1）首先需要建立控制对象的数学模型，作为图中的参考模型； 2）建立可调系统数学模型，该可调数学模型的形式与参考模型一致，令待辨识的参数为可调变量； 3）参考模型和可调模型的输入相同； 4）需要通过理论推导或者满足稳定性定理的自适应调节律，通过调节律获得待辨识的参数； 5）自适应调节律求得的辨识参数代入到可调模型之中，调整模型参数。 最终可以在线获得逐渐收敛的待辨识参数。 可以辨识永磁同步电机的定子电阻、转子磁链、DQ电感。

针对现有全阶状态观测器的反馈自适应率PI参数的设计中存在寻找最优解困难的问题,提出了一种基于改进粒子群算法的反馈自适应率PI参数优化算法。首先根据频域方法给出反馈自适应参数的设计准则及影响其参数设计的主要因素;然后将利用设计准则设计好的几组参数值编码后混入随机初始种群,增加初始种群中优良品质个体的数量,提高收敛速度和搜索效率;最后通过编码、初始化种群及参数设置、适应度评价、更新粒子速度和位置得到PI参数最优值。实验结果表明,在斜坡给定0.2,0.6pu转速时,无论空载启动还是负载运行,采用优化算法得到的PI参数进行速度估算时精度明显高于传统试凑法,能够满足矿井提升机的技术指标要求。

这项研究的目的是评估在农业生态和常规生产系统中种植的十六种藜藜的农艺性能和生产力。 根据农业特性和常规生产系统，在两个同时进行的实验中，根据农业特征和常规生产系统，在巴西巴拉那州的恩特雷里奥斯·杜·奥斯特镇进行了两个同步试验中生长的十六种奎奴亚藜基因型的农艺特征和产量的评估。 2015/16年收获。 按照随机区组设计，每个实验均由三个重复组成。 开花的植物数量，每线性米的植物数量，第一穗的插入高度，成熟天数和生产力是评价的参数。 借助GENES计算应用程序将数据提交给统计分析。 基因型Q13-24显示出更适合常规生产系统的生产。 基因型Q13-01表现出生产率的提高，更能说明农业生态生产系统。 当在常规系统中栽培植物时，植物花的特征高度（HPF）和第一穗的插入高度（HIP）具有较高的值。 与传统种植相比，农业生态作物中每线性米（NPLM）的植物数量更多。 相同的藜麦基因型可以根据区域管理的不同而有所不同，这是一种生产力，而基因型周期则取决于生产系统和所使用的基因型。

针对直线电机平台轮廓运动精确控制的难题,提出一种基于局部任务坐标系(LTCF)的自适应鲁棒控制(ARC)方法。通过坐标变换阵T将所建立的动力学模型变换到LTCF中,实现在笛卡尔坐标系下跟踪误差的解耦。利用自适应鲁棒控制器对建模误差的实时补偿,使系统快速稳定并保持较好的系统鲁棒性。将所设计控制方法与基于交叉耦合(CCC)的自适应鲁棒轮廓运动控制方法进行对比仿真实验,结果表明,所提控制方法具有更好的轮廓控制性能。

基于自适应滤波的通信信号去噪

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声，针对几种常用方法去噪效果不理想，提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态，保留其低频模态，并对其进行自适应中值滤波处理，从而得到其去噪后的图像。实验结果表明，与其他几种常用的去噪方法相比，该方法在滤除噪声的同时，能较好地保留图像的边缘细节，图像也获得了较好的视觉效果，此外客观评价参数也得到明显的改善，随着噪声强度加大去噪效果愈明显。

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针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。

针对煤矿带式输送机经常在轻载下运行系统功率因数较低、电动机能耗较高的现象,分析了带式输送机的运行过程,提出一种自适应节能控制技术,即在线监测电动机功率,根据负荷情况采用循环调度策略调节运行电动机的数量,在轻载时,减少电动机运行的数量,提高功率因数和电动机效率。对自适应节能控制系统的软、硬件进行了设计,并进行了试验研究。试验结果表明,该方案能够提高电动机的功率因数,节约能源,具有较强的实用价值。

针对传统直流带式输送机控制系统存在稳定性差以及可靠性低等问题,提出了一种基于PLC的直流带式输送机系统的自适应模糊控制策略。根据直流带式输送机的数学模型,采用自适应模糊控制算法来实现转速的快速跟踪控制。在此基础上设计了以PLC作为核心处理器的直流带式输送机硬件系统和软件系统。测试结果表明,提出的控制策略具有较好的调节性能。