一类模糊系统的有记忆保成本控制

在控制过程中,采用有记忆的状态反馈控制器,能够使系统具有更好的性能和较小的保守性。采用带有状态不确定项的T-S模糊系统描述非线性控制系统,通过设计有记忆模糊反馈控制器,应用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式,实现闭环系统的稳定性,同时找到保成本函数的一个上界。     

井打在大尺度裂缝上的缝洞型油气藏试井模型

大尺度的碳酸盐岩缝洞型油气藏,常规试井分析的方法受到实际地质特征的限制,简化的模型有时不能满足求解要求。针对此问题,建立了基于线性流考虑缝洞特征尺度的井打在裂缝上的边缝洞试井解释模型,利用拉普拉斯变换和改进的Stehfest数值反演(AWG)求解并在MATLAB中编程绘制了双对数典型曲线。通过对典型曲线进行敏感性分析,得到其规律如下:溶洞半径主要影响了裂缝过渡段和溶洞响应阶段,其半径越大,在裂缝过渡段压力导数曲线形态不变但向下平移,其溶洞响应段波谷越深;储容比在更大程度上决定了溶洞弹性膨胀能量的大小,同时也影响了流体从裂缝中流入井筒的启动时间即流速,储容比越大,井储和表皮效应阶段启动时间越早,溶洞响应段波谷越深;裂缝系统渗透率与裂缝和溶洞系统渗透率之和的比值决定了流体在裂缝中的流动能力,其值越小,典型曲线向右平移,井储和表皮效应阶段的启动时间越晚。通过VB编程,利用该模型的典型曲线对塔里木油田某井的现场数据进行了拟合,其拟合效果较好,对特征参数的解释结果也比较符合该井的实际地质资料。     

工况特征参数对客车燃油经济性影响分析

为了获得实际车辆运行特征对车辆燃油经济性的影响,为车辆研发和能量控制策略制定提供重要的参考,对实际运行的城市公交和通勤车辆采集的大量数据进行了数据分析和预测方程的构建。运行数据来自于3辆公交车,6个月内118 d/10 s次的出行数据;测量的数据包括:时间、地理位置、车速、油耗等。通过数据计算和分析,获得了34个不同的运行工况特征参数(包括:负荷率,最高速度,平均速度,平均行驶速度,平均加速度,速度时间比例,加速度时间比例等)。采用统计方法研究了特征参数对于油耗的影响。结果表明,负荷率、平均速度和车速所占百分比与车辆油耗有强烈的相关性;且具有很高的稳定性;基于多元线性回归的方法预测特征参数变化下的燃油经济性,由于存在特征参数之间很强的线性关系,导致结果的不稳定。为了避免这种不稳定性,采用了基于因子分析的方法,获得了相互独立的若干个能够代表所有特征参数信息90%以上的代表性因子;然后采用多元线性回归分析得到的方程能够满足油耗预测的需要。     

涡轮导叶位置对封严效率预测模型的影响

为研究涡轮导叶位置对燃气入侵的影响,对预测涡轮盘腔封严效率的降阶模型进行优化.采用数值模拟的方法和回归分析法,分析不同导叶位置下外环压力场的变化规律;并以计算数据和文献实验数据为基础,优化预测模型中与外环流动状态相关的参数.结果表明,模型中控制外环雷诺数的参数与导叶和封严间隙的相对位置存在正相关的线性关系.     

坦克测压取样管路系统动态特性分析及信号的修正

针对坦克动力舱排风口气压测量问题,研究了测压取样管道内的空气柱谐振效应对测量的影响,及在脉动气压测量中的校准技术。利用声学换能器为标准气压激励源,构建了测压管道动态特性测试系统。通过扫频方式研究了四种倒L结构取样管道在多种气压幅度激励条件下的传输特性;并且设计了频域滤波器对风压畸变信号进行修。实验结果表明:取样管道系统属于线性系统。实测风压的强脉动特征主要受管道频响特性的影响。经过频域滤波之后风压畸变信号的脉动特性明显减弱。     

基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构

针对一类非线性函数中耦合执行器故障的非线性动态系统, 提出一种基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构方法, 通过引入比例项提高故障重构的快速性。首先, 将执行器故障进行解耦处理并构建包含传感器故障的增广系统。然后, 综合H_∞性能指标给出状态估计误差的稳定性证明。接着, 将观测器增益矩阵的求解转化为受线线矩阵不等式约束的非线性优化问题, 并实现执行器故障和传感器故障的多故障重构。最后, 结合单关节柔性机器人算例仿真验证了所提方法的有效性。     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

关于推广的线性规划问题的BP网络求解

推广的线性规划问题比常规线性规划问题有更广泛的实际应用背景．而求解线性规划问题的许多有效方法如单纯形法，Ｋａｒｍａｒｋａｒ’ｓ方法等却无法直接用于推广的线性规划问题的求解，注意到推广的线性规划问题等价于一个非线性映射，利用ＢＰ神经网络的本质并行性和高度非线性处理能力，该文提出了一类求解推广的线性规划问题的ＢＰ神经网络方法，它具有网络构建简单，求解精度高，计算量小等优点，实验结果表明其高效性．     

红尾水鸲种群数量动态的观察

对不同生境的红尾水鸲种群数量进行调查，分析，得出其分布规律，说明其数量大小与海拔高度线性负相关，其回归方程为γ＝２７６．９－０．０６２ｘ。