摘要：为了精准掌握污水处理系统活性污泥中微型动物的种类,及时调整污水处理工艺,针对传统机器学习需要人工设计特征、提取特征、设计分类器等复杂过程的弊端,提出一种基于注意力机制和迁移学习相结合的污水活性污泥中微型动物的深度学习识别方法。在迁移学习的基础上,通过对传统的VGG16模型添加注意力模块(SE-Net block),调整输出模块,采用数据增强方法扩充数据集。实验结果表明:相比于改进前的模型,改进后的模型(T-SE-VGG16)能够准确识别不同类型污水活性污泥中的微型动物,测试准确率为98.21%,提高了识别精度,缩短了训练时间,模型收敛速度快,泛化能力强。结果证实了T-SE-VGG16模型对污水活性污泥中的微型动物识别的可行性和可靠性。

摘要：文章针对一类具有参数不确定性和未知扰动项的非仿射非线性系统,提出了一种基于奇异摄动理论的鲁棒自适应控制方法.首先,通过控制输入构建了一个快变子系统,为原系统引入时标分离特性,使闭环系统可以在快变和慢变时间尺度上分解为两个降阶子系统:边界层子系统和降阶慢变子系统.在快时间尺度上,通过设计边界层子系统的结构使其在平衡点处指数稳定;在慢时间尺度上,针对含有参数不确定性和未知扰动项的降阶慢变子系统设计鲁棒自适应控制器.根据奇异摄动理论,闭环系统的跟踪性能可由降阶慢变子系统近似.文章提出的控制方法同时考虑了参数不确定性和未知扰动项的影响,在不忽略非仿射结构的前提下实现控制目标,不依赖于原系统的时标分离特性,且避免了反步法中的“复杂性爆炸”问题.两组与参考文献控制方法的对比仿真结果验证了文章控制方法的有效性.

摘要：介绍了一种运用于微型电动车的电池管理系统设计方案。针对锂离子电池在使用过程中安全性不高,利用效率低等问题,设计了以MC9S12GRMV1为核心控制器的硬件电路,实现了对电池组的单体电压、温度及绝缘电阻的监控。针对SOC估算不精确的问题,对传统粒子滤波算法重采样进行改进,最后以二阶Thevenin电池模型进行仿真,仿真表明改进型粒子滤波算法在SOC估算精度上有提高。

摘要：凸轮角速度控制是维持高压油管压力稳定的关键因素之一,为了使高压油管的压力具有较小波动,对高压油管的燃油注入和喷出两个工作过程进行了分析.根据凸轮运动方程,运用流体动力学方法获取柱塞腔与高压油管内部燃油的压力与密度的动态变化过程,通过建立凸轮转动角速度的优化数学模型,采用Matlab数值求解得出最优凸轮转动角速度.数值结果表明,可以使高压油管在工作过程中保持压力的稳定,压力变化的最大幅度为4.87 MPa,此研究方法可为高压共轨电控燃油喷射系统的优化设计提供有益的参考.

摘要：本文针对带有驻留时间约束的离散时间切换线性正系统,提出了依赖驻留时间的时变分段线性余正Lyapunov函数方法,得到确保系统渐近稳定的充分条件.另外,将此方法推广到离散切换正系统的L1增益性分析中,得到系统具有未加权的γ–L1增益的充分条件.进一步,对离散切换正系统设计一个时变H∞反馈控制,使闭环系统具有最小γ–L1增益.最后给出一个数值算例验证文中的结论.

摘要：自适应动态规划具有自适应、无模型和最优性等特点。针对一类具有不确定扰动的非线性系统跟踪控制问题,通过将原系统跟踪控制问题转化为其标称系统的最优控制问题,给出相应的理想最优控制器,并证明所提出的控制器能使得原系统跟踪给定的参考信号。然后利用神经网络分别对系统的动态特性和代价函数进行逼近,并用于所提出的最优控制器设计当中。

摘要：随着燃气输配管网规模不断扩大和结构日渐复杂,确保燃气管网运行的安全性、稳定性和可靠性成为了燃气管网发展研究的的重点。本文介绍了燃气输配管网水力计算的基本方法理论,对遗传算法、蚁群算法和神经网络算法在燃气管网优化设计中的应用进行总结和分析,以期为相关研究提供一定的参考。

摘要：受最大连接数、数据带宽等因素的影响,图像传输质量波动性较大,导致现有视频监控系统传输效率较低。基于EPOLL机制完成实时监控传输系统的设计与实现,建立EPOLL机制模型,分析摄像头与Linux内核架构的关系,定义图像传输协议,实现客户端图像帧请求及数据解析,最后于GTK+平台实时显示。实测数据验证,相对于传统的SELECT和POLL模型,EPOLL模型的适应性更强、传输效率更高、稳定性更好,为视频采集、视频监控等实时应用提供了一定的参考价值和技术支撑。

摘要：为解决商用碗碟清洗分装流水线依赖人工进行碗碟分拣的工程技术问题,以实现碗碟清洗流水线的碗碟分拣工序的智能化,研究并设计了基于视觉伺服控制的碗碟自动分拣机器人。该分拣机器人采用了直角坐标机器人结构,首先通过垂直安装在机器人上方的摄像头摄取待分拣碗碟图像,再利用视觉伺服控制软件中的经过训练的碗碟类型SVM分类器,对流水线上待分拣碗碟的形状进行识别,再进一步根据摄像系统的参数标定结果,利用图像处理的方法计算出碗碟的直径大小和相对X-Y坐标距离,并结合直角坐标机器人Z轴末端的超声波测距值,最终控制机器人完成碗碟吸取的动作。所设计的分拣机器人具有重复精度高、结构简单、造价低的优点,对提高商业碗碟清洗分装流水线的效率,优化分拣工序有着重要的意义。

摘要：图像处理技术在生活中各个领域都有着广泛的应用。由于嵌入式图像处理存在性能局限性,计算机图像处理又存在设备成本及体积方面的局限。对此本文提出一种云服务器图像处理系统,该系统可实现对物体的辨别并将结果反馈给使用者。系统通过将采集到的图像传至服务器,在服务器中调用训练好的神经网络模型对采集到的图像进行物体辨别并把结果通过手机App和云服务器终端控制系统返回给用户。该系统采用模块化设计以及虚拟化硬件的处理使得图像处理可以更便利的应用于多种需要摄像头物体辨别的场合之中。