轮式分页输纸中的摩擦问题

本文着重研究了输纸轮与纸面间以及纸与纸间的静、动摩擦特性。分析了分页输纸的力学条件,并通过各种结构输纸胶轮和国产纸张的实验证明了正压力与摩擦系数之间存在着非线性关系。得出了一系列曲线。指出:利用非线性摩擦特性是分页输纸的理论基础,为设计简单的张簧式给纸盒提供了科学依据。经“OA”设备的OCR和OMR使用证明分页输纸稳定可靠。     

变量泵电液比例恒压调节器的开发研制

本文利用一种结构新颖的径向柱塞变量汞为基泵,将电液比例技术应用于恒压变量泵的控制上,开发了一种电-液一体化节能液压元件。该电液比例恒压调节器采用“压力直接检测反馈”和“级问动压反馈”两项新原理,改善了泵的非线性度、滞环、恒压误差及其稳定性。文中不仅在理论上分析了泵的结构参数对调节系统的影响,并且实验研究了恒压调节器的三个结构参数对恒压泵动态特性的影响。结果表明,该泵具有优良的静动态性能,可作为恒压源应用于液压系统中,有着显著的节能意义。     

数字孪生驱动下永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

提出数字孪生驱动下永磁同步电机（PMSM）滑模变结构一体化解耦控制方法,改善永磁同步电机控制能力。构建基于数字孪生技术的永磁同步电机控制结构,通过设备层采集实际永磁同步电机运行数据及环境数据,作为数字孪生驱动数据来源,孪生建模层依据获取永磁同步电机数据,构建永磁同步电机的数字孪生驱动模型以及虚拟场景,经虚拟模型与虚拟场景耦合后,在虚拟场景中还原永磁同步电机运行状态;在孪生控制层中设计精确线性化解耦控制方法,并构建速度、电流一体化滑膜解耦控制器,在虚拟环境中通过解决永磁同步电机速度与电流之间的非线性耦合问题,完成实体电机解耦控制;同时数字孪生控制结构各层之间通过孪生数据传输实现数据交换与指令下发,实现有效的电机控制。经实验验证：经该方法控制后,永磁同步电机可在负载突加与突卸状态下保持平稳的电流与转矩,同时还可以迅速调整电机转速,使电机保持在理想状态下运行。     

滑模-矢量控制变频调速系统

本文介绍一种滑模-矢量控制系统。在矢量控制的基础上,采用滑模-PI控制方案,使系统获得优良的控制性能,克服了稳态时的震颠现象。系统由2片8031单片机和SPWM—GTR逆变器组成。在3kW异步电动机上进行的试验结果表明,该系统具有优良的动静态性能和较强的鲁棒性。     

（H,G）—变换和拟正则半群

研究一般的（Ｈ,Ｇ）型变换通过适当合成变换后生成拟正则半群;并建立了Ｇ－变换和（Ｈ,Ｇ）型变换两者之间的拟共形共轭关系．对于给定的一个拟正则半群,构造了一个不变共形结构ＧΓ,使得该半群中的每个元素在这个不变共形结构下保持Ｇ－变换不变．     

基于改进混合模型的一类固定床反应器推断控制

对一类非绝热式固定床反应器提出了一种基于改进混合模型的非线性自适应推断控制策略：给出一种基于结合先验知识和人工神经网络的改进混合模型的推断估计器设计方法;提出一种改进程序变增益ＰＩＤ算法设计控制器;设计了该固定床反应器基于改进混合模型的推断控制系统。仿真结果表明：该推断估计器具有良好的静态和动态特性,较高的估计精度和较好的实时性,所需训练样本少,易于理解和研究及外推性能良好等特点,该推断控制系统还具有良好的跟踪和抗干扰性能。     

以圆周为界面两相材料多裂纹反平面问题

运用复变函数及积分方程方法,求解了以圆周为界面的两相材料中的多裂纹反平面问题．为解决该问题,建立了两种类型的基本解,分别对应于单裂纹在圆域内和圆域外的情形．利用叠加原理和所得的基本解把两相材料中的多裂纹问题化为单裂纹问题的叠加,得出了一组以基本解密度函数为未知函数的Ｆｒｅｄｈｏｌｍ积分方程组．通过对该积分方程组的数值求解,可以得出密度函数的离散值,进而得出裂纹尖端的应力强度因子．文中对于两条裂纹分别位于圆域内和圆域外以及两条裂纹均在圆域外的情形进行了数值计算．     

一种线性化与变结构相混合的发电机励磁控制器

以电力系统的非线性数学模型为基础,根据直接反馈线性化与滑模变结构控制理论,提出了一种旨在提高电力系统稳定性的由直接反馈线性化与滑模变结构混事控制完成的电力系统同步发电机励磁控制器,仿真研究表明,所提出的励磁控制器不仅可以有效地改善系统的动态品质,而且在提高电力系统的稳定性,尤其是大干扰稳定性方面有明显的作用。     

广义分布参数变结构系统的不变性条件

首次研究了广义分布参数系统的不变性条件,利用特征向量函数法将广义分布参数系统化为一广义系统,证明了它们的不变性条件是等价的,同时也指正了某些文献个别结论和证明．     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．