当永磁同步电机速度控制系统面对变负载和大范围调速时,PID 控制器参数需要频繁调整且速度跟踪不理想。通过结合滑模理论和神经网络方法,本文提出一种变负载自适应速度控制策略。控制器可以分为PI 控制和神经网络控制两部分。其中,PI 控制器用于保证系统前期收敛和稳定性,其输出信号作为误差反馈信号输入到神经网络,并基于线性滑模理论设计权值参数的调节律。当系统负载发生变化时,神经网络控制器的输出将取代PI 控制器,逐渐成为系统的主要速度控制信号。仿真结果显示,本文提出的速度控制方法能够提高系统的速度跟踪性能和抗干扰

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研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

提出了一种新的基于非下采样轮廓波（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的自适应图像融合方法，对已经配准的源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数，对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则；而高通子带系数，采用改进的拉普.斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后，对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明，本文算法明显优于其他几种方法，具有更好的融合性能，清晰度更高，是一种可行、有效的图像融合方法，

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