【摘 要】
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针对磨矿过程机理复杂,影响因素多,非线性、多变量、大惯性、随机干扰大等特征,利用模糊控制方法调整指数趋近律的趋近参数的滑模变结构控制器,结合卡尔曼滤波的控制方法,设计了一种新型的控制器,实现对磨机给料的自动控制,使磨机的给料量能够稳定准确的跟踪设定值。仿真结果表明:卡尔曼滤波的滑模变结构控制器的使用,能够抵抗外界噪声的干扰,消除系统静差,提高系统的精度和鲁棒性。从而减少磨机给料量的波动,使磨机运行
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针对磨矿过程机理复杂,影响因素多,非线性、多变量、大惯性、随机干扰大等特征,利用模糊控制方法调整指数趋近律的趋近参数的滑模变结构控制器,结合卡尔曼滤波的控制方法,设计了一种新型的控制器,实现对磨机给料的自动控制,使磨机的给料量能够稳定准确的跟踪设定值。仿真结果表明:卡尔曼滤波的滑模变结构控制器的使用,能够抵抗外界噪声的干扰,消除系统静差,提高系统的精度和鲁棒性。从而减少磨机给料量的波动,使磨机运行更稳定可靠,提高磨机的工作效率。
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高光谱图像分类的关键在于光谱特征的提取和空间信息的融合。然而,由于自然环境、采集技术等方面的问题,目标地物的光谱曲线会存在"同物异谱"和"异物同谱"的现象,增加了光谱特征提取的难度,并且由于高光谱图像的空间分辨率较低,对空间信息的获取也是很大的挑战和高光谱图像分类。为此采用PCA网络获取高光谱图像中隐含的光谱特征,再利用联合了空间信息的邻域加权SVM多分类器进行分类,得到分类结果。实验结果表明,上
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