具有对偶极点的不稳定过程的鲁棒控制

为了进一步完善不稳定系统的鲁棒控制器设计方法,将具有对偶极点的不稳定过程分成纯不稳定过程与一般的稳定过程两部分,对于纯不稳定过程采用先成形再镜像映射的方法,而对于一般的稳定过程则基于极点对消原则直接设计控制器,最后用闭环增益成形算法求解鲁棒控制器。将所设计的鲁棒控制器应用于磁浮列车的悬浮控制中,从仿真结果可以看出,控制效果可以达到小超调(<8%)、无静差、调节时间快(<0.1 s)、对模型摄动具有鲁棒稳定性。     

放大器增益—带宽积的研究

本文通过对几种放大电路的分析，阐述了放大器在电路和晶体管确定之后，“其增益与通频带的乘积基本上是个常数”这一重要概念．并指出了在设计宽带放大器时，为了进一步展宽频带应采取的方法     

系统增益变化时状态变量反馈系统稳定性的鲁棒性问题

状态空间法是自动控制系统分析与设计的主要方法之一．状态变量反馈系统的突出优点是，对于完全可控与完全可观系统来说，它的闭环极点可以任意配置．同时，它与传统系统一样，当系统参数变化时，也存在着稳定性的鲁棒性问题．笔者按着矩阵理论与根轨迹法，探讨了ＳＩＳＯ状态变量反馈系统当原系统增益发生变化时的稳定性鲁棒性问题．记αｉ为原系统特征方程诸系数，ａｉ为状态变量反馈系统期望闭环特征方程诸系数，对于二阶系统，原系统增益变化时，状态变量反馈系统保持稳定的充要条件是α１＜ａ１，α０＜ａ２．对于高阶系统，保持稳定的必要条件是αｉ＜ａｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ－１）．对于状态变量反馈系统的设计，如果这些条件不能得到满足，那么一个实际系统就有可能是不稳定的．     

掺饵光纤放大器放大的自发发射谱的实验研究

本文用不同的泵浦波长（９８０ｎｍ和１４８０ｎｍ）对不同泵浦强度和不同光纤长度的掺饵光纤（ＥＤＦ）的净增益轮廓进行了实验研究，并对实验数据进行了讨论分析。     

三轴测量装置正交及增益误差修正算法研究

三轴角度传感器的轴间正交误差及增益偏差很难通过提高制造工艺得以消除,而这些误差及偏差极大地限制了角度传感器的精度."三轴角度测量装置轴间正交误差及增益偏差修正算法"提出了一种可以同时修正测量轴轴间正交误差及轴间增益偏差的方法,实现了测量系到等增益正交系的变换.为此,构造并求解了关于参数最优估计的五元三次方程,并对该算法的收敛性及噪声对变换精度的影响进行了评估.     

在色散缓变光纤中调制不稳定性的基态增益谱

从非线性薛定谔方程出发，得出在色散缓变光纤中调制不稳定性的基态谱益谱，并与普通光纤及理想光纤的增益谱进行对比，从中分析了调制不稳定性和亮孤子解之间潜在的关系，并得出不同色散缓变光纤与周期变化光纤之间的区别和联系。     

腔内非均匀增益对DF化学激光器本征模式特性的影响

通过对氟化氘(DF)化学激光器腔内气动流场的分析,建立了包括小信号增益系数分布和折射率起伏分布的非均匀增益分布模型,进而分析了化学激光器腔内非均匀增益分布对其模式特性的影响。采用增益介质多层分布法和Fox-Li迭代法,计算了具有非均匀增益分布的DF化学激光器有源腔本征模式分布,并利用功率谱密度(PSD)及 Zernike 像差系数对无源腔以及有源腔本征模式的相位特性进行了比较分析。研究结果表明：DF 化学激光器腔内非均匀增益特性会引起其本征模式分布不均匀性和波前相位高频比例的增加,进而导致激光器输出光束的光束质量明显下降。     

震荡随机共振的信噪比增益研究与电路仿真

为提高硬限幅符号并联电路系统的输出信噪比,研究了震荡随机共振与阵列随机共振的机制以及电路实现方法。通过计算阵列输入输出信噪比增益,发现两类随机共振方法都能够使得非线性电路并联系统、输入信号与内部噪声(高频干扰)达到协同,并且随着阵列数目增加,信噪比增益存在大于1的区域。同样条件下,与阵列随机共振方法相比,震荡随机共振能够获得更好的输出信噪比,且易于实现。     

车用乙醇汽油体积分数估计

为获得精确的乙醇体积分数,在发动机进气模型的基础上,设计了高增益观测器估计歧管压力,并对观测器误差进行了收敛性和稳定性分析.设计PI控制器对空燃比进行控制,使过量空气系数趋于理论值.利用PI控制器输出的燃油反馈信号,通过积分清零运算得出化学计量空燃比(Rs),根据Rs与乙醇体积分数的关系计算得出乙醇体积分数估计值.仿真结果表明:乙醇体积分数估计时间在2s以内,估计误差绝对值小于1%,满足汽车的排放性和经济性要求.     

产品评论情感倾向性分类系统的设计与实现

针对消费者网上购物时选择商品的用户体验不足等问题,设计了产品评论情感倾向性分类系统。系统首先对评论进行了分词,然后根据停用词表去停用词,分别采用CHI、IG进行特征选择,最后比较了使用不同的特征选择算法对文本情感分类结果产生的影响。系统采用了Java Web相关技术实现了可视化,并对产品评论的分类过程进行了展示。实验结果表明,有效的特征选择方法有助于提升推荐系统的性能。