基于有限时间LaSalle不变集的PMSM混沌控制

为有效地抑制永磁同步电动机系统的混沌行为,基于有限时间理论和LaSalle不变集定理设计了一种自适应控制器。分析了永磁同步电动机系统的混沌动力学特性,确定了系统处于不同运动状态的参数域;在理论上证明该控制器能够在有限时间内稳定到平衡点且能自动跟踪系统平衡点;仿真实验证明,该控制方案形式简单,快速性更好,稳定性更高。研究结果对保证永磁同步电动机的稳定运行具有重要意义。     

对称降冰片二烯二羧酸二酯的高选择性单水解

半酯是有机合成中非常重要的中间体,大体积对称二酯的选择性单水解高产率制备半酯的研究具有重要意义.本研究采用THF、DMSO、CH3CN作为共溶剂,在0℃碱溶液中将对称结构的降冰片二烯衍生物进行选择性单水解反应,考察了三种共溶剂比例、不同碱及碱的用量对水解反应的影响.结果表明,当共溶剂与H2O体积比为1∶10的情况下,T...     

基于损伤原理的搅拌桩复合地基加固区变形分析

对搅拌桩复合地基加固区在柔性荷载作用下的性状进行了分析,将复合地基的沉降分为加固区的压缩变形和下卧层的压缩变形,加固区的压缩变形又分为桩体的压缩变形和加固区桩间土的压缩变形.从受力平衡的角度出发,将加固区的受力状态分为桩体和桩间土的受力平衡,并引入损伤理论将其与传统的计算方法相耦合,建立了以加固区桩体损伤变形为主要因素之一的加固区压缩变形计算模式,并用实例验证了该模型的可靠性.     

单片机多机串行通讯的设计

介绍MCS-51单片机所构成的主从式多机型结构的串行通讯原理及通讯软件的设计方法,并给出原理图及通讯软件程序和流程图。     

An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

两类双阈值二元神经网络模型的渐近行为

考虑两类双阈值二元神经网络模型,研究了具变号型初值解的渐近行为。结果表明:对大阈值情形,模型有唯一平衡点;对临界阈值情形,模型有两个或三个平衡点。进一步,在临界阈值情形,对时滞τ、阈值σ及初值Φ建立了保证系统趋于不同平衡点之一的充要条件。这些结论对相关文献作了较大推广。     

基于Copula对随机变量间相依性的度量

在Copula基础上对随机变量相依的度量做了改进,得到和谐性指标τ的关于随机变量单调变换下的绝对值不变性,以及单调完全相依时的极值性,突破了相关系数ρ对相依性刻画的局限性.探讨二维正态分布中τ与ρ的关系,证明了二维指数分布下二者的等值性,给出了τ的估计方法及其方差的一般形式.     

一种不确定区域间的方向关系模型

基于区间值及其运算性质给出了不确定区域间方向关系的表示及推理方法. 该方法不同于基于经典模糊集及其截集的方向关系模型, 利用区间值方向关系矩阵分析不确定区域间方向关系的隶属程度, 将不确定区域间的方向关系划分为不确定区域与不确定区域间的方向关系、 不确定区域与分明区域间的方向关系、 分明区域与不确定区域间的方向关系、 分明区域与分明区域的方向关系4种类型. 将分明区域作为不确定区域的特例统一处理.