基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿

讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用，给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法．递归神经网络模型本身具有动态映射能力，其结构仅与输入层和中间层的节点数有关，且不需要知道被补偿传感器的结构特性(如输出、输入的最大延迟)等先验知识，简化了动态补偿器的结构设计．采用递推预报误差算法训练神经网络，具有收敛速度快、收敛精度高的特点．实验结果表明，经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性，应用递归神经网络对传感器进行非线性动态补偿是一种行之有效的方法．     

基于LS-SVM-FLANN的虚拟仪器系统非线性动态补偿

针对虚拟仪器系统存在的非线性动态测量误差,提出了一种新的补偿方法.该方法依据虚拟仪器系统的静态和动态标定数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造的函数链接型神经网络(FLANN)辨识得到静态补偿环节及动态补偿环节模型,再将其串接到原虚拟仪器系统的后面来修正其非线性特性,改善其动态特性,从而获得系统理想的输入输出特性.实验结果表明该方法用于虚拟仪器系统动态非线性误差补偿的有效性及优越性.     

非线性动态传感器系统 Hammerstein神经网络补偿法

针对传感器动态特性中存在非线性的问题,提出一种基于Hammerstein传感器模型的非线性动态神经网络补偿法。先将补偿模型分解为与Hammerstein模型对应的线性动态与非线性静态2个环节;再设计一种新型的神经网络结构,使网络权系数对应于相应的Hammerstein补偿模型参数,并推导反向传播的网络权系数调整方法;最后通过网络迭代训练,求得补偿模型的线性动态与非线性静态两个环节。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法使传感器具有理想的输入输出特性。     

含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题, 通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。     

温度测控系统的非线性动态补偿研究

在温度测控系统中,对于温度传感器在测量时存在较大非线性动态偏移误差,提出基于参考模型的利用扩展卡尔曼滤波算法设计温度传感器的动态补偿的方法。用扩展卡尔曼滤波进行补偿器的参数辨识,从而得到比较精确的补偿器,因此温度传感器的动态偏移误差得到自动补偿。用扩展卡尔曼滤波算法对补偿过程中放大的噪声进行滤波,从而得到较好的补偿结果。     

热敏电阻测量误差的非线性逆滤波器补偿

热敏电阻传感器存在着严重的非线性静态特性和响应滞后的动态特性，当被测量的温度变化率高于传感器的响应速度时，测量结果与真值之间存在较大的误差．为了补偿这个测量误差，文中采用一个由无限响应的IIR滤波器和静态非线性环节构成的非线性滤波器去减小误差．IIR滤波器的系数通过实验数据得到，它是传感器的动态逆模型；非线性静态环节由查表和插值算法实现．该方法能改善热敏电阻的动态特性，具有不依赖传感器模型的特点．实验结果表明，该方法是有效的．     

考虑测量噪声的传感器动态测量误差补偿

在传感器的输出端串接一个动态补偿环节,改善传感器的特性,补偿动态测量误差．其本质是一个带通或高通滤波器,在补偿测量误差的同时,会引入严重的高频噪声干扰,影响测量系统的精度．为了解决这个问题,研究了一个在噪声环境下,改善传感器动态特性的新方法．该方法采用试验数据,通过系统辨识的方法得到补偿环节系数,消除测量误差．同时,采用多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法减小测量系统的噪声．最后,通过对热敏电阻动态测量误差的补偿,验证了该方法的有效性．     

多维力/力矩传感器动态标定中若干问题的研究

动态标定实验是把握传感器动态特性的基础,是进行系统辨识、补偿和解耦所必需的.文章讨论了六维腕力传感器阶跃和冲击2种动态标定实验的设备和实验过程,求得其动态性能指标,分析了2种标定中存在的问题,并提出了改进多维腕力传感器动态标定实验的建议.     

基于FLANN数据融合的微重力落舱动态测重补偿及校正

提出了一种用函数连接型神经网络(FLANN)数据融合及直线回归分析技术相结合实现微重力落舱动态测重的补偿及其非线性校正的方法.该方法将测重传感器输出的线性段特性用回归方法进行拟合,得到直线校正方程;对测重传感器非线性特性采用FLANN数据融合,从而实现测重传感器温度补偿与非线性校正.该方法用于微重力落舱动态测重结果分析表明,该方法是切实有效和可行的.     

基于模拟退火布谷鸟算法的直流伺服系统静态摩擦参数辨识

针对非线性摩擦对直流伺服系统性能的影响,提出一种基于模拟退火布谷鸟算法提高摩擦参数辨识精度的方法。采用LuGre摩擦模型建立伺服系统静摩擦参数与力矩的关系表达式,并分析其稳态特性,以此构建参数辨识的目标函数。引入模拟退火中的Boltzmann选择机制,结合迭代全局最优值对布谷鸟算法发现概率的自适应性进行了增强,以改善算法的寻优效果,通过分析比较得知改进算法的时间复杂度与原算法一致。在相同摩擦参数设置下,改进布谷鸟算法的辨识精度优于传统方法,利用其辨识结果补偿伺服系统运行的非线性摩擦力矩,得到了良好的控制效果。实验结果表明,该方法可以使摩擦参数的辨识适应度值提高2~3个数量级,有效改善了系统的控制性能。     

浅析航海过失和管货过失

《海牙规则》确立了海运承运人对航海过失造成的货损免责，航海过失可分为驾船过失和管船过失。但承运人对管货过失造成的货损应承担赔偿责任。区分航海过失，尤其是管船过失与管货过失，成为一项极其重要的任务。近百的来，有关于此的争议不同涌现，国际上要求废除航海过失免责的呼声日益高涨，《汉堡规则》虽废除了航海过失免责，但亦未被国际社会所接受。文章探讨了航海过失与管货过失的区分标准，并尝试建立一种新的承运人责任制度。     

以党内和谐促党群和谐,以党群和谐带社会和谐

党内关系的和谐状态不仅是衡量党的自身建设成效的重要标准,更是提高党的执政能力建设和永葆党的先进性的内在要求。党内和谐是党群和谐的根本,对党群关系和谐与社会和谐起着重要的示范和带动作用。要以党内和谐促进社会和谐,以优良的党风促政风带民风,必须通过党群关系的良性互动来实现。     

浅析增加农民收入的基本途径——对三农问题的几点思考

农民收入问题影响到农民的生活水平，影响到农业生产能力，是“三农”的根本问题。从农民、农村、农业三个角度提出了增加农民收入的对策建议。     

建设以公众为中心的电子政府

从我国电子政府的发展现状出发,以上海市各级政府的电子政务为例,对我国各级电子政府建设在迅速发展的同时所呈现出的一些问题及面临的障碍进行分析,并提出以满足公众需求为基点,建设以公众为中心的电子政府,最后提出相应对策与建议,以利真正提高政府的绩效,让公众从中获得真正的收益.     

浅谈语言在馆员与读者沟通中的运用

阐述了正确运用符号语言与体态语言对改善馆员服务态度、提高馆员服务质量的重要作用。     

浅析新闻语言的弊病及其原因

新闻语言是通过新闻媒介,向人们报道新近发生的事实、传播新闻信息的载体之一。它作为媒体传递信息的工具,是一种对社会影响颇大的公共语言行为。时下新闻语言却出现了一系列的问题,已经严重的影响到新闻媒体的自身发展和社会用语的纯净。为了使新闻语言沿着科学、健康的方向发展,本文主要具体阐述了新闻语言弊病的表现形式和原因,希望能给新闻语言的规范提供帮助。     

节约能源改善环境--科学发展煤化工产业

基于山西能源重化工项目大都为高物耗、高能耗、高污染、低效率的现状,提出了发展循环经济、节约资源、改善环境,开发研究高科技项目,把煤炭工业产业这一重要能源产业发展成资源节约型、环境友好型产业的可持续发展模式。     

从银政及银企关系看国家注资改造国有银行的有效性

通过对政府从国有银行退出的艰巨性和国有银行和国有企业之间建立真正债关系的艰巨性的角度,对国家通过注资的方式改造国有商业银行的有效性进行了深入的分析,结果表明:我国国有商业银行的改革决不是简单通过注资就可以一蹴而就的。根据分析的结果提出了对国有商业银行改革的意见和建议。     

由对诗人的重估到对新诗史的重构--从《诗刊》看五四以来的新诗传统在五、六十年代的命运

作为二十世纪五六十年代国内最权威的诗歌刊物《,诗刊》无疑代表了当时的文学潮流,并引领着文学的走向。研究自1957年1月到1965年停刊的《诗刊》,可以清晰地把握当时的诗坛动态和文学环境,不失为五六十年代中国文学的一份生动史料。本文着重考察的是《诗刊》如何以对“五四”以来新诗人的重估和对新诗史的重构,完成了新诗在五六十年代的历史叙述。     

智能化电能表及自动抄表系统在住宅中的应用

本文主要论述了智能化电能表及自动抄表系统的组成、特点，以及目前市场上使用的几种主要智能化电能表和自动抄表系统的方式及其发展趋势．