用预测－校正方法解非线性含扩散的色谱方程

用预测－校正方法，模拟了非线性含扩散的色谱过程，并与有限分析法及Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法作了比较。     

正交激励超声切削装置的椭圆轨迹偏转与校正

为研究超声椭圆振动切削（ultrasonic elliptical vibration cutting,UEVC）刀尖轨迹形成及控制,解决刀尖轨迹非正椭圆问题,建立二维正交柔性导波UEVC装置刀尖轨迹的运动学模型;分析90°相位差下非正椭圆轨迹产生原因,建立刀尖轨迹校正模型,并推导出基于正椭圆轨迹下的刀尖轨迹偏转模型。通过实验对刀尖轨迹校正模型进行验证,校正后轨迹偏离坐标轴1.67°,小于校正前偏离角度。实验结果表明,该模型能够有效地校正刀尖轨迹,可在轨迹控制方面为后续研究刀尖轨迹偏转及变刀尖轨迹超声振动加工提供理论基础。     

超高压高CO2气藏偏差系数图版扩展与应用

Standing-Katz图版法确定天然气偏差系数是目前最常用、最基础的方法之一,但存在人工读值误差大、在超高压（拟对比压力大于15）和高CO₂含量天然气使用受限等问题。设计单组分偏差系数测定实验,结合Standing-Katz图版曲线变化规律,将图版拟对比压力扩展到30,拟对比温度扩展到3.6,并将图版数字化;基于不同CO₂含量偏差系数测定实验结果,推导了考虑不同CO₂含量的天然气拟临界压力、拟临界温度计算新模型,与常规非烃校正模型相比,新模型计算精度更高,适用范围更广。进一步将新临界参数校正模型嵌入到偏差系数扩展图版中,得到不同CO₂含量的偏差系数扩展图版,该图版在南海西部超高温高压、高CO₂含量天然气偏差系数计算中误差较小（不超过3%）,应用效果良好。     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

扩频系统中自动频率校正单元的设计与实现

针对ＩＳ－９５码分多址蜂窝通信系统标准,给出了一种在从导引信道上提取信道参数并同时获取对载频频差的估计方案,给出了自动频率校正环路的设计方案,及其ＦＰＧＡ实现。该方案简单可行,硬件资源消耗少,且能明显改善移动台接收机的性能。     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

比例-双信号动态矩阵控制

将动态矩阵控制与双信号对象相结合,可以得到双信号动态矩阵控制。双信号动态矩阵控制包括四个环节：预测模型,滚动优化,反馈校正和导前信号校正。但由于采样周期与导前区不匹配,当发生导前区扰动时过渡过程仍不理想。进一步在双信号动态矩阵控制的基础上引入比例调节器,形成比例—双信号动态矩阵控制。仿真结果表明,用该方法设计的蒸汽温度控制系统在跟踪设定值和克服扰动等方面都具有良好的控制品质。     

一种应用双端信息自同步校正的故障测距法

针对高压,超高压远距离输电线路,提出了一种应用双端信息自同步校正的故障测距法,该算法采用长线模型,计及了线路分布电容的影响,能够实时修正输电线路两端采样的相角差,从而避免了由于两端采样信息不同步而造成的测距误差,经过大量的数字仿真试验,其结果十分令人满意。     

OSC-PLS算法在近红外光谱定量分析中应用的研究

提出一种新的光谱预处理方法--正交信号校正,并将正交信号校正与偏最小二乘法相结合的OSC-PLS方法应用于固体含能材料中挥发份的定量分析.利用正交信号校正,对光谱数据进行预处理,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型.结果表明:用OSC-PLS方法建立模型与用传统偏最小二乘法所建模型相比精度明显提高,这对近红外光谱分析在该领域的应用具有重要的理论意义和实际推广价值.