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文档格式:PDF 文档大小:1.35MB 文档页数:7
针对电机驱动系统进行了基于有限时间控制器的结构/控制一体化设计.针对电机驱动系统跟踪控制问题,采用有限时间收敛方法设计了跟踪控制器.考虑系统状态信息不可测的情况,设计了有限时间滤波控制器,在估计系统速度信息的同时实现了有限时间跟踪控制.为进一步提升系统控制性能,考虑结构与控制之间存在的耦合问题,对电机驱动系统进行结构/控制一体化设计.首先针对电机驱动系统设计了同时考虑结构优化和控制器优化的一体化性能指标.所设计一体化性能指标能够在满足控制性能要求的同时,得到所能驱动的最大负载.同时优化系统的结构参数与控制器参数能够使控制系统达到全局最优,从而取得良好的控制效果.随后,采用嵌套优化策略对电机驱动系统的一体化设计问题进行简化,采用自适应步长的布谷鸟搜索算法对控制器参数优化问题进行求解,得到了一体化最优解.通过数值仿真验证了所提方法的有效性
文档格式:PDF 文档大小:592.41KB 文档页数:7
提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法,并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理,并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元,初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体,并将其转化为结构元素格式,以图像二维熵定义抗体适应度,根据子图像本身结构特征信息,寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测,合并各子图的分割结果,实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性
文档格式:PPT 文档大小:125KB 文档页数:7
◆理解数字滤波器结构的表示方法 ◆掌握IR滤波器的基本结构 ◆掌握FR滤波器的直接型、级联型、线性相位结构,理解频率抽样型结构 ◆了解数字滤波器的格型结构
文档格式:PPT 文档大小:648KB 文档页数:64
第4章C语言程序结构 4.1程序结构概述 4.2顺序结构 4.3选择结构 4.4循环结构 4.5无条件转向语句
文档格式:DOC 文档大小:433KB 文档页数:73
教学内容 1、绪论及细胞的形态结构 2、细胞的结构及后含物与细胞分裂 3、组织及其类型 4、微管系统、种子和幼苗 5、根的形态、功能、类型、初生结构 6、茎的功能、形态、初生结构 7、叶的形态、功能与结构 8、花的概念、组成与花芽分化花药的发育与结构
文档格式:DOC 文档大小:31.5KB 文档页数:2
20-1氨基酸 氨基酸的分类和结构、氨基酸化学性质、氨基酸的合成。 20-2多肽; 教学内容 多肽的结构及多肽的合成。 20-3蛋白质; 蛋白质的化学性质; 蛋白质的一级结构、二级结构、三级结构和四级结构。 20-4核酸
文档格式:PDF 文档大小:1.25MB 文档页数:7
针对装药结构对聚能爆破煤层增透的影响,在分析装药结构对爆炸应力波传播特性、爆破裂隙分区影响的基础上,基于平煤十矿己组煤层瓦斯地质条件设计了煤层深孔聚能爆破现场试验方案,通过现场试验探讨了装药结构对煤层深孔聚能爆破在水平方向和竖直方向上的影响.实验结果表明:装药结构影响煤层深孔聚能爆破增透效果,煤层深孔聚能爆破后,在水平方向爆破影响区内瓦斯抽采浓度平均增幅为52.78%;竖直方向上距离爆破孔相同距离的考察孔在爆破后,处于爆破孔上方的考察孔无炮烟逸出,处于下方的考察孔有炮烟逸出,证明偏心不耦合装药结构对爆破孔上方煤层影响小于对下方煤层影响,爆破孔上方爆破裂隙范围小于下方爆破裂隙范围
文档格式:DOC 文档大小:31.5KB 文档页数:1
4-1节组织职能与结构设计 《管理学基础》第十四次课授课计划 第四章组织 第一节组织职能与结构设计 1.了解组织职能和组织工作的原则; 2.了解部门划分的原则与方法; 3.掌握组织结构设计的原则与方法 4.掌握三种常见的组织形式 5.掌握组织结构设计的基本原理及高层与扁平结构的特点
文档格式:PDF 文档大小:619.99KB 文档页数:14
1.初步了解折叠纸盒的特点与原材料。 2.了解折叠纸盒的主体结构、局部结构和特征结构。 3.掌握管式折叠纸盒结构设计,会设计管式折叠纸盒的平分角,掌握旋转角求解公式,掌握管式折叠纸盒的盒盖与盒底结构设计
文档格式:PDF 文档大小:1.54MB 文档页数:10
针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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