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提出了一种新型的基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制策略。采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型描述非线性系统动态特性,作为被控对象预测模型。同时,针对现有遗传算法和混沌粒子群优化算法收敛速度慢和精度低等缺点,给出一种拟牛顿信赖域混沌粒子群混合优化算法,作为预测控制的滚动优化策略,函数测试和非线性对象的广义预测控制的滚动优化表明该算法的优越性。最后,对设计的预测控制器进行实例仿真,结果表明它能满足系统实时稳定运行的需求,取得了良好的控制效果。 相似文献
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采用对比实验的方法,对“传统”力量训练与振动力量训练后跳远运动员进行跳深测力台测试,通过对跳深过程中影响运动员快速起跳能力影响因素的分析,揭示振动训练对跳远运动员下肢专项肌力的作用效果.研究结果表明:振动力量训练有利于提高踏跳过程中缓冲阶段相应肌群退让收缩的速度及最大肌力、有利于提高蹬伸阶段相应肌群的瞬时爆发功率以及踏跳过程中工作肌群由“离心”向“向心”转化的速度,从而对跳远运动员的下肢专项力量有较好的训练效果. 相似文献
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