基于平方根UKF的机载单站无源定位算法

介绍了基于多普勒频率变化率和波达角变化率的机载单站无源定位原理,并引入一种新的基于平方根（uKF）算法．通过仿真与扩展卡尔曼滤波（EKF）和不敏卡尔曼滤波（UKF）算法进行了比较．结果表明,新算法比EKF算法精度高,与UKF算法相比,新算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性,同时具有更快的收敛速度．     

基于转矩方程的感应电机转速自适应辨识方法

速度辨识是无速度传感器直接转矩控制的核心问题。提出了一种利用电机状态方程和转矩方程直接推导出的新型速度自适应辨识方法,与以往的利用观测器稳定性理论推导出的速度辨识方法相比,能大大降低了转矩脉动对速度辨识的影响,提高了辨识精度与观测器的稳定性。此外,利用Lyapunov稳定性理论,构造新的Lyapunov函数,从理论上严格证明磁链观测器在全速范围内的稳定性,尤其是保证系统在低速度范围内的稳定运行。研究结果表明:基于电机转矩方程推导出的速度辨识方法具有很高的辨识精度且系统在全速范围内都可以获得良好的动静态性能。     

基于摄动的不稳定编队协同控制系统仿真

编队卫星构形精确保持是实现分布式卫星任务的关键技术。基于摄动对编队相对轨道构形的影响,针对卫星轨道半长轴有偏差的不稳定编队,设计了一种基于视线测量无主星编队的循环协同控制系统。编队中每一颗卫星跟踪自己轨道前方邻近卫星,产生一个视线测量矢量,编队的第一颗卫星追踪最后一颗卫星,产生循环编队,将编队卫星之间的视线距离作为反馈控制量来实现队形控制,文章给出了相对摄动力方程和控制系统的仿真算例,仿真结果表明,该循环协同控制系统能够实现队形控制的稳定性。     

无k+1次幂因子数的两个渐近式(英文)

引进了两个新的可乘函数U(n)和V(n),利用解析方法研究了∑n∈An≤xU(n)及∑n∈An≤xV(n)的均值分布性质,给出了两个较强的渐近公式,其中A表示所有无k+1次幂因子数组成的集合。所得结果表明这两个可乘函数具有较好的渐近分布性质。     

连续时间广义线性系统的无源控制

研究连续时间广义线性系统的无源控制问题。应用线性矩阵不等式与矩阵广义逆给出了开环广义线性系统无源性的一个充分条件。在此基础上,研究了闭环广义系统在状态反馈下的无源控制问题。     

基于DPSO的无等待混合流水车间调度方法

研究了无等待混合流水车间调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法,并将机器的能力约束嵌入到算法之中。在此基础上,首次应用离散粒子群优化算法对无等待混合流水车间调度问题进行了优化求解。通过仿真实验表明,离散粒子群算法的优化质量优于遗传算法及LTPT、STPT和FCFP三种启发式算法,同时验证了分阶段无等待算法的有效性。

Abstract：

A no-wait hybrid flow shop（NWHFS） scheduling problem was studied for the objective of minimizing makespan.For the no-wait constraint between two sequential operations of a job,not only the no-wait algorithm of grading was designed,but also the number restriction of machines was embedded into this algorithm.On this basis,the discrete particle swarm optimization（DPSO） algorithm was proposed for the first time to solve such problems.The last simulation experiments show the optimization qualities of DPSO are superior to those of the genetic algorithm（GA） and the heuristic algorithms of LTPT,STPT and FCFP,and demonstrate the effectiveness of the no-wait algorithm of grading as well.     

一种基于马尔可夫链的高维离群点挖掘算法

提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测(outlier detection algorithms based on Markov chain, MRKFOD)算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一个节点,用每条加权边表示节点之间的相似度;形成一个邻接矩阵,把邻接矩阵当作马尔可夫链中的概率转移矩阵;寻求概率转移矩阵的主要特征向量;把每个节点的主要特征向量值作为每个数据的离群度。实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。     

无轴承永磁薄片电机转子不平衡振动补偿控制

无轴承永磁薄片电机转子质量的不平衡振动严重影响了系统的动态特性及安全运行。介绍了无轴承永磁薄片电机转子悬浮力产生机理,推导了悬浮转子的动力学方程,在电磁转矩和径向悬浮力解耦控制的基础上,对无轴承永磁薄片电机转子进行了振动补偿控制,设计了反馈不平衡补偿控制系统,采用Matlab/Simulink工具箱构建了仿真系统,进行了性能仿真试验。研究结果表明:基于反馈补偿控制器的振动控制策略能够较好的抑制悬浮转子振动,大大提高了转子的旋转精度。     

体外培养神经元网络功能结构的长时间发育变化

神经功能结构的建立和维持是学习与记忆等高级功能的基础. 因神经网络的结构错综复杂, 节点行为多变且受多种因素的影响, 目前其拓扑结构的形成和维持机制尚不清楚. 基于多电极阵列系统, 本研究连续记录了体外长时间培养的海马神经元网络的自发放电活动; 利用不同电极放电序列之间的互相关系数映射功能连接强度, 构建网络拓扑结构图, 分析其发育特性. 对培养1~18周的3个样本的分析结果显示, 网络拓扑结构的形成和维持具有自组织和自解离特性: 网络连接建立期(1~3周), 邻近节点之间建立连接, 形成局域微网络; 随着网络的发育, 逐步形成多节点的复杂功能结构; 发育成熟期(12周后), 功能连接开始消退, 部分节点脱离网络, 网络聚集程度增加. 不同发育时期网络各节点连接强度的分布均符合幂率分布, 表明无外界输入的培养神经元网络是具有无尺度特征的复杂网络. 本研究有助于复杂神经网络结构的形成及维持机制分析, 为研究神经发育和神经系统信息处理机制提供新的视野.     

锥形管连续无模拉拔速度控制模型的理论与实验分析

基于金属体积非压缩性原理建立了锥形管连续无模拉拔速度控制模型,分析了无模拉拔变形过程中拉拔速度等工艺参数对变形区体积以及锥形管形状和尺寸的影响,并进行了实验验证.结果表明:拉拔速度不仅与进料速度、坯料尺寸、拉拔后锥形管的形状和尺寸有关,还与冷热源距离等工艺参数有关;拉拔速度随时间呈非线性增加;随着拉拔速度的增大,变形区的体积减小;冷热源距离越长、进料速度越大,变形区体积变化越大;当速比一定时,减小进料速度、增大冷热源距离,可以减小锥形管形状和尺寸误差、提高控制精度.