智能自适应

智能自适应（精选11篇）

智能自适应 篇1

一、引言

电动汽车智能自适应充电技术的应用研究, 将加快我国新能源汽车领域的研究, 为纯电动汽车的发展奠定基础。同时在其他行业也有非常广阔的应用前景。

传统的充电方式可以分为以下几种:慢速充电方式、快速充电方式、更换电池充电方式等。以上每一种充电方式都有其自身缺点, 在日常生活中对于一些普通场合, 能满足人们的需求, 但如果将这种充电方式应用于电动汽车中, 就将会制约我国电动汽车产业的发展。这种常用的充电技术, 不但充电时间过长, 还会减少电池使用寿命, 同时对充电电网干扰严重等很多缺点, 形成一个技术瓶颈。要想解决这个技术问题, 有两种思考方向, 一种是采用新型的材料制成电池, 一种是采用新型的充电技术。

智能自适应充电技术的应用研究, 将根据电池本身在充电过程中所体现的动态特征进行分析和控制, 通过智能监测系统实现对电池充放电过程的监控, 可以识别不同类型的电池, 并根据实际其测试指标, 选择合适的充电方式, 在保证电池使用寿命不变的前提下, 尽量缩短充电时长。系统还具有故障分析与自动保护功能, 在待机状态下实现低功耗输出。

二、充电最佳工况点研究

电池在充放电过程中所体现出的动态特性, 在实验室通过大量不同材质的电池进行测试, 在大量实验数据的基础上, 我们进行分析研究, 发现充电温度、湿度、电池容量、种类、充电电压、电流等因素都影响和制约电池充电过程。在实验室中, 我们通过不同种类的电池和充电方式进行测试, 根据电池在充电过程中的动态特性曲线, 忽略次要因素, 经大量实验分析得出:在电池充电过程中, 要想得到最佳充电工况点, 应将充电温度控制在0.2~2.0℃之间变化, 随着充电时间的增加, 存储电荷数量将增加, 但同时电池的使用寿命也会缩短, 那么在合适的温湿度及相应条件下, 保持充电过程电池温度的变化在理想范围之内, 我们可以通过计算与仿真得到电池充电过程最佳工况点。

三、智能自适应快速充电系统整体设计

1. 系统整体设计

智能自适应快速充电系统的设计应包含以下几个单元:系统电源单元, 单片机控制单元, 电池类型检测单元, 显示与打印单元, 报警与自保护单元, 充电过程监控单元 (充电电压监控电路, 充电电流监控电路, 充电过程温度监控电路) , 数据采集与处理单元 (常规数据的存储, 充电时间与电压、电流的选择计算, A D信号转换与处理) , 输入与输出单元 (按键输入, 打印输出, 显示输出) , 无线通信单元组成, 如图3-1所示。

2. 控制算法设计

在系统设计过程中, 考虑系统的安全性、稳定性与经济性, 本设计采用的双闭环控制方式, 并通过数字PID控制算法进行调试。系统根据检测电池类型输出期望值, 通过监控单元控制数据采集与处理单元转化相应充电电压与电流, 并检测充电过程中电池的温度变化, 利用控制电路把电池温度控制在要求范围内

3. 控制算法参数的整定

在智能数字化控制系统中, 参数的整定十分重要, 参数整定的好坏将会直接影响系统的调节品质。本设计采用简单易行的工程整定法, 即扩充临界比例度法, 并根据工程经验确定好PID控制器的结构以后, 进行PID控制器的参数整定。

四、整机性能测试

在实验室中针对不同材质、相同规格充电电池进行多次重复性实验, 测试基础数据如下表4-1所示, 实验室基本参数如下, 温度25℃, 湿度40%。

五、结论

电动汽车智能自适应充电系统的设计, 是采用快速充电方式中智能控制方式, 通过理论仿真建模分析, 我们得到充电时间与电池使用寿命最佳工作点, 通过智能控制系统进行控制, 在控制过程中采用闭环PID算法, 并利用理论推导与工程实践经验相结合, 得到PID控制最佳整定参数, 实现对整个充电过程实时智能控制。在实验室中利用制作成的充电样机进行多次重复性实验, 发现基本实现设计初期目的, 可以本设计是一种较为理想的智能自适应充电装置。

摘要：电动汽车快速充电技术的应用研究, 将推动我国新能源汽车的迅速发展, 本设计中采用快速充电方式对充电电池进行充电, 通过在实验室进行数学建模与仿真, 获得充电参数的最佳工况点, 又在整体控制方式中采用智能控制, 并利用PID控制算法对系统实时进行控制, 使系统整机性能得到提高, 同时系统样机在实验室多次实验, 并获得有价值数据为日后研究工作的参考资料, 是一种新型的智能充电装置和一种新型的充电技术应用。

关键词：单片机,快速充电,脉冲,PID,监测

智能自适应 篇2

关键词：教育信息化；计算机自适应性考试；考试信息化；语言测试

中图分类号：GTP393文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2014）08-0081-05

当代计算机科学的日益普及和信息技术及网络技术的高速发展，不仅对语言教学模式和语言教学手段的完善发挥了重要作用，而且还全面提升了教育信息化和考试信息化的水平。进入本世纪以后，以项目反应理论（Item Response Theory,简称IRT）为基础的计算机自适应性考试模式（Computer-Adaptive Testing，简称CAT），在国内外语言测试领域的应用已经由理论探索阶段进入了实践探索阶段。2000年，美国ETS（Educational Testing Service）即开始对计算机自适应性TOEFL考试的可行性问题进行了实验研究，并于2005年正式推出了计算机网络版的TOEFL考试（internet-Based TOEFL，简称TOEFL iBT）。与此同时，美国大学入学考试（SAT）、研究生入学资格考试（GRE）以及全美建筑师资格考试等也相继尝试将传统的纸笔测试方式向计算机自适应性测试方式过渡（Sawaki et al.，2008）。

从上个世纪末开始，国内也陆续对计算机自适应性考试进行了许多探索。漆书青、戴海崎（1986）、谷思义等（1990）分别对CAT测验的模式和在英语水平测验中的应用问题进行了初步探索；谢小庆（2008）教授对中国汉语水平考试（HSK）自适应性测试的可行性问题进行了实验，并开发出了国内第一个计算机自适应性HSK模拟考试系统；2008年，全国大学英语四、六级考试也对自适应性测验方式进行了尝试。综观上述研究成果，我们不难发现，计算机自适应性语言测试在考试个性化、测验信度和测验效率等方面确实具有纸笔考试无法比拟的优势。不过，上述研究主要是针对以分离式（discrete）、客观性多项选择题为主要测验方式所进行的探索和研究，不少研究成果对于传统的基于共同刺激材料（stimulus）的阅读理解测验项目的CAT考试却鲜有涉及。因此，本文将在对CAT测验原理和测试逻辑过程进行考察的基础上，专门就CAT在阅读理解测验中的计算机智能选题方法问题进行研究。

一、计算机自适应性考试的原理

计算机考试和计算机自适应性考试是最近几年国内外语言测试和教育测量界研究的热点问题之一，由于两种测试方式所依托的信息技术背景完全相同，而且与传统的纸笔测验方式存在显著的差异，所以两者经常被误解，因此我们有必要首先澄清两者之间的基本关系。

所谓计算机考试，顾名思义，即被试通过计算机终端完成测试的过程，也称之为基于计算机的考试（Computer-Based Testing，简称CBT）。而计算机自适应性考试的标准英文名称则是“Computer-Adaptive Testing”或“Computerized Adaptive Testing”，简称为CAT。CBT和CAT之间存在很多相同的地方，但也存在本质的区别（见图1）。

首先，CBT和CAT考试都是以计算机科学和网络技术为依托，测验的内容都是通过网络化传递和呈现，考生全部在计算机上完成测试的过程。与传统的纸笔测试相比，CBT和CAT的考试效率和评分效率更高，答题的方式更加便捷（熊春明，吴瑞，2006）。

其次，CBT和CAT也存在若干不同的地方，其中最本质的区别在于两者的测量理论基础完全不同。CBT考试的理论基础是经典测量理论（Classical Testing Theory，简称CTT），而CAT考试的理论基础则是现代项目反应理论。所以，基于计算机信息科学和网络技术，不仅可以开发和实施CBT考试，也可以实施CAT考试，甚至还可以进行CBT和CAT混合型考试模式的设计，即半适应性测验，因此，两者的差异不是体现在信息技术手段方面，而是测量理论和计算机施测时的计算模型方面。

在CBT考试中，所有的考生，无论其语言水平差异有多大，都必须在相同的时间内完成由相同题目构成的定长测验。由于考生的语言水平和测验题目的难度指标一般符合正态分布（见图2），因此，难度较低的部分题目，比如N1和N2部分的题目对于考生团体中语言水平较高的E组和F组考生而言，由于题目的难度水平已远低于其语言水平，所以考生在回答这部分题目时根本无法获得有效的分数差异（ceiling effect）。同样，对于语言水平较低的A组和B组考生而言，试卷中较难的N5和N6部分题目的难度则太难，考生在回答这部分试题时就会产生地板效应（floor effects），即考生的分数普遍较低，考生对这部分测验题目的回答几乎无法提供任何测量信息。另外，由于受CTT测量理论的严格平行测验假设的限制，在CBT考试中，考生答对任何一个题目所获得的分数都相同，即答对相同题目数量的考生被认为具有相同的语言能力。事实，考生答对题目的难度不同，其语言水平也必然存在本质的区别。

基于IRT理论的CAT考试则可以克服CBT考试上述之不足。在CAT考试中，考生的语言水平不是单纯地以定长测验的总分来表示的，因为每个测验题目的难度、区分度和猜测度不同（b，a，c参数不同），所以不同能力水平（θ）的考生答对每个测验题目的概率值也就不同，并且概率值可以用下列公式进行估计。

P(θ)=C+(1-c)

其中，Pi(θ)表示具备能力水平θ的被试在题目参数为ai、bi和ci的题目上正确回答的概率。同一个测验项目，不同能力水平的考生正确回答的概率不同，相同能力水平的考生回答ai、bi和ci参数不同的题目的概率也不相同。由于在IRT中题目的难度参数不依赖于被试样本，所以，我们就可以借助计算机系统对被试的能力和项目参数分别进行估计，同时将若干题目进行参数估计后建立题库（item bank）和进行等值处理。参数完备的测验题库是CAT考试设计的必要条件之一，因为CAT考试的主要优点就是“量体裁衣”式的考试，只有具备数量较大、参数完备的题库后才能借助计算机技术参照被试的不同水平进行随机选择题目，以保证每个考生回答的测验题目的难度与其能力水平最接近，从而不必回答那些难度水平明显高于或低于其语言水平的题目，从而既提高了测验的效率，也确保了测验题目对不同被试水平的测量可以提供最大信息函数值（item information）。

二、CAT测试的基本过程

计算机自适应性考试的实施必须满足三个基本条件：一是事先必须建立一个容量较大的题库，并对每个测验题目进行参数估计和参数量表化处理（scaling），以保证题库具备适应测量不同语言水平被试的足够题量。二是成熟的计算机技术和网络信息技术的支持。三是采用优化的计算方法和操作程序，保证考试过程中的即时能力估计和选题策略。目前，计算机科学和网络技术的发展已经足以满足CAT考试的实施条件（巫华芳，2011），因此，决定CAT考试可行性的关键因素是题库建设、题库维护和能力估计的优化算法以及选题策略。根据国内外计算机自适应性考试的研究成果，CAT语言测试的基本流程包括初测、实测和结果处理三个逻辑过程（参见图3）。

1.初测阶段（piloting）

CAT考试的精髓就是针对不同水平的考生提供不同难度的测验题目，因此初测阶段主要是对被试的语言水平进行初步的估计，以便判断考生在正式考试阶段首先作答的题目难度。在初测阶段，计算机CAT系统首先从题库中随机抽取少量（5-10个）的中等难度的题目让被试作答，同时计算机系统通过期望能力法（EAP）或最大似然估计法（MLE）对被试的水平进行在线（on-line）估计，从而判断正式考试阶段对每一个被试第一次呈现的题目难度。初测阶段的操作机制与眼科大夫根据国际标准视力表检查学生的裸眼视力时第一次选择辨别符号的方法一样。检查者首先让被试辨别几个代表中等视力的符号“E”，然后根据学生反应的正确情况再决定继续让被试辨别的视力符号的级别，这样不断循环，逐步逼近学生的真实视力水平后即可终止检查过程，从而可以在最短的时间内准确地判断被试的视力水平。

2.实测阶段（formal administration）

CAT考试的实测阶段是考试的核心阶段。根据初测阶段的结果，计算机从题库中随机选择并呈现一个与被试初测水平最匹配的题目让被试回答，回答结束后，系统马上根据回答的结果判断下一个应该呈现的题目难度，并计算测验的信息函数值是否达到了终止测验的标准。测验的信息函数值（information function）是反映测量准确性的关键指标，它是测验项目信息函数值的总和，其具体估计公式如下：

1(θ)=

其中，P1i(θ)是Pi(θ)的一阶导数，Qi(θ)=1- Pi(θ)，据此，我们可以得出满足信息函数值最大化的项目与能力值之间存在如下关系：

θ=b+loge

当Ci=0时，在能力量表的bi点上，题目i提供的信息量最大，即当被试的语言能力水平与项目的难度值相当时，项目对被试的测量准确性最高。所以，在选择下一个测验题目时，如果被试答对了项目I(j)，并且测验的信息函数值I(θ)还没有达到终止测验的标准，那么系统就会继续给被试随机提供一个难度更高（b值更大一点）的项目I(j+1)；如果被试答错了项目I(j)，系统则会为被试随机提供一个难度更低的项目I(j+1)，并继续计算被试的反应结果和测验信息函数值，如此不断循环，直到满足结束标准（达到预先设置的信度要求）后，实测阶段即告结束。

3.处理结果（score transformation and report）

CAT考试的最后阶段是在测验满足终止（end-up）条件后，首先对每个考生的能力估计值进行计算，然后进行分数转换，并给每个考生报告一个便于理解的标准化测验分数（standardized score）和测量的标准误（信度值），最后宣布考试结束。

三、CAT在阅读测验中的智能选题策略问题

阅读理解能力是一个人语言水平高低的重要标志，因此，国内外几乎所有的外语测试或第二语言测试都将阅读理解能力的测量作为考试的重要组成部分，而且基本上都是采用经典的篇章阅读测验方式对被试的阅读水平进行考查，即命题者首先选择若干适当长度的阅读材料（passages），然后针对每篇阅读材料命制适当数量的多项选择题让考生回答，从而通过考生对测验题目的回答情况推断其阅读理解水平的高低。

这种经典的测量方式可以比较准确、全面地评价考生的综合阅读理解能力，具有较高的构想效度（construct validity ），因此在未来一个相当长的时间内，教育测量领域还无法找到其他替代的测量方式。不过，CAT考试中的即时能力估计和选题策略基本上都是以二分记分（dichotomous）模式的孤立测验项目为基础的，因此，在CAT测验方式中，就必然会面对这样一个特殊的困境：基于同一篇阅读材料命制的题束内测验项目之间的难度并不相同，如果仅以题目的难度参数作为标准选择题目时，不同能力水平的考生必然需要回答不同的测验项目，同时还必须让考生阅读相同的阅读材料，否则考生就无法对测验的题目做出回答。然而，考生对同一个题束内不同题目的回答，并不能完全反映考生对阅读材料的整体理解水平。另外，如果两个考生分别正确回答了一个难度指数相同、但属于不同文章的题目时，两者的阅读能力也不具有可比性。

所以，为了解决上述测量悖论，在以CAT方式对被试的阅读能力进行测量时，必须以整篇阅读材料为单位，而不是以其中的题目参数值为标准进行题目的适应性选择，否则在考试的可行性和能力的估计方面就会产生逻辑矛盾。目前，国外在实施计算机自适应性语言测试时，主要采用三种方法解决阅读测试的智能选题问题：一是计算机考试和适应性考试的混合设计方式；二是篇章难度系数控制法；三是借助题组反应理论（TRT）的固定路径法（fixed branching routine）尝试解决上述问题，不过该方法目前还不能在CAT中进行实际应用。

1.混合设计模式

在绝大多数语言测试中，为了保证测验的内容效度和避免测验方法引起的构想无关变异（construct-irrelevant variance），测验题目主要以客观性测验方式为主。所以只有在段落听力理解和阅读理解考试部分不得不采用题束方式。为了避免产生CAT考试中的上述选题陷阱，所以不少考试采用“CAT+CBT”混合设计的方式进行施测。在考试开始阶段，首先对考生进行基于CBT的阅读理解定长测验，然后再进行其他部分客观题目的CAT测试。这样，所有的考生必须阅读相同的阅读材料并回答相同的题目，计算机根据每个题目的参数，估计考生的能力和信息函数值。阅读理解测试结束后，再按照严格的CAT模式继续完成其它部分的测验。这样一方面可以充分发挥CAT的优势，同时又可以避免阅读测试中的题目选择问题。目前，“CBT+CAT”混合测量模式是国际语言测试的主流模式之一，其优点是效率高、可行性强，但缺点是两种测量模式的考试结果必须进行复杂的分数合成处理（Chalhoub-Deville，1999；Yang，2011）。

2.篇章难度系数控制模式

篇章难度系数控制模式的CAT考试理论基础源自美国对英语阅读材料的易读度（readability）研究。1948年美国哈佛大学的语言学家和心理学家G. K.Zipf在对大样本语料库（corpus）进行统计研究和变量分析的基础上，提出了书面语言表达中的最省力原则，即：任何作者在用自然语言写作时，都会潜意识地在不违反语言篇章组织原则的前提下，使用尽量简单的词汇和简单的句法表达期望表达的意思，这也是后来被称之为齐普夫定律（Zipfs law）的精髓。齐普夫定律中的词频和句子复杂度是英语阅读材料易读度研究的基础。1995年，Stenner在齐普夫定律的基础上提出了蓝思文本难度计算公式（text difficulty in Lexile），并将其用于英语阅读材料的难度估计（Rover，2001）。

Lexile difficulty=582-386*mean(ln(WF))+1768*ln(mean(SL))

该公式的基本含义是：文章的难度与文章中词频（WF）对数的平均值和平均句长（SL）（平均每个句子中的词汇数量）密切相关。词频越低、平均句长越长，文章的难度越高，即蓝思值越大，反之蓝思值越小。为了保证CAT语言测试中的阅读理解文章的选择具有理想的适应性，在建立题库时，不仅要根据IRT模型对题目的参数进行估计，而且还要对每篇文章的难度Lexile值和相应的题目参数进行计算和标注，从而在CAT考试的选题中根据考生的不同阅读水平，自动从题库中选择满足相应Lexile值的阅读材料。篇章难度系数控制模式的CAT阅读选题和测试过程包括两个阶段，分别是初测和正式施测阶段（参见图4）。

在初测阶段，CAT系统以题库中所有文章的平均难度值为基础，随机选择一篇文章对所有的考生进行施测，并根据考生对文章的整体反应情况，以测验项目为单位即时估计考生的能力值。然后根据考生能力值的不同，再分别呈现较难或较容易的整篇文章而不是单个的测验项目让考生继续阅读。

正式考试阶段，可以根据实际需要设计不同的测量阶段。在初测阶段阅读水平较低的考生将在第二阶段阅读若干篇难度较低的文章，而初测阶段阅读水平较高的考生则在第二阶段阅读若干篇难度较高的文章。在考生回答完每篇文章的所有题目后，CAT系统马上估计每个考生的测验信息函数值，如果达到终止条件，考生的阅读测试即告结束，反之，考生将继续按上述步骤进入下一个测量阶段，直到满足终止条件。在考生完成阅读测验以后，CAT系统将分别估计考生在阅读理解测验部分的能力值，为考生提供最终的测验总分和分测验考试分数。

篇章难度系数控制模式的CAT阅读理解考试，是一个在充分考虑阅读材料难度基础上的智能选题方案。这种测试方法，不是简单地以测验项目的难度值为选题策略，而是充分考虑到文章本身的难度变量对文章和题目难度的影响因素，因而从理论上讲更符合语言学的客观事实。在具体的测量实践中，我们还可以根据测量精度的要求，将题库中所有的阅读材料按照蓝思值的大小进行分层组织，从而构造出更多的智能选题路径（Fulcher，2005），使CAT阅读理解测验的适应性更强，测量的信度和效度更高。

四、结束语

计算机自适应性语言测试，可以提供个性化测量模式并确保测量具有更高的信度与效度，因而CAT考试是未来语言测试和教育测量发展的必然趋势。不过，由于分离式测验题目在考查学生的综合语言能力方面存在诸多不足，尽管采用综合性、整体性测验任务对考生语言能力进行评价的社会需求日益迫切，然而仅靠传统的CAT选题策略已经无法满足对阅读理解测验的考试要求，因而这在相当大的程度上限制了CAT考试模式的推广和普及。所以，为了充分发挥信息技术在语言测试中的作用，我们必须在对测验内容进行深入分析的基础上，采用科学的指标体系和灵活的选题方法才能满足对考生语言水平的自适应性测量。当代计算机科学和多媒体技术与项目反应理论的有机结合为CAT测量方法的实现奠定了基础，同时针对CAT考试中各种可行性问题的探索，特别是对阅读和听力测验中选题方式的探索，也对语言测试研究人员和计算机科学设计人员提出了更高的技术要求。在多级计分IRT模型和题组反应理论（TRT）在计算机自适应性考试的实践中取得实质性进展以前，阅读理解测验的智能选题策略问题仍将是计算机自适应性语言测试普及中必须面对的严峻挑战。

参考文献:

[1]谷思义，漆书青，赖民.中学英语水平计算机自适应测试系统的研制报告[J].外语电化教学，1990（3）.

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[4]漆书青，戴海崎.项目反应理论及其应用研究[M].南昌：江西高校出版社，1992.

[5]谢小庆.网上模拟HSK考试系统和练习系统[DB/OL]. http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cce637301008165.html.

[6]Chalhoub-Deville, M. Issues in Computer-adaptive Testing of Reading Proficiency [M].Cambridge: Cambridge University Press, 1999.

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[10]Yang, M. Computer-Adaptive Testing of ESL Reading Proficiency[J].Read and Write Periodical,2011(3):10-11.

自适应智能家居控制系统的设计 篇3

随着科技的发展和人们居住生活水平的提高，家居智能化已成为一种必然趋势。智能家居产品融合自动化控制系统、计算机网络系统于一体，将各种家庭设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电等）通过智能家庭网络实现自动化，通过无线传输模式，实现对家居所有用电设备的分布式集中控制[1,2]。

智能家居现在正处于起步阶段，智能家居受产品生产厂家的限制，在短时间内还没有统一的标准协议，作为有益尝试，本文基于分布式控制理论设计制作了一个自适应智能家居控制系统。该设计可以实现控制器自动搜索区域内的智能电器、实现对搜索到的智能电器进行开关控制和实现多个用电器的集中控制，包括定时控制、用电器间的逻辑控制。为了增强该控制系统的自适应性，智能家居系统中的灯光控制系统可以实现对外界光线的采集和自适应调整。

1 分布式控制设计思想

该自适应智能家居控制系统采用分布式控制理论来实现，它以人机交换界面为控制输入的主要节点，以家用电器控制端为对象，在整个系统中所有控制节点地位平等；采用无严格的控制中心的控制理念，该控制方式是一个对等式控制网络，无明显的等级之分，该系统中的数据传输主要采用无线方式[3]；采用分布式控制最大的优点是所有控制端节点可以随时加入或离开控制网络，任何节点的故障不会影响整个系统的运行，具有很强的抗毁性。分布式控制网络构成如图1所示。

2 系统的硬件构成

该自适应智能家居控制系统的硬件组成主要由人机交换界面、无线数据模块、终端核心控制器等部分组成，其结构框图如图2所示。

2.1 人机交互界面

人机界面是用来监控管理和处理各种信息的多功能显示屏幕，是操作人员与机器设备之间双向沟通的桥梁。本设计采用信捷B/TH765系列触摸屏，该型号触摸屏具有7英寸显示屏幕，流线型外观设计6万色真彩，支持BMP,JPEG格式图片，除此之外它还有完善的校准功能，该型号触摸屏可以提供很好的人机交换界面，适合在家庭智能控制中应用。

2.2 无线模块

本次设计采用的无线模块为顺舟科技的SZ05系列Z-BEE嵌入式无线串口通信模块，该模块采用了加强型的ZigBee无线技术，该无线数据通信设备符合工业应用标准，它具有通信距离远、抗干扰能力强、组网灵活等优点和特性，可实现多设备间的数据透明传输，可组MESH型的网状网络结构。ZigBee技术译为紫蜂技术，是一个有关组网、安全和应用软件方面的新型传感器网络，被称作IEEE 802.15.4(ZigBee）技术标准。其结构简单、功耗低、速率低、成本低、可靠性高，主要适用于自动控制领域，其可以嵌入到各种设备中，同时支持地理定位功能[4,5]。

2.3 控制器

对于控制终端的设计，单片机是其核心器件，本设计通过单片机与无线接收模块的数据传输完成对终端家用电器设备的控制。在本设计中采用的是飞思卡尔MC9S128MAA单片机，作为新一代的双核微控制器，拥有卓越的性能，堪比32位微控制器。S12X除了拥有主控CPU外，还拥有一个平行处理器XGATE模块，该模块是一个智能的、可编程的直接存储器取存模块，可以进行中断处理以及通信和数据预处理，并为其他任务释放一部分CPU空间，从而提高了该芯片的整体性能[6]。

2.4 自适应智能灯光系统的设计

在智能家居控制系统中，灯光控制是一个很重要的组成部分，舒适、绚丽的灯光变幻会给家庭生活带来温馨、和谐的环境。在本次设计中，对于灯光系统主要采用了PWM脉宽调制技术来实现对灯光变幻的控制。同时通过光敏电阻对外界光线的感应，引起电压的变化，通过单片机对其模拟信号的采集，再由飞思卡MC9S128MAA单片机集成的A/D转换功能完成数/模转换，最终通过一定算法，完成相应PWM调制波的输出，完成室内灯光自适应控制。图3为灯光系统电路图[7,8]。

3 软件设计

本软件设计主要包括人机界面的软件设计和控制器的软件设计以及通信协议的设计，该系统总的软件设计流程图如图4所示。系统开机初始化后，首先进入人机界面，通过自适应搜索到开机的家用电器。通过触摸屏的触摸输入选择要控制的电器。通过无线模块的数据传输及终端控制单片机的数据识别和处理，完成家用电器的控制并传回数据，在触摸屏上显示各参数。

3.1 人机界面软件设计

（1)Touch Win简介

Touch Win为TH系列触摸屏提供了理想的编辑平台，Touch Win编程软件采用全中文操作界面，其操作具有良好的操作界面及简单易学的开发编程界面，是TH系列最常用的开发软件。对于一个触摸屏开发过程，完整流程如图5所示。

(2）人机界面窗口设计

在本次设计中，设计的画面窗口主要包括：开机界面、电器搜索界面以及各个电器控制界面。具体界面如图6所示。

3.2 控制终端软件设计[9,10]

(1）控制器开发环境简介

控制器采用的开发环境是飞思卡尔公司研制的CodeWarrior开发环境，该软件功能强大，CodeWarrior环境主要包括以下几个模块：编译器、源代码浏览器、构造系统、调试器、工程管理器等。编辑器、编译器、连接器和调试器是软件开发的4个主要阶段。其他的模块用以支持软件开发的主要过程。该集成环境是一个多线程应用，能在内存中保存状态信息、符号表和对象代码，从而提高了操作速度，进行自动编译以及链接。

(2）主程序编写

对于主程序的编写采用C语言编写的方式，主要由3个模块构成，分别为数据采集、数据处理及数据返回。

无线数据的采集采用同步串行通信方式，该方式主要采用SPI模块。该模块通过在CodeWarrior软件中设置，采用9 600 b/s的波特率完成数据的传输，在主函数中使用AS1＿RecvChar（）函数完成对无线传输数据的采集。

对于由光敏电阻构成的电压采集采用单片机集成的A/D转换芯片完成。本次设计所使用的单片机所集成A/D采集精度为12位。可以很好地满足本次设计的要求。

3.3 人机界面与控制终端的通信协议

为实现触摸屏与控制终端的无线传输，本系统设置了相应的通信协议，其主要通信指令如表1所示。

4 系统调试及结果分析

4.1 硬件电路调试

对Max232电路进行检测，通过触摸屏发送无线数据，经电脑的串口调试进行数据显示，经测试符合要求。对控制终端单片机的最小系统进行检测，通过对光敏电阻进行遮光和有光照的情况下，对A/D采集引脚进行电压测试，在有光情况下最大输出为3 V，最小输出为0.2 V，由于对灯光的自适应控制采用脉宽调制技术，由单片机生成的PWM调制波可以随光敏电阻的阻值发生明显的变化，满足设计要求。光敏电阻端电压与调制波输出关系经测量如图7所示。

4.2 软件调试

触摸屏开发软件Touch Win具有在线模拟功能，通过该功能的模拟，在电脑上完全实现所需功能，通过下载进触摸屏，经过相关测试，其功能满足设计要求，具体测试如图8所示。

4.3 结果分析

通过对硬件和软件的测试，以及在正常环境下对系统进行实际操作成功率的测试，测试结果表明，该智能家居控制系统的综合性能达到了设计要求，其测试结果如表2所示。

5 结语

本设计作为智能家居系统设计的一次有益尝试，通过利用人机界面以及控制终端来实现对家居电器的分布式智能控制。通过一系列的调试工作，本设计实现了控制器自动搜索区域内的智能电器、实现了对搜索到的智能电器进行开关控制；同时该系统还能自适应的调节灯光系统，实现了多个用电器的集中控制。

参考文献

[1]林旭东.智能家居系统相关技术及发展趋势[J].科技创新导报,2008(7):6.

[2]张鸿恺,伍超.智能家居及其发展研究[J].黑龙江科技信息,2006(32):266.

[3]石小兰,韩江洪,魏振春.基于分布式控制的智能家居系统[C]//第二十四届中国控制会议论文集(下册).广州:华南理工大学出版社,2005:1382-1384.

[4]叶钟,雒江涛.基于Zig Bee的智能家居网络系统的研究与设计[J].中国新技术新产品,2011(6):101.

[5]宋俊德,战晓苏.无线通信与网络[M].北京:国防工业出版社,2010.

[6]王宜怀,曹金华.嵌入式系统设计实战:基于飞思卡尔S12X微控制器[M].北京:北京航空航天大学出版社,2011.

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[9]吴晔.基于HCS12的嵌入式系统设计[M].北京:电子工业出版社,2010.

自适应算术编码的FPGA实现 篇4

自适应算术编码在一次扫描中可完成两个过程，即概率模型建立过来和扫描编码过程。

自适应算术编码在扫描符号序列前并不知道各符号的统计概率，这时假定每个符号的概率相等，并平均分配区间[0，1]。然后在扫描符号序列的过程中不断调整各个符号的概率。同样假定要编码的是一个来自四符号信源{A，B，C，D}的五个符号组成的符号序列：ABBCD。编码开始前首先将区间[0,1]等分为四个子区间，分别对应A，B，C，D四个符号。扫描符号序列，第一个符号是A，对应区间为[0,0.25]，然后改变各个符号的统计概率，符号A的概率为2/5，符号B的概率为1/5，符号C的概率为1/5，符号D的概率为1/5，再将区间[0,0.25]等分为五份，A占两份，其余各占一份。接下来对第二个符号B进行编码，对应的区间为[0.1,0.15],再重复前面的概率调整和区间划分过程。具体的概率调整见表1。

关于自适应放射治疗的研究发展 篇5

【关键词】 自适应放射治疗；肿瘤；靶区

【中图分类号】R-3 【文献标识码】A 【文章编号】1007-8231（2011）11-1991-01

1 目前放射治疗的现状

3D - CRT是目前放射治疗的主流技术，适用于绝大部分的肿瘤。3D -CRT是一种能使高剂量区的剂量分布在三维方向上和靶区的实际形状相一致的照射技术。其利用CT图像重建三维的肿瘤结构，通过在不同方向设置一系列不同的照射野，并采用与病灶形状一致的适形挡铅，使得高剂量区的分布形状在三维方向（前后、左右、上下）上与靶区形状一致，同时，使得病灶周围正常组织的受量降低。适形放疗包括照射靶区和周围重要器官或组织的三维定位、治疗计划的设计、模拟以及实施4个方面。适形放疗解决了一些常规放疗或手术不能解决的问题：如对于射线抗拒的肿瘤及有手术禁忌证或手术不易切除的肿瘤，其提供了新的治疗途径，并取得很好疗效。但是，适形放射治疗并不能取代常规放疗，如恶性淋巴瘤、鼻咽癌、有明确淋巴结转移的肿瘤、空腔脏器肿瘤均应采用常规放疗方法，残余灶用适形放射治疗补量，才能达到理想的治疗效果。目前，常用于在常规放疗后期提升肿瘤靶区剂量。IMRT是在各处辐射野与靶区外形一致的条件下，针对靶区三维形状和要害器官与靶区的具体解剖关系对束强度进行调节，单个辐射野内剂量分布是不均匀的，但整个靶区体积内剂量分布比3D - CRT治疗更均匀。

2 ART概念的引入特点及实现方式

Yah等于1995年提出“将图像数据作为反馈来判断摆位正确与否”，并于1997年在放射治疗过程中首次提出“ART”的概念，使用图像数据、剂量以及其他信号作为反馈进而对治疗计划进行修正。广义上讲，任何一种通过反馈来调节治疗过程的技术均可纳入ART的范畴，比如影像引导放射治疗(IGRT)、体积引导放射治疗、剂量引导放射治疗( DGRT)、结构引导放射治疗等。IGRT可谓是ART的初级阶段，而DGRT则是在IGRT的基础上提出的，

DGRT除了要对比图像数据外,还要将治疗时的肿瘤和周围正常组织实际吸收剂量于治疗计划中计算出来的剂量进行比对，以及时调整患者摆位、治疗计划再优化，甚至在必要时修正处方剂量。换言之，如果根据患者每个分次实际照射剂量累积情况，调整后续分次照射剂量，或者根据疗程中肿瘤对治疗的响应情况，调整靶区和（或）处方剂量，则可以实现真正的精确放疗- ART。

总之，ART具有以下作用特点：①为闭环的放疗过程；②对治疗过程的各个偏差进行检测；③在治疗前对原始治疗计划根据反馈结果进行再优化；④治疗因人而异。目前可将ART理解为，将放疗整个过程从诊断、计划设计、治疗实施到验证作为一个可自我响应、自我修正的动态闭系统，需要考虑诸多纠正参数，如肿瘤的位置和剂量分布、肿瘤的形状、呼吸运动和时间等，逐步调整从而实现准确的放射治疗。

就ART的实现方式而言。大致可以分为摆位修正、离线ART、实时ART和DGRT。简言之，摆位修正是指在每个分次治疗过程中，摆位后采集患者的二维或三维图像信息反馈给临床医生，通过与参考图像比较，确定摆位误差和射野位置误差，并予以校正，然后实施照射治疗。离线ART是指根据最初的数次或当前的反馈信号，修改治疗计划，并按照修改后的治疗计划实施后续分次计划。实时ART是指根据当前分次的反馈信号，修改治疗计划，并按照修改后的治疗计划实施当前分次治疗。DGRT是指通过剂量校验工具检测实际照射剂量和计划剂量之间是否存在误差，如果误差较大，应考虑修改计划。

3 螺旋断层放疗系统

螺旋断层放疗机一开始就被视为调强治疗。加上它本身是CT机，因而也被认为是IGRT机。另外，它不仅能在治疗前产生传统的CT影像，并且可根据该影像快速计算出当天患者的所受剂量，如有必要可依据肿瘤和解剖的变化重新计算优化计划，产生自适应后的新计划来完成剩余的分次照射，从而保证原始计划和目标能在整个治疗过程中准确无误地得以完成DGRT，并从真正意义上实现了剂量引导下的ART，它代表着以最大限度杀灭肿瘤细胞和最大程度保护正常组织为目标的精确放疗设备发展的一个方向。螺旋断层放疗系统是在传统CT机X线球管的位置换成了一个可以产生双能6兆伏X射线的小型加速器，此加速器可以像传统CT 一样扫描患者，也可用调强后的射线来治疗癌症患者，其治疗过程相当于逆向CT重建，可产生精确的、按照肿瘤形状分布的理想剂量分布。螺旋断层放疗系统在IGRT、IMRT、DGRT等方面的先进性体现在以下方面：

3.1 IGRT动能可实现低剂量的螺旋扇形束兆伏(MV)级CT图像引导，实现治疗前的精确摆位。

3.2 功能可实现在三维空间上剂量的高度适形能力。

3.2 DGRT功能可实现真正的实时剂量验证功能以及依据实时剂量重建结果计算患者累积的受照剂量分布，指导放疗医生和物理师进一步高质量地完成后续放疗计划。在系统效率、运动校正方面还有迸一步的发展空间。无论是治疗小的区域如立体定向放射治疗，还是治疗大的区域如全骨髓照射，都可以保护无关组织。图像引导的ART可减少器官运动及摆位误差对治疗的影响。减少计划靶区的边界，从而提高照射剂量，提高肿瘤局控率。ART在国内外已应用于肺癌、前列腺癌、头颈部癌等肿瘤。Chilezan等用锥形柬CT校正前列腺癌患者摆位，使临床靶区CIV到计划靶区PTV的安全边界平均减少1rnm，靶区均一等效剂量提高了2.1%。Burridge等将ART用于膀胱癌的治疗，结果显示小肠的照射体积较少，部分间距可安全地由15mm减至l0mm。ART同样可根据实际照射剂量调整后续剂量。Reh-binder等发现，在IMRT过程中根据ART图像调整一次计划，可使PIV的边界缩小。

4 结语

智能自适应 篇6

随着人们生活质量的不断提高,智能科技已经被提升到关乎国家科学技术发展和运用的战略级层面。由于市场广阔和用户需求的多样化,照明智能系统也已经成为各家公司追逐的热点技术。所谓智能照明系统,其实就是根据室内某一个区域的用途,每天的时间和室外光线的强弱等因素来自动控制照明。其中重要的一点就是用户可以根据自己的需要设置房间的亮度需求,而系统则能把这个需求转变成一系列的配置,如灯光的等级,窗帘的高度等等因素来实现照明控制功能。作为智能建筑的一个组成部分,同时也是节能的一项重要技术,智能照明控制能够延长光源的使用时间,改善工作环境,提高居住的舒适程度,是实现绿色建筑的重要一步。

1 硬件设备及环境介绍

本系统搭建于西向的房间,经纬度分别为北纬31.18°,东经121.38°。整套系统由感应系统和控制调节系统两个部分组成,采用RS485串口标准通信,由于RS485采用了差分信号传输,确保了在短距离传输小量数据包的准确性和安全性。

感应系统:本套系统采用了能够360°采集数据的智能感应器,能够定时返回当前采集的亮度的数据,同时还能检测是否有人员活动的信息。

控制调节系统:控制调节系统主要由屋顶上安装的可控日光灯与窗帘电动机组成。日光灯可以根据RS485串口命令来调节亮度的等级,而窗帘电动机则能够以固定的速度向上或向下拉动窗帘。

图1是整个系统的硬件连接架构,感应系统和控制调节系统都通过RS485总线连接到控制终端(Control PC),控制终端根据需要,对感应系统的数据信息进行分析,然后向控制调节系统发出控制指令。

2 软件设计和系统分析

2.1 系统分析

系统采用自适应回归算法设计,图2中即是系统的控制策略。用户可以在系统中设置自己对房间亮度的期望值,图2中右上角的室内感应器采集到当前室内的亮度数据,控制算法利用当前室内感应器测量值与用户设定的期望值之间的差值作为输入值来调节窗帘的高度和灯光的亮度,最大化地利用日光,最小化灯光对室内亮度的影响,来使最终亮度达到用户设定的期望值,或是维持在一个可接受的小范围内波动。

图2中左下方的感应器面向窗外,用于测定直射太阳光的亮度,以此来判断是否有直射阳光射入室内,从而调整窗帘的高度,避免阳光直射而引起的不适。因为一天中太阳的高度和光线射入房间的角度会随着时间的变化而变化,所以需根据房间所在位置,朝向,季节和事件等因素计算太阳光入射的角度,从而能够准确地调整窗帘高度。

2.2 软件设计

图3描述了软件系统的整体结构,初始化后读入的配置文件中记录了房间的地理位置,方位朝向,太阳偏向角计算中需要的常数等数据。限于篇幅,本文不详细介绍太阳偏向角等数据的具体计算方法,根据已知的通用方法可以得出比较准确的结果。

创建一个线程,以事件的形式实时接收从室内感应器和室外感应器发送的亮度数据,本系统采用了统计3次数据的算术平均数来消除感应器可能会发生的数据波动,所得结果作为实时数据显示在控制面板上。

进入自动控制流程后,系统开始根据实时数据和设定数据之间的差值来决定如何控制窗帘高度和灯光的亮度等级。出于节能的考虑,系统首先调节窗帘高度,最大限度地利用自然光,在自然光无法满足要求的时候才开始调节灯光的亮度。

每一次实时数据的生成都会引起一次调节的循环过程,如果实时数据生成时,上一次的调节尚未完成,则放弃此次数据。

3 系统测试结果

图4反应了系统测试的结果,系统记录了一天的测试结果。

从图4中可以看出,尽管外界的环境对室内感应器(ceiling value)的影响很大,但是在设定区域为[400,600]的波动范围内,桌面测量区域的感应器(meter value)的值与设定值(set value 500)基本吻合,同时也与系统计算的校准值相符(calibrated va-lue),实验效果较为理想。

4 结束语

智能照明系统需求的多样化,使应用软件的设计有了更多的方式和思路。但由于外部影响的因素众多,影响因子之间的关系复杂,也给系统设计造成了一定的难度。本系统尽量考虑到云层和位置等多方面的影响,但从结果也能看出,虽说基本实现了控制的目的以及一定的精确度,但仍然还有进一步提高的空间,对补偿和校准算法的深入研究也有助于下一步系统优化的实现。

参考文献

[1]顾启泰.系统设计与仿真[M].北京:清华大学出版社,1995.

[2]马小军.智能照明控制系统[M].东南大学出版,2009.

[3]郑谊.节能型智能照明控制系统[J].建设科技(建设部),2005(5).

[4]Stephen Prata.C++Primer plus[M].孙建春,韦强,译.5版.人民邮电出版社,2005.

一种多智能体自适应蜂拥控制算法 篇7

在以上这些研究中, 大部分都假设智能体的速度大小保持一致, 这在实际工程中很难实现。因为智能体的感知范围有限, 保持速度大小不变很容易产生分裂现象, 脱离群体运动。所以, 笔者提出一种自适应速度策略以提高蜂拥行为, 使智能体在运行途中不仅能自适应改变速度方向, 而且能自适应改变速度大小。

1 自适应蜂拥控制算法*

考虑N个智能体在n维欧式空间中运行, 其中第i个智能体的运动方程为:

其中, qi∈Rn, 代表智能体的位置向量;pi∈Rn, 代表智能体的速度向量;ui∈Rn, 代表智能体的控制输入 (加速度) 向量。

有限区间上光滑的人工势函数为[7,8]:

其中, ‖qij‖=‖qi-qj‖, 表示两个智能体之间的距离。

笔者提出自适应速度蜂拥控制算法:

对于两个智能体之间相互影响时wij=wji>0, 否则wij=wji=0。

定理考虑一个具有N个智能体的系统, 它们的运动方程为式 (1) , 每个智能体的控制输入为式 (3) 。假设初始的能量为一个有限值, 可以得到如下结论:

a.所有智能体的速度都会趋向一致;

b.系统达到蜂拥时总能量达到最小。

证明定义系统的总能量函数为:

式中vij———常数;

ε———所有边的集合。

从式 (5) 可以看出, V (t) 的各个要素都是半正定函数, 所以V (t) 也是半正定函数。

总能量函数V (t) 对时间的导数为:

对于任意pi, 总会存在一个cij不小于wij, 所以, , 则V (t) 是一个非增的函数。对于任意时间t≥0即可得到V (t) ≤V0<∞。

当时, 即, 可以得到, p1=p2=…=pN。因此, 所有智能体的速度趋于一致。

由以上可知, 当所有智能体的速度趋于一致时, 速度为常值, 则相当于ui=0, 可知:

所以, 系统达到蜂拥时总能量达到最小。

2 仿真结果

仿真采用5个智能体在平面上运动, 初始网络必须保持连通。它们的初始位置和初始速度随机产生于[0, 10]×[0, 10]和[0, 0.1]×[0, 0.1]的范围内, 邻域半径为3;自适应增益β=0.2。图1是5个智能体的运动情况。实心圆点代表智能体, 两点之间有连线表示智能体之间的邻域关系, 箭头方向表示智能体的速度方向, 箭头长短表示智能体的速度大小。

可以看出, 系统中的智能体在控制器控制过程中逐步靠近, 并不断地对自身的状态进行调整, 经过约20s的调整后, 整个智能体系统达到稳态, 拓扑结构不再发生变化。因此, 多智能体自适应蜂拥控制的控制器是可行的, 达到了蜂拥控制的效果。

3 结束语

笔者提出了一种多智能体自适应速度策略, 该策略能够调整智能体速度的大小和方向。仿真结果表明, 笔者设计的蜂拥控制算法是可行的, 实现了多智能体蜂拥行为, 即系统中的所有智能体在控制器的作用下逐步靠近, 经过一定时间的调整, 系统能进入稳定状态。

摘要：提出一种自适应速度策略提高蜂拥行为, 使智能体在运行途中不仅能自适应地改变速度的方向, 而且能自适应改变速度的大小。通过计算机仿真证明了算法的有效性。

智能自适应 篇8

交流电机定子电流的励磁分量与转矩分量存在强耦合, 虽然采用矢量控制, 通过磁场定向, 可使磁通与转矩获得近似解耦, 但作为典型的多输入多输出非线性系统, 其非线性特征不仅表现在由电磁关系所造成的非线性, 同时还受硬件条件制约表现出非线性特征, 如死区特性、功率半导体器件压降等特性的影响, 尤其在油田等外部环境复杂的场合, 各种非线性特征使得异步电机系统的分析控制极其复杂, 这就要求我们研究新的控制方法, 利用先进的控制理论对其实现高性能的精确控制。

本文针对传统矢量控制系统中PID控制器不能及时调整自身控制参数[1], 而神经网络控制器理论复杂、难以实现的缺点[2,3], 提出了采用单神经元的自适应控制系统, 并利用参考模型, 建立单神经元模型参考自适应控制器, 代替传统PID控制器, 并将其应用于异步电机的矢量控制系统中, 仿真与实验结果表明, 单神经元控制器自适应性与鲁棒性很强, 可以大大改善异步电动机的运行性能。

2 控制策略与控制方法

单神经元控制结构如图1所示。取单神经元输入分别为:

x1 (k) =e (k) =r (k) -y (k)

x2 (k) =T∑Δe (k)

x3 (k) =[e (k) -2e (k-1) +e (k-2) ]/T

分别反映了系统的误差、误差累积和一阶差分的情况。神经元通过关联搜索, 计算产生输出信号u (k) 为:

u (k) =u (k-1) +K∑wi (k) ·xi (k)

式中:K——调节环节放大系数;wi (k) ——权系数, 权值学习算法采用有监督的Hebb学习规则:

wi (k) =wi (k-1) +ηie (k) u (k) xi (k)

传统的误差函数为 (ym-ye) 2/2, 若根据此误差函数进行学习, 不能立刻得到异步电机的输出值, 因此, 本文将速度的变化趋势即电机的输出考虑进误差函数, 将误差函数改进为:

undefined

式中:kd——可调微分常数。

若将转速给定用ω*表示, 则误差函数表达式转化为:

undefined

在模型参考自适应控制结构中, 采用单神经元作为控制器, 构成单神经元模型参考自适应控制器, 如图2所示。以参考模型输出ym为理想输出, 当被控对象由于内部或外部因素改变使其输出yr偏离理想输出ym时, 产生误差e=ym-yr, 此时, 通过模糊修正增益法调整神经元权值[4], 从而改变控制器输出, 使yr与ym趋于一致, 误差趋于零。

3 系统建模

采用前述控制策略建立单神经元模型参考控制器子系统模型如图3所示。

将所建控制器应用于异步电机矢量控制系统中, 建立异步电机单神经元直接模型参考自适应控制系统模型如图4所示, 控制系统主要由单神经元控制器模块、坐标变换模块、电流滞环PWM模块、异步电机模块及磁链观测模块组成。

矢量控制系统采取磁链开环、速度闭环的控制结构[5], 选择静止坐标系上的电机本体作为参考模型。图5为该矢量控制系统的结构图。

在此控制系统中, 当参考模型的输出与异步电机的粗度有误差时, 需要根据一定的自适应控制规律来调整单神经元的权值、阈值, 使误差函数E=eundefined/2+kdeundefined/2趋于0, 其中e1=ω*-ω;undefined使电机转速跟踪参考模型输出。

4 系统仿真及实验验证

选异步电机参数为:τen=10 N·m, P=1.5 kW, Rr=2.5 Ω, Rs=3.9 Ω, Ls=0.5 H, Lr=0.5 H, Lm=0.6 H, np=2, J=0.002 kg·m2, 系统初始参数η1=0.03, η2=0.03。

设期望转速为值为1 000 r/min的阶跃函数, 图6为采用单神经元控制器的转速曲线, 图7为采用传统PID控制器的转速曲线, 可见, 单神经元控制器转速上升更快且无超调, 另外, 传统PID控制器需要同时调整三个参数, 而本文所述单神经元控制器仅需要调整一个参数kd便可得到更好的控制品质。

图8为异步电机的转速跟踪曲线。速度响应曲线如图9所示, 启动时加额定负载10 N·m, 1 s时负载变为15 N·m, 可见转速有很小的波动且能快速恢复, 这说明控制器有较强的负载抗干扰能力。图10所示分别为转子电阻变化前后的转子转速曲线, 把转子电阻增大50%, 响应速度几乎没有变化, 可见控制器对电机转子电阻变化具有较强的鲁棒性。

以TI公司的高速数字处理器TMS320LF2407A为基础构建了实验控制系统, 包含主电路、控制电路和保护电路三大部分, 硬件框图如图11所示, 由整流滤波模块、逆变模块、IPM保护模块、限流启动模块、电压检测模块、驱动模块等组成, DSP用于实现单神经元控制器的控制算法和常规PID控制算法, 同时对速度、电流等信号进行检测、转换和数据处理, PC机部分采用VC++编写通信界面, 主要负责转速、频率和磁通的给定以及调速系统故障显示及处理等功能。

试验过程为:设定电机转速为1 500 r/min, 实验时间为0.2 s, 在t=0.08 s时突加负载, 观察传统PID控制器和单神经元模型参考控制器时的转速波形, 如图12所示, 可见采用传统PID时转速超调量较大, 转速调整时间较长, 而单神经元模型参考控制下转速超调量小, 调整时间也较短, 负载变化时转速恢复较快, 实验表明:单神经元控制器具有较好的自适应性与鲁棒性, 可以很好地改善异步电机矢量控制性能。

5 结 论

本文构建了基于单神经元的模型参考自适应控制器, 通过在异步电机上的仿真及实验验证, 表明系统具有良好的动静态性能, 通过对单神经元参数的在线调整, 可以使控制器对给定值变化、负载扰动及参数变化等具有较强的自适应能力与鲁棒性。

摘要：针对传统抽油电机控制器自适应性能较弱的特点, 提出一种单神经元模型参考自适应控制方法, 此法在模型参考自适应控制基础上, 采用单神经元代替复杂神经网络, 选择线性函数作为参考模型, 并将速度变化考虑进误差函数, 采取磁链开环、转速闭环的控制结构建立控制系统, 建立基于此控制方法的异步电机控制系统仿真模型, 并基于DSP构建实验控制系统, 仿真及实验结果表明所述控制器输出平稳, 具有参数及负载时变的自适应能力, 应用前景广泛。

关键词：异步电机,矢量控制,单神经元PID控制器,模型参考自适应控制

参考文献

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[4]孙先仿, 刘中仁.增益模糊修正自适应律[J].信息与控制, 1994, 23 (6) :376.

智能自适应 篇9

1 小波变换

小波理论为各种信号和图像处理提供了统一的分析框架。小波变换进行的是多分辨率分解, 图像信号可分解为具有不同空间分辨率、频率特性和方向特性的子图像信号, 小波变换的三级分解示意图, 见图1。

二维数字图像经一层小波分解后形成四个子图像:SLL1、D LH1、D HL1 以及D HH1。 其中SLL1 为原图像的逼近子图, 是图像的低频部分集中了图像的大部分能量, 代表了图像的主要轮廓;其余三个子图像DLH1、DHL1 和DHH1 是细节子图, 它们是图像的高频部分, 所含的能量较少, 代表了图像的细节部分。逼近子图可进一步分解为新一层的逼近子图和细节子图。

2 基于小波的改进算法

本算法提出视觉模型计算出每个具体位置的然后将利用的比值与预定好的阈值进行比较, 选择出水印的嵌入位置, 然后将水印嵌入。

2.1 小波域JND

小波域JND提供了小波系数可容忍的视觉失真的大小, 是对水印嵌入位置和水印嵌入强度进行控制的重要参数。基于小波域视觉模型, 结合人类视觉特性, 来确定JND的值:人类视觉系统对高频子图像中的噪声较为不敏感, 对水平和竖直方向的噪声最敏感, 而向对角方向敏感性逐渐减弱, 特别对45° ( 或135° ) 方向高频子图像中的噪声最不敏感 (如HH子带) 。设不同层l (l=1, 2, 3, 4) 不同子图像对噪声的掩盖因子记为Sθl, 则Sθl可由下式估计:

人类视觉系统对不同亮度区域的噪声的视觉敏感性不同, 对亮度适中区域的噪声较敏感而对很暗或很亮的区域的噪声不敏感。设分解层次l中某空间位置 (x, y) 由背景亮度不同的可容许的失真为Backl (x, y) , 则

人眼对图像纹理区域的噪声不敏感, 纹理越复杂越不敏感, 纹理可掩盖较大的噪声。令Textl (x, y) 为纹理掩盖效应的因子, 可用不同细节子图像局部均值的平方和低频子带的方差两部分进行刻画, 分别由像素 (x, y) 处的2×2 邻域计算:

基于式 (1) 、式 (2) 和 (3) 小波系数Yol (x, y) 的临界可见误差异JNDol (x, y) 可表示为上述三项的乘积:

由式 (4) 可见, 上述临界可见误差JNDθl (x, y) 考虑了人类视觉系统不同频率、不同方向特性的敏感性, 不同亮度的对比度掩盖效应以及纹理掩盖效应, 并且不再是笼统的某一子带而是针对某一具体位置。

2.2 水印嵌入

根据相对值阈值分析得出的结论:低频区被嵌入系数的相对改变量小, 高频区被嵌入系数的相对改变量大, 中频区被嵌入系数的相对改变量适中, 嵌入算法的具体步骤如下:

通过一维混沌序列产生长度为Lw的 (-1, 1) 二值信号序列作为水印信号。

将载体图像I (M×N ) 进行三级小波变换, 选择中低频区域, 即LH2, HL2, HH2, LH3, HL3, HH3, LL1 作为嵌入水印的区域。提取待嵌入系数, 即小于阈值T% 的小波系数, 设待嵌入的位置的长度为Ly, 根据嵌入强度进行水印信息的嵌入。

进行小波逆变换得到嵌入水印的图像I'。

2.3 水印的检测

检测是嵌入的逆过程, 该算法是通过计算相关性来检测水印是否存在。具体步骤如下:

通过一维混沌序列产生长度为Lw的 (-1, 1) 二值信号序列作为水印信号。

将含有水印的载体图像I' ( M×N ) 进行三级小波变换, 选择中低频区域, 即LH2, HL2, HH2, LH3, HL3, HH3, LL1 作为检测水印的区域。提取待检测系数, 即小于阈值T% 的小波系数。水印检测可视为检测被修改的小波系数集与水印序列W的相关性计算, 定义为:

若相关性的峰值大与预先设定的阈值则证明水印存在。

3 实验对比

本文利用Matlab对三个算法进行了实验。实验中, 我们使用国际常用测试图像lena为载体图像如图2、图3、图4、图5 为算法一至算法三嵌入水印后的载体图像。

三个算法进行嵌入后的峰值噪比依次为12.41, 8.67, 6.31三个算法的感知距离依次减小, 不可感知性依次增强。实验中使用Stir Mark3.1 做鲁棒性攻击性测试, 来检测三个水印算法的鲁棒性, 并进行对比。通过实验数据可以清晰得出, 算法一至算法三相关性峰值依次增大, 说明鲁棒性依次增强。从理论上分析, 算法一采用一个初始阈值采用零树结构选择嵌入位置, 嵌入强度以子带为单位;算法二根据每个子带相对应的阈值选择嵌入位置, 嵌入强度精确到每个具体位置;算法三采用改进的相对阈值选择嵌入位置, 嵌入强度也精确到每个具体位置。所以这三个算法的自适应性依次增强, 所以鲁棒性和不可感知性都是依次增强的。实验结果与理论分析相吻合。

4 结语

对离散小波变化自适应算法的改进主要在于采用了能够计算出具体位置JND的视觉模型计算出具体位置的水印嵌入强度, 并且利用相对值作为阈值来选择水印的嵌入位置, 体现出水印对载体系数的影响程度, 更具有自适应性。

摘要：利用小波域视觉模型充分考虑图像内容和人类视觉特性计算出每个小波系数处的临界可见差异, 用此临界可见差异乘以对应子带的拉伸因子作为水印的嵌入强度, 使水印的嵌入强度更精确;用水印信息与待嵌入水印的小波系数的比值与预先定义的阈值进行比较, 选择水印嵌入位置更能体现出水印对待嵌入系数自身的影响程度, 更具有自适应性。

关键词：数字水印,鲁棒性,自适应

参考文献

[1]刘彤, 裘正定.小波域自适应图像水印算法研究[J].计算机学报, 2013, 35 (11) :1195-1199.

改进的自适应多目标粒子群算法 篇10

关键词：多目标优化；粒子群优化；帕累托最优；约束控制；边界处理；全局最优选择；自适应控制； 最大传输能力

摘要：边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响，在考虑不同操作方法特征的基础上，提出了改进的自适应多目标粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.当算法陷入局部最优时，启用交叉变异操作；当算法收敛性停滞时，轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作；当算法多样性停滞时，轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作.标准测试函数以及柔性交流输电系统（flexible AC transmission system， FACTS）装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性.

关键词：多目标优化；粒子群优化；帕累托最优；约束控制；边界处理；全局最优选择；自适应控制； 最大传输能力

摘要：边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响，在考虑不同操作方法特征的基础上，提出了改进的自适应多目标粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.当算法陷入局部最优时，启用交叉变异操作；当算法收敛性停滞时，轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作；当算法多样性停滞时，轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作.标准测试函数以及柔性交流输电系统（flexible AC transmission system， FACTS）装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性.

智能自适应 篇11

关键词：CIIAHS,自校正火道模型,智能容错煤气流量调节算法

1 焦炉智能自适应加热系统的基本原理

焦炉智能自适应加热系统(简称CIAHS)一种基于反馈控制方式的新型自动加热解决方案,综合了先进控制技术,计算机技术,数据通信技术的高科技产品。CIAHS以火道温度反馈控制结构为主,预留煤水分和煤气热值前馈接口。其基本原理是:采集蓄热室温度并通过一个自校正火道模型实时估计焦炉立火道温度,将此温度与设定的目标火道温度比较得到温度偏差,智能容错煤气流量调节算法根据该温度偏差来计算并修正最优的煤气流量设定值,同时,烟道吸力调节模型根据最新计算出的煤气流量设定值和期望的烟道废气含氧量计算最优烟道吸力设定值。最后,自动按照双交叉的方式改变煤气流量和烟道吸力设定值,实现焦炉加热的优化控制。

CIAHS系统原理框图如1所示。如图1所示,CIAHS由三个主要的模块组成:自校正火道模型,智能容错煤气流量调节算法和基于模型的烟道吸力调节。

1.1 自校正火道模型。

为了建立火道温度模型,实现火道温度的软测量,需要在焦炉机焦侧各选若干个蓄热室,在其顶部安装热电偶,实现蓄热室温度的在线采集。采集蓄热室顶部温度和直行平均温度,构造模型计算数据集合和模型校验数据集合,使模型在校验数据集合内取得最高的估计精度的阶次即为最佳多项式模型结构。同步采集蓄热室温度及立火道温度数据,通过最优化算法建立火道温度与蓄热室温度之间火道温度模型。焦炉是一个复杂的系统,许多因素会导致焦炉的温度特性不断发生改变。另外,为了尽可能准确的观测火道温度,有必要将直接反映火道温度状况但有人为干扰的红外测温数据和间接反映火道温度但由热电偶测量得到的蓄热室顶部温度融合统一起来。为此,本系统利用火道模型自校正算法,采用远程数据访问技术,将焦炉温度管理软件中的人工测量的火道温度自动读入CIAHS中,并校正火道模型。本系统利用最佳多项式模型结构建立了火道温度模型,火道温度模型和模型校正算法构成了自校正火道模型,从而跟踪焦炉特性改变,融合直接和间接温度数据,提高火道温度的拟和精度。

1.2 智能容错煤气流量调节算法。

煤气流量和分烟道吸力的调节直接基于目标火道温度与拟和火道温度间的偏差信号。但是,拟和火道温度不可避免地存在误差,因此如果采用当前许多自动加热方法中的常规控制算法,就有可能导致控制作用与实际情况相反,即实际炉温偏低但却减少煤气流量,或者实际炉温偏高但却增加煤气流量的情况出现。这实际上是使控制变成了扰动,不仅未稳定炉温,反而起到了相反的作用,对炉温有严重的影响。本系统所采用的控制算法能够从本质上避免由于炉温估计误差导致的错误控制作用,进而避免错误调节所引发的干扰,极大增强自动加热的准确性和可靠性。

1.3 基于模型的烟道吸力调节。

通过数学模型,而非传统经验模型实现烟道吸力的最优调节,改善煤气燃烧质量,节能降耗。烟道吸力调节模型的输入是煤气流量和期望的分烟道废气含氧量,输出是烟道吸力的最佳设定值。该模型采用自主研究开发的神经网络技术建立,可以根据焦炉工况自动校正,速度快,精度高,始终保持模型的最优性,可靠性和适应性。

2 焦化厂自动加热实施方案及实施后效果

2.1 自动加热实现示意图

(如图2)

2.2 监控画面。

后台运行的自动加热程序将优化计算结果数据发送到DCS,并在DCS操作员站或工程师站上提供统一界面。在该界面上可以完成CIAHS常规操作,使用方便。焦炉自动加热画面中,显示了当前设定的目标火道温度,煤气流量和烟道吸力的优化设定值,以及查看火道温度趋势,设定加热参数和加热数据表格的按钮。(如图3)

2.3 投运CIAHS前后火道温度及蓄热室温度对比。

图4显示了投运CIAHS前后70天的火道直行温度曲线(每4小时测量一次),其中横坐标表示数据的序号,纵坐标表示温度数值。类似地,图5显示了蓄热室温度曲线。两个图中的虚线表示从人工加热切换到自动加热状态。可以看到,投入自动加热后,火道温度以及蓄热室温度的波动明显减小,焦炉的整个温度体系趋向平稳。

2.4 CIAHS投运后的效果。

2.4.1自动加热系统具有自校正能力,能够适应焦炉正常生产情况下各种工况的改变,易于维护和使用。2.4.2正常生产情况下,班直行温度波动在±5℃以内,安定系数达到炼焦行业协会规定的特级炉标准。2.4.3实现焦炉加热量优化控制,正常生产情况下,自动加热正常运行过程中同比吨焦耗热量可实现降低2~4%或者达到炼焦行业协会规定的特级炉标准。

2.4.4 CS操作站上实现自动加热方式和人工加热方式的切换,启动自动加热后,自动给定煤气流量和分烟道吸力,自动实现双交叉操作,同时通过火道模型实时估计直行温度;停止自动加热后,所有操作改为常规人工操作方式。2.4.5炉温调节自动化,降低工人劳动强度,提高炉温调节的及时性和可靠性,提高劳动生产效益,改善操作环境,减少环境污染。2.4.6支持分布式远程数据访问技术的自动加热控制软件。

3 结论