加强有线电视网络维护保证系统高质量运行

在有线电视网络维护中，常常碰到许多因网络故障形成的图象异常现象，如：网纹干扰，雪花干扰，重影干扰，条纹干扰，雨刷干扰。若想使有线电视网与高质量运行，必须不断的注意发现以上各种干扰现象，若想排除干扰必须注意分析寻找造成干扰的原因才能消除干扰。     

F-干扰规律生成与特征识别

利用单向S-粗集对偶给出知识的f-干扰生成与f-干扰规律生成,单向S-粗集对偶的F-干扰生成与F-干扰规律生成的概念,基于这些概念提出了F-干扰盈余与F-干扰度关系定理、F-干扰盈余规律与F-干扰度规律关系定理、F-干扰分辨定理、F-干扰规律分辨定理,给出了F-干扰规律识别准则与应用。     

对旁瓣对消雷达综合式变极化干扰研究

文章利用综合式变极化干扰对采用旁瓣对消雷达进行了干扰效果仿真分析,仿真结果表明：变极化干扰与其他干扰方式的综合运用比单独使用一种干扰方法效果更好,由于结合其他干扰方式,变极化干扰效果不稳定的缺点得到了改善,从干扰的整个过程来看,干扰效果得到提升。     

有源噪声调制干扰的仿真及性能分析

有源噪声调制干扰是对雷达系统干扰的重要组成部分,对有源噪声调制干扰中的射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、噪声调相干扰进行了理论分析,基于Matlab进行了仿真,并对仿真结果做出了相应的分析,为干扰条件下雷达系统仿真及其性能评估提供了参考。     

F-干扰规律生成与它的特征识别

利用单向S-粗集概念给出了知识的f-干扰生成与f-干扰规律生成,单向S-粗集的F-干扰生成与F-干扰规律生成的概念.提出了F-干扰损失与F-干扰度关系定理,F-干扰损失规律与F-干扰度规律关系定理,F-干扰分辨定理,干扰规律分辨定理,给出了F-干扰规律识别准则与应用.     

移动通信系统干扰的分析与排查

本文简单介绍移动通信网络干扰的分类,从干扰的成因分析移动通信网络可能受到那一种有害的干扰,指出网内干扰和网外干扰应用不同的排查方法,为监测移动通信干扰的排查提供有价值的参考。     

语义干扰效应发生阶段的ERP研究

采用延时命名任务,运用事件相关电位(ERP)技术考察了图-词干扰范式下语义干扰效应的发生阶段。在屏幕上呈现图片(如"狗")及其干扰词800ms后,要求被试忽略干扰词命名图片。干扰条件有三:语义关联干扰(如"猫")、语义无关干扰(如"树")和无刺激干扰。结果发现,从图片呈现大约180ms-700ms的时窗内,语义关联干扰和语义无关干扰引起的脑电波与无刺激干扰引起的脑电波均有显著差异。表明语义干扰效应发生在言语产生中的多个阶段。     

PLC实验系统抗干扰技术

PLC控制系统在受到干扰时，会产生误动作或拒动作，引起控制失败。本文首先分析了干扰产生的原因：电源干扰、信号线引入的干扰、接地混乱引起的干扰、内部干扰等，然后就这些干扰，从硬件和软件两方面入手，在硬件方面主要采取了抑制电源干扰、减小信号线间的交叉干扰、完善接地系统等措施；在软件方面，可采用延时确认、封锁干扰、软件滤波等方法，通过这些措施的采用，可以保证PLC控制系统的长期稳定运行。     

非线性干扰观测器方法实现受扰混沌系统同步

研究了一类具有参数摄动和外界干扰的混沌系统的同步控制问题。将系统的内部参数变化和外部干扰总称为复合干扰,用一种非线性干扰观测器对复合干扰进行在线观测估计,并将干扰观测器的输出用于设计动态补偿控制器以抵消不确定性对系统性能的影响。仿真结果表明:本文设计的非线性干扰观测器能很好的逼近复合干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能。     

基于协方差矩阵的干扰阻塞算法

 为解决干扰阻塞算法对阵列接收信号构造阻塞矩阵进行干扰抵消后,位于干扰附近的信号会受到严重衰减而无法进一步检测的问题,提出一种基于协方差矩阵的干扰阻塞算法。针对阵列接收信号的协方差矩阵构造阻塞矩阵,利用协方差矩阵的特点实现干扰阻塞算法,减弱因干扰抵消而造成的信号衰减,利于信号的进一步检测。理论分析和计算机仿真结果表明,相对于干扰阻塞算法,基于协方差矩阵的干扰阻塞算法在信号和干扰相距较近时能有效抵消干扰同时减少对目标信号的衰减。     

Study of neural network disturbance learning and application in RoboCup

To solve the problem of convergence to a local optimum in the multi-layer feedforward neural network, a new disturbance gradient algorithm is proposed. Through introducing random disturbance into the training process, the algorithm can avoid being trapped into the local optimum. The random disturbance obeys the Boltzmann distribution. The convergence of the algorithm to the global optimum is statistically guaranteed. The application of the algorithm in RoboCup, which is a complex multi-agent system, is discussed. Experiment results illustrate the learning efficiency and generalization ability of the proposed algorithm.     

预制装配式架桥机的起重小车复合滑模同步控制

预制装配式架桥机对预制墩柱架设过程中存在精度低、效率低等问题,针对这一问题基于时变滑模扰动观测器,提出变增益移动滑模控制方法。首先,通过分析架桥机起重小车架设墩柱的运动过程,得出了起重小车起升机构与走行机构的同步运动关系式,然后设计了一种结合交叉耦合控制策略的移动滑模控制器,提升了系统的鲁棒性;其次,设计了变增益趋近律,加快了误差收敛速度并抑制了抖振;同时,为了使架桥机起重小车适应不同工况下的扰动,设计了一种新的时变滑模扰动观测器,从而对产生扰动项进行实时的估计和补偿。Lyapunov理论可以证明上述控制器具有收敛性,数值仿真则可以表明,该控制方法对于提高起重小车的架设精度与速度是有效的。     

四旋翼无人机固定时间姿态输出反馈控制

为实现角度不可测的四旋翼无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)姿态跟踪,提出一种新的输出反馈控制方案。首先,将外界干扰与系统模型中的不确定作为综合扰动整体估计,设计了固定时间扩张状态观测器来估计未知角速度和综合扰动,保证估计误差能够在固定时间内收敛到原点,且收敛时间不依赖于系统的初始条件。同时为了提升控制精度和速度,设计基于齐次性理论的固定时间控制器,能够保证系统的跟踪误差在固定时间内收敛至零,且收敛时间与四旋翼无人机的初始状态无关。最后,通过仿真研究,验证本文所提方案的有效性。     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.     

反步鲁棒镇定及其在舵减横摇中的应用

运用反步法的思想,结合自适应方法和鲁棒控制方法,为一类具有未知或不确定参数以及能量有限扰动的非线性系统设计了易于实现的标量控制;讨论了渔政船1500HP在小风浪作用下产生的弱混沌横摇运动,并将标量舵力矩控制律运用于舵减横摇鲁棒控制.仿真验证结果表明：加入舵减摇控制后,船舶抑制海浪扰动的能力较强,控制收敛的速度较快,并且不存在超调,船舶抑制横摇的过程比较平稳,有利于减摇过程中船上人员和设备的安全.此外,控制器的设计过程基于非线性时域模型,可以应用在其他类型船舶的舵减摇设计中.     

基于一种加速PD型迭代学习控制算法的机械臂轨迹跟踪

针对二自由度机械臂非线性系统,迭代学习控制(iterative learning control,ILC)对于具有重复运动特性的机械臂有较好的控制效果。在扰动的情况下,设计了一种PD型迭代学习控制律,随着系统迭代次数的不断增加,通过在区间内对增益矩阵进行实时修改来缩短所需的修正区间,进而达到加快收敛速度的目的。首先,结合λ范数分析ILC的收敛性。其次,通过仿真验证所提出控制策略的可行性和有效性。最后,在相同条件下,仿真结果表明,PD型ILC收敛速度比P型ILC更快;带有扰动的PD型ILC比传统扰动型PD控制收敛效果更好。     

基于非线性干扰观测器的无人平台有限时间镇定控制

研究了存在模型不确定性和外界干扰工况下的非完全对称无人平台有限时间镇定控制问题.考虑模型参数矩阵的非对角线元素存在非零项,仅通过一次微分同胚变换即将原模型化为级联系统形式,简化了计算步骤;基于此级联系统借助终端滑模和反步控制方法设计了有限时间收敛控制器,解决了传统反步滑模控制器收敛速度缓慢的问题;通过引入1阶低通滤波器,对镇定控制器结构进行了优化,避免了执行器陷入"饱和";基于非线性干扰观测器对外界干扰及系统不确定性进行平滑估计和补偿,无需明确知道估计误差的上界即有效提高了控制器的鲁棒性.最后基于Lyapunov理论证明了闭环系统具有均方意义稳定性并进行了数值仿真,仿真结果验证了控制器的有效性和鲁棒性.      

带有自适应变异和指数递增交叉算子的差分进化算法

针对基本差分进化算法的缺陷,融入指数递增交叉算子以增加算法的收敛速度.当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值.数值仿真实验表明,该算法的收敛速度和精度都明显优于仅带有指数递增交叉算子的差分进化算法和仅带有随机扰动变异策略的差分进化算法.     

扰动谱尺度BFGS算法及收敛性分析

在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有2-线性收敛性.     

鲁棒高阶PD型迭代学习控制器设计

针对具有不确定项或干扰项的重复非线性时变系统，提出了一种鲁棒高阶PD型迭代学习控制器，给出了该控制器的收敛性条件，证明跟踪误差界是本次迭代学习与前次迭代学习初始值之差的界和系统输出干扰项界的线性函数，仿真与实验均表明了该方法的有效性。