漂浮基空间机器人固定时间收敛主动容错控制

针对载体位置不控、姿态受控的空间机器人存在执行机构存在失效及偏置故障的轨迹跟踪问题,设计了基于固定时间收敛的主动容错滑模控制算法。首先结合拉格朗日法推导出了包含力矩偏置及力矩失效故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为消除故障对系统稳定性的影响,引入扩张状态观测器,以实现对故障的动态观测,并在此基础上设计基于固定时间收敛滑模控制器以实现主动容错控制。所提方法具备收敛时间与系统初始状态无关,仅需调节控制参数即可保证系统轨迹在固定时间内收敛的优点。最后通过仿真验算,仿真结果表明所提算法能对故障进行精确观测并在失效故障和偏置故障发生条件下保证系统轨迹精确跟踪及稳定控制,同时相较于其他算法所提算法收敛时间更短,稳态误差更小以及拥有出色的故障观测能力和更强的容错控制能力。     

子午线收敛角和垂线偏差对陀螺方位角的影响

陀螺经纬仪常用于测定井下或地面待定边的坐标方位角.主要分析了在陀螺方位角测量中,影响坐标方位角计算的2个因素--子午线收敛角和垂线偏差.根据赫里斯托夫子午线收敛角γ计算公式和常用近似公式,计算了不同纬度的γ值,对比分析得到:随着经差l的增大,近似公式计算误差相应增大,l=0.5°时计算精度可达0.01″～0.1″,此外给出了γ较差计算公式,并分析得到经差l小于1°时,公式计算精度可达0.001″.根据GPS法测量高程原理导出了垂线偏差计算公式,并结合某试验网数据分析得到垂线偏差最大值一般小于20″,这和理论上的结论较吻合.     

质量损失对贫金属AGB星表面丰度的影响

在参数化热脉冲模型的基础上,加入星风质量损失,拟合了三颗铅星(HD187861、HD224959和HD196944)和两颗非铅星(LP625-44与LP706-7)的表面丰度,计算结果都能很好地重现观测数据.同时还发现:在考虑星风质量损失的情况下,三颗铅星的平均中子辐照量均超过2(mb)-1,富氮中间壳层中约80%的物质重复经历s-过程.而对于非铅星,星风质量损失的影响可忽略不计.     

一类幂级数收敛半径的统一求法

本导出了计算形如∑n=0^ ∞anx^mn k(m是正整数，k是非负整数)的一类幂级数收敛半径的一个统一方法，使该类幂级数的收敛半径的计算好教易学。     

渐近循环二阶马氏链的强大数定律

研究了一类特殊的非齐次马氏链--渐近循环二阶马氏链的强极限定理.首先引进了渐近循环二阶马氏链的概念,然后利用非齐次马氏链三元函数的极限性质,得到了渐近循环二阶马氏链关于状态出现频率的强极限定理,最后得到渐近循环二阶马氏链关于状态出现频率的强大数定律.作为推论推广了二阶非齐次马氏链的强大数定律.渐近循环二阶马氏链的强大数...     

CDMA系统功率控制收敛速度的改善

在码分多址(CDMA)系统中引入博弈论进行更优化的功率控制已成为近年来蜂窝移动通信研究的热点,但传统静态博弈论下的功率控制算法收敛速度不够快,且迭代过程中功率波动幅度较大。针对问题,提出了将动态博弈引入CDMA系统功率控制算法。通过仿真表明,提出的动态博弈功率控制算法与传统静态博弈论下分布式功率控制算法相比,在保证系统总的功率相同的情况下,能大幅度的提高功率的收敛速度。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

p-级数散敛性的2种简易证明方法

p-级数是数项级数中一类特别重要的正项级数,通常被作为比较级数,结合级数散敛性的比较判别法及比较判别法的极限形式来证明其它正项级数的散敛性.关于p-级数散敛性的证明已有很多种方法,如比值审敛法、定积分证明法、柯西审敛法、比较审敛法和级数收敛定义法等.利用李海涛教授1984年证明的关于正项级数散敛性判定的一个公式,给出证明p-级数散敛性的2种简易证明方法.通过这些证明,能激发学生对级数的学习和研究的兴趣,该方法也可用来证明其它级数的散敛性.     

Fuzzy数空间上MS收敛与水平收敛的关系

证明了当u∈E^c,∈E,n=1,2,…时,un^MS→等价于unl→u,并指出条件。∈Ec不能减少．     

NA变量Esseen不等式的推广

在一定的条件下 ,推广了NA变量的Esseen不等式 ,给出了一个较为一般的结论 ,所得结果与独立情形一致 .