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1.
针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。 相似文献
2.
建立微波消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法同时分析枳椇果梗、枳椇子中Be、Mg、Al、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Sr、Mo、Ag、Cd、Sn、Sb、Ba、Tl、Pb等22种元素的含量。样品经微波消解后,利用ICP-MS测定上述22种元素,通过标准曲线计算其含量。实验结果表明,22种元素在其线性范围内线性关系良好,r值0.995;检出限为0.0007~1.0713μg/L;重复性的相对标准偏差(RSD)3%;精密度的相对标准偏差(RSD)7%;回收率为81.14%~112.91%。该方法灵敏度高,重复性好,分析速度快,适用于枳椇果梗、枳椇子中22种元素的含量测定。 相似文献
3.
探明贵州花江—关岭喀斯特石漠化地区不同退耕模式对土壤团聚体组成和稳定性的影响,为石漠化地区不同植被恢复模式的水土保持效益评估提供科学依据。选取喀斯特石漠化地区耕地(对照)、乔木林地和花椒林地土壤为研究对象,采用湿筛法测定0~40 cm土层土壤团聚体组成,计算0.25 mm水稳性团聚体含量(R_(0.25))、平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)和分形维数(D)等团聚体指标。结果表明:1)耕地转变为乔木林地和花椒林地显著增加了粗大团聚体(2 mm)含量(P0.05),显著降低了2 mm粒径团聚体含量(P0.05);2)土壤R_(0.25)、MWD和GMD值表现为乔木林地花椒林地耕地,土壤分形维数D值则相反;3)退耕后土壤团聚体稳定性的增加主要与粗大团聚体含量增加有关,2 mm和0.25 mm粒径是土壤团聚化过程中关键的临界点;4)退耕后,土壤团聚体含量和稳定性指标的变化幅度随土层深度的增加而减小,表明表层土壤团聚体组成和稳定性对土地利用变化的响应更为敏感。 相似文献
4.
提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法,应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号,将噪声信号从含噪信号中过滤掉,达到消噪的目的;根据自适应学习算法,利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新,以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标,采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较,结果表明,应用该方法可以获得更好的滤波性能。 相似文献
5.
6.
风力发电系统结构复杂、体积大,风力发电系统控制的研究工作存在很大的困难.通过采用机理建模的方法建立变速变桨风力发电系统的数学模型.分析了风力发电机组各部件的数学模型,其中有传动系统模型、发电机模型、风轮系统模型,并将子模型整合在Simulink中,得到可靠的系统仿真模型. 相似文献
7.
对单环刺螠不同部位中的纤溶酶(UFE)进行分离纯化,并比较其活性差异.选择单环刺螠体壁肌、内脏、体腔液作为UFE的提取来源,通过离心分离、SephacrylS 100凝胶柱层析、Q-Sepharose fast flow阴离子交换层析等工艺获得UFE单一组分,采用Folin-酚试剂法测定其酶活性,并研究UFE对AT-Ⅲ,HC-Ⅱ,凝血因子和钙离子的影响,验证不同部位UFE的活性差异.结果表明:从秋季单环刺螠体腔液中提取的总蛋白质量为39.8 mg,UFE的比活力为4 695.94 mkat·g-1,纯化倍数为13.8,明显优于内脏和体壁肌的提取所得;在抗凝作用实验中,加入体腔液中所得UFE后,标准血浆、乏AT-Ⅲ血浆和乏HC-Ⅱ血浆凝血酶原时间、凝血酶时间均极显著延长,加入不同浓度氯化钙后,能显著延长凝血时间,同时,能够极显著降低凝血因子Ⅴ,Ⅶ,Ⅷ,Ⅸ,Ⅹ,Ⅻ的活性及大鼠血液中的钙离子浓度;不同部位来源的UFE活性有较大差异,与内脏及体壁肌相比,体腔液为UFE更优提取部位. 相似文献
8.
为了提高城市交通指挥工作效率和可靠性,提出一种基于K60单片机的交通指挥机械手臂设计,该机械手臂通过舵机和各种支架构成,具备两关节且每个关节能360度自由运动.采用K60单片机作为主控器,通过前端检测到的实际路口交通情况,自动摆出相应的指挥手势,协助交警指挥交通.该设计不仅可以高效率的完成指挥任务,还对智慧城市的交通建设有着重要的意义. 相似文献
9.
针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育. 相似文献
10.