医院病区护理智能化监控系统检测控制的研究与实现

从医院实际出发，根据临床治疗对点滴速度的调控要求，本系统在基本模糊控制的基础上研制出二级模糊控制器，采用量化因子和比例因子分步整定积分输出的模糊算法，实现了系统调节稳定、超调小、响应快的控制效果。     

虚拟仪器语言在药品冷冻干燥测控程序中的应用

为了提高冷冻干燥系统的可靠性，冷冻干燥系统的各类参数的采集与控制对于冻干工艺过程十分必要。本文使用虚拟仪器语言LabVIEW进行软件编程，与各类硬件通讯，来实现对冷冻干燥系统中药瓶的质量、各点的温度。干燥箱压力等进行监控，并拟将数据保存。本文结合冷冻干燥机，进行测量控制系统的设计；测量与控制系统硬件的选型；测量与控制方案的设计；测量与控制参数的选择和整定；自动采集与控制软件的研制。     

PVC聚合反应的温度控制和参数整定

聚合反应的扩建改造项目 ,通过对三分程控制方案的分析和仿真 ,改变整定参数 ,提高控制精度 ,是一个用技术取得经济效益的方法 ,建议大家一谈。摘要　本文讨论了我厂PVC聚合反应的温度控制方案 ,对现有控制系统的分析和仿真表明 ,通过调整主、副温度控制器的参数能够改善温度控制系统特性 ,实践证明调整是有效的 ,并取得了较好的质量控制效果     

基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法.该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真实验验证了该控制策略的有效性.     

鲁棒PID参数整定方法

在PID参数整定中充分考虑被控对象的不确定性信息，提出了基于MiniMax原则和EISE指标的鲁棒PID参数整定方法。根据PID闭环控制系统的特性，在MiniMax求解中，采用空间分隔的方法解决了SQP存在的局部极值问题。仿真表明鲁棒PID在被控对象动态特性发生很大变化时仍可以保持较好的控制品质。     

基于GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

近晶相液晶彩色显示用着色剂(I）——烷氧基苯氨基蒽醌衍生物的合成与性能

根据改进的量子进化算法提出了一种PIλDμ控制器整定方法。在该方法中,控制器的5个参数Kp,Ki,Kd,λ,μ被选为优化变量。在染色体中,每个量子位有3个Bloch球面坐标,经过解空间变换后,它们对应待求参数的值。同时,在每一代中,最优染色体和最优解可被选择出来,并根据得到的解的性能进行染色体的更新和变异操作。经过若干次的迭代操作,可以得到最优PIλDμ控制器的参数值。在迭代过程中,以积分时间乘以绝对误差(ITAE)作为控制器的性能指标进行最优解的判定。与其他整定方法得到的控制器性能比较,仿真实验结果说明了此方法的有效性。     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性，提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法，将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型，从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线，由于径向基函数网络具有许多优点，该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义，参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于小波变换的一阶线性变参数分布参数系统预测控制

介绍了小波及其乘积运算矩阵和离散时间分布参数系统的预测控制，对一阶线性变参数分布参数系统用Haar正交小波基进行了逼近。将Haar正交小波应用于一阶线性变参数分布参数系统的预测控制研究，仿真结果验证了算法的有效性。     

基于神经网络的容错控制在CSTR对象中的应用

将扩展卡尔曼滤波用于RBF网络的权值更新,使该网络能满足动态建模的要求,不仅很好地逼近正常工况下的对象,也能及时有效地重构故障工况模型。基于Lyapunov稳定性推导得到的PID参数自整定算法,保证了基于RBF网络的PID控制算法使跟踪误差收敛。在CSTR系统中,仿真实例说明该方法用于对象元部件故障的检测是有效的。     

一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法

针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法（IMC PDPID）。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明：该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。     

基于最小二乘支持向量机的非线性通用模型自适应控制

将模型参考自适应控制方法应用到基于最小二乘支持向量机的通用模型控制策略中,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而克服了通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,保证了通用模型控制策略的可实现性。另一方面,加入模型参考自适应环节,提高了该控制器的实时性和鲁棒性,其参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验结果验证了该控制策略的有效性和更好的鲁棒性。     

基于FFT频域积累的非接触生命参数信号检测

目的：提高非接触生命参数检测系统信噪比。方法：采用两种基于FFT的频域积累检测方法，利用Matlab软件环境编写算法，进行仿真实验与实际信号处理。结果：该方法提高了非接触检测系统信号的信噪比，能够在强噪声背景下检测出生命参数信号。结论：该方法适用于低信噪比下的微弱信号提取，在本系统中得到了较好应用。     

基于数据驱动的闭环脑机接口设计

基于神经元峰电位的植入式脑机接口开展相关研究,通过搭建大脑皮层仿真模型,并在控制理论分析的基础上进行自发单关节运动任务。使用自适应维纳滤波器完成神经元放电活动的线性解码器设计。通过分析发现在视觉反馈信息缺失时,解码器性能严重下降。针对此问题,使用基于数据驱动算法的紧格式无模型控制算法产生刺激信号来刺激仿真大脑皮层感觉区神经元,使其跟踪存在感官反馈时感觉区神经元的放电活动。由于感觉区神经元放电信息的恢复,解码器在感觉反馈信息缺失时的性能也得到了恢复。最后,通过仿真验证了基于数据驱动算法的人工感官反馈有效性,并与整定的PID控制算法对比,结果验证了本文设计的闭环系统的有效性。     

单一及端基异构混合型半乳糖脂衍生物抑菌功效的初步研究

针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统,提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法,并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力,对参数进一步在线调整。将所提出的控制器用于污水处理BSM1仿真平台的溶解氧浓度控制,控制性能优于常规的模糊控制器,仿真结果表明了该控制策略的有效性。     

一种引入ISODATA动态聚类的医学图像中值滤波算法

目的；提出一种医学图像中值滤波算法，以改进经典中值滤波存在的不足。方法：将模式 识别中的ISODATA聚类引入到中值滤波算法中，将分类的结果作为参数来确定如何进行中值滤波，以及是否需要进行中值滤波处理。结果：本算法能够滤除严重的脉冲噪声干扰，同时保持图像细节。结论：本算法跟经典中值滤波算法相比，提高了信噪比，增强了图像质量。     

带有未知参数的非线性系统递阶模型跟踪控制器的设计

从参数估计与最优控制双目标优化的观点出发,采用大系统中分解-协调的方法,给出了一种对非线性系统四级递阶模型跟踪控制的算法,并用于求解带未知参数的同步电机励磁控制问题。仿真结果表明,此算法计算简便、结构分明,能达到较好的参数估计精度,而且能使非线性对象很好地跟踪模型。     

基于非参数回归的呼吸运动预测方法在实时跟踪放疗中的应用

目的在实时跟踪放疗中,需要通过预测来补偿系统延迟的影响。但由于呼吸运动的不规则性,利用传统的方法很难满足要求,本研究提出应用非参数回归模型进行预测。方法采集11名受试者的呼吸运动数据,然后运用非参数回归数学模型进行预测,并与自回归模型和BP神经网络的预测结果进行比较。进一步地,针对预测过程中出现的"异常状态"提出了一种改进的非参数回归方法。最后将预测算法与测量系统相结合,验证算法实时预测的有效性。结果经测试表明,在不同的预测长度下,非参数回归法在预测精度和实时性两方面均有很好的表现,改进的方法能大幅减小"异常状态"的预测误差,且与测量系统结合后,算法同样能实时准确的进行预测。结论非参数回归法在呼吸运动预测中准确度高、实时性好,能满足实时跟踪放疗的要求。     

多指标约束的满意PIλDμ控制器设计

当前,对于分数阶PIλDμ控制器的研究基本都集中在稳定域分析或针对单一指标的参数整定,但在实际工业应用中,控制器的设计常常需要考虑多种因素,使控制系统同时满足多个性能指标,而各个性能指标之间往往存在竞争关系,很难取得平衡。针对这个问题,本文根据满意控制思想,提出了一种多指标约束的分数阶PIλDμ控制器的设计方法,讨论了在扰动衰减H∞指标、灵敏度指标以及控制代价指标约束下PIλDμ控制器参数满意解集的求取策略,并通过仿真验证了该方法是可行有效的。     

在线学习控制参数的实时专家系统

通过模仿专家整定控制参数的启发式过程,开发了一种在线实时的专家式控制参数自学习算法。它是一个实时专家系统。阐述了基本思想,介绍了各部分的具体设计,还在计算机上进行了性能验证。