14、计算机自动控制技术与Niblack校正系数选择方法

计算机自动控制技术与Niblack校正系数选择方法

1 计算机自动控制技术概述

1.1 自动控制技术的定义与发展

自动控制主要指在无需人工操作的条件下,运用计算机等设备使生产设备或生产线按照操作者的基本意愿进行加工的技术。随着科技的进步,自动控制技术在工业、农业中得到广泛应用,在导弹技术、机械零件生产等领域也取得了快速发展。它不仅提高了生产效率和施工安全性,还在一定程度上提升了经济效益。

1.2 计算机自动控制的特点

计算机凭借其强大的逻辑判断和信息存储功能,在自动控制技术中发挥着重要作用。计算机自动控制系统具有以下特点:
- 控制规则灵活多样,便于修改。
- 能有效结合企业生产管理,提高自动化程度。
- 可通过指令操作计算机,实现系统的高效、低投入和高回报。

1.3 计算机自动控制系统的组成

计算机自动控制系统基于协调稳定的结构运行,主要包括以下部分:
- 受控对象:待控制的设备或装置,通过放大系数和惯性时间进行描述。
- 自动控制执行器:改变输入输出的线性位移,控制生产过程。
- 测量环节:将可控参数转换为各种信号。
- 数字调节器、输入输出通道:以计算机程序为中心,实现多样化发展。

例如,在商业建筑的供热管理系统中,计算机自动控制技术可控制闲置房屋和仓库的供热,根据房屋入住情况提供数据支持,实现温度数据的恢复和自动控制目标。

1.4 计算机在控制系统中的应用

数字控制计算机系统主要包括传感器输入、处理器、控制输出、通信硬件和实时时钟等硬件。在该系统中,数据可进行模拟形成良

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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