对控制信号进行滤波处理,减小路面随机干扰和传感器测量噪声的影响,从而进一步提高了控制效果。仿真和试验结果表明,该控制方法能够明显改善控制性能。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础,是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源,采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理,在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果,并剔除非树冠信息;再以树冠信息种子对象为基础,使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围;最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界,完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明,由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异,进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%,可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

应用滤波方法提高高山松地上生物量遥感估测精度的研究

基于1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年分布在香格里拉市的34个高山松固定样地数据,以及Landsat时间序列数据集,利用谷歌地球引擎和Python,通过3种滤波算法对时间序列数据进行重构,应用随机森林算法对森林地上生物量进行估测,根据模型评价指标对重构前后时间序列数据的估测效果进行分析。结果表明：采用3种不同滤波方法重构的时间序列数据训练的非参数模型,其拟合精度和预测精度均高于滤波前时间序列的预测精度,整体均方根误差和相对均方根误差指标均优于滤波前数据,其中ARMIA方法最佳。应用滤波方法在一定程度消除了影像自身所携带的大量噪声和不确定性,有效地提高了数据质量,提高了高山松地上生物量遥感估测的精度。     

基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。     

个性化推荐攻击检测模型研究

协同过滤是最核心、最典型的个性化推荐技术,广泛应用于电子商务,但其推荐结果对用户偏好信息的敏感性使得推荐系统易受到人为攻击,电子商务推荐安全成为个性化推荐能否成功应用的关键。作者先简要介绍了个性化推荐及推荐攻击的基本概念;而后分析比较了各种攻击检测模型。     

基于Kalman滤波农用车辆导航定位方法

因RTD-GPS定位精度不能满足农田导航作业的需要,研究了一种提高农用车辆自动导航定位精度的方法.建立天线补偿模型,对GPS天线晃动引起的误差进行了补偿;建立基于Kalman滤波模型,融合多传感器信息;使用自主开发的基于VRS的GPS接收机,作为RTD-GPS.将RTD-GPS、电子罗盘以及速度传感器获得信息进行Kalman滤波,其结果和高精度GPS数据进行了比较.实验证明,直线跟踪中,平均偏差由1.6019m减小到0.597m;曲线跟踪中,平均偏差由1.2085m减小到0.4861m.     

基于声发射技术的木材害虫信号特征检测

针对木材害虫声发射（AE）信号检测问题,研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量,为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段,通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征,并对其进行重构与信号解析。结果表明,麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近,其信号的能量在16:00最高,反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。     

基于Web投票机制的免疫协同过滤推荐技术研究

针对投票机制的个性化推荐系统,利用人工免疫网络模型的动态适应性、自组织性等特性,通过构建用户的兴趣模型来设计用户投票行为的抗体（抗原）编码及交叉克隆算子,并通过人工免疫网络模型来产生高效的推荐结果。