固定时间扩张状态观测器下的四旋翼飞行器滑模控制策略

针对滑模控制中系统状态接近滑模面后存在的抖颤现象,提出一种基于固定时间扩张状态观测器(FTESO)的二阶滑模控制策略.首先,设计全驱动子系统及欠驱动子系统的控制结构中的二阶滑模控制器;然后,通过FTESO对内部的参数不确定及外部扰动进行观测,在一定时间上限内收敛到观测值,利用观测值对控制器进行补偿,从而减少甚至消除抖颤现象;最后,通过李亚普诺夫函数保证设计的四旋翼飞行器系统的闭环稳定性,并进行仿真实验.结果表明：文中提出的控制策略具有优越性.     

基于双通道残差网络的泥石流沟谷孕灾风险预测

云南作为泥石流受灾最严重的省份之一,每年均会遭受重大损失。为了应对这种突发性灾害,本文基于DCHNNet(dual-channel hybrid neural network)提出了一个基于双通道的改进残差结构的卷积神经网络——双通道残差网络(two-way residual network, TWRNet)。该网络能够广泛应用于泥石流沟谷图像的潜在危险性排查,实现泥石流灾害的预警。TWRNet首先采用切片的方式对数字高程(digital elevation model, DEM)数据和遥感数据分开处理,并使用改进的残差结构进行特征提取;然后将特征进行融合,并使用通道注意力机制SE(squeeze-and-excitation networks)模块进行通道增强;最后给出泥石流沟谷的分类结果。在训练过程中,本文使用了交叉熵和焦点损失构成的联合损失函数。实验结果表明,TWRNet在泥石流沟谷识别方面达到了最高89.28%的识别率和87.50%的召回率,模型性能良好。使用图像学习沟谷特征的方法来进行泥石流孕灾沟谷的识别是可行的。     

CuO/MIL(Cr,Cu)复合材料的制备及其类芬顿催化降解苯酚性能研究

采用水热煅烧法合成CuO/MIL(Cr, Cu)非均相类芬顿催化剂,对CuO/MIL(Cr, Cu)复合材料进行了XRD、FT-IR、SEM、XPS、BET等表征,结果表明CuO均匀分散在金属有机框架MIL(Cr, Cu)的表面。对不同催化剂催化降解苯酚的性能进行比较。结果表明,当催化剂用量为0.3 g/L,H₂O₂浓度为50 mmol/L,pH=6,初始底物浓度为30 mg/L时,CuO/MIL(Cr, Cu)复合材料对苯酚的降解效果可达100%,降解效果优于CuO、MIL-101(Cr)。通过自由基猝灭实验和EPR测试等证明·OH是催化体系主要的活性自由基,并给出其可能的催化降解机理。CuO/MIL(Cr, Cu)复合材料可在近中性条件下降解酚类污染物,具有良好的应用前景。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

适用于DC/DC 变换器的预测函数控制优化策略

针对使用预测函数控制(Predictive Function Control, PFC)的 DC / DC 变换器在负载切换时产生的扰动对变 换器响应速度有较大影响的问题,提出通过设计观测器观测扰动来优化预测函数控制算法的控制效果;相对于其 他提高系统抗扰动的方法,通过设计观测器来提高变换器抗扰动的方法的优点是实现简单、优化后控制效果好等; 设计 Luenberger 观测器对负载切换时产生的扰动进行观测,将观测值反馈给预测函数控制算法进行最优化分析, 并结合仿真结果对目标函数进行调整,优化后的目标函数能更好地响应扰动并尽快达到稳态;最后将优化后的控 制算法与 PI 双闭环控制方法进行比较,结果显示优化后的控制算法在受到扰动后比双 PI 控制方法动态性能更 好,实现了应对负载切换时提高系统动态性能的目标,增强了 DC / DC 变换器的抗干扰能力;优化后的算法只考虑 了负载切换时的扰动对于系统其他方面的扰动没有考虑进去,可以通过设计整个系统的观测器来进一步提高 DC / DC 变换器抗扰动的能力。     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

考虑应力集中的吊车梁多轴疲劳寿命预测

钢结构吊车梁在工业建筑中被广泛应用,应力集中的存在导致几何不连续位置在复杂应力下服役.借助有限元法分析吊车梁应力-应变状态,确定危险点位置,并提取应力、应变分量;以应变能密度作为损伤参量并以最大平面为临界面,基于能量准则建立临界面位置数值计算方法,结合有限元结果给出吊车梁临界面位置;考虑吊车梁在非对称载荷下服役,借助Goodman方程进行平均应力修正,并结合Q355D钢近似S-N曲线计算疲劳寿命.该方法考虑了应力集中处多轴应力对疲劳损伤的影响,可以为复杂应力下几何不连续钢构件的疲劳寿命评估提供新方法.     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.