大型公共项目融资风险与控制研究

在大型公共项目的运作过程中,融资已经成为解决资金缺口的主要手段。笔者在界定项目融资结构、项目资金流量及其内涵的基础上,通过建立定量模型,从融资比例、建设工期和项目收益率三个方面对大型公共项目运作中的融资风险进行了分析,并通过算例对该模型进行了验证。     

汽车自适应巡航系统中电子节气门的精确控制

在改装的捷达GTX轿车上研究ACC系统中电子节气门的控制策略.在控制方法中综合应用了多种PID算法,针对直流力矩电机机械特性对控制策略进行了优化,通过单片机的输出比较通道产生PWM以控制电机.通过实验台和实车试验,证明基于该控制策略开发电子节气门控制器的控制效果良好.     

基于PID神经网络自动换挡过程油门调速

提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植入ECU,进行发动机调速实验.实验表明,PID神经网络有响应速度快、鲁棒性好、收敛特性好的特点,提高了车辆的自适应能力.     

固定位宽乘法器的量化误差补偿方法及电路实现

为了减小乘法器量化噪声对认知无线电信道检测性能的影响并节省芯片面积,提出一种高精度的固定位宽基-4Booth(FBB-4B)乘法器结构.该乘法器的截断部分被分为保留、自适应补偿和常数补偿3部分.常数补偿部分的量化误差补偿值合并到自适应补偿部分,根据自适应补偿部分进位状态的编码产生自适应量化误差补偿值,并设计了补偿进位生成电路.相较于截断部分全部采用自适应补偿的乘法器,FBB-4B乘法器的自适应补偿部分所包含的部分积位数较少,使得自适应补偿部分的量化误差减小,从而提高了该乘法器的精度.仿真实验表明,FBB-4B乘法器的精度比其他同类乘法器的精度提高了约13%,比理想基-4Booth乘法器的面积减少了30%左右.     

电化学免疫传感器中生物活性物质的固定方法研究进展

电化学免疫传感器由于具有高选择性、高灵敏度等特点,在医疗、环境检测和食品分析上应用越来越广泛.近年来,关于电化学免疫传感器的性能和检测方法的优化研究也越来越多.本文主要介绍了当前电化学免疫传感器研制中的核心技术即生物活性物质的固定方法的一些研究成果.     

随机比例方程的波形松弛方法

将波形松弛方法应用到随机比例方程.在分裂函数满足单边Lipschitz条件和全局Lipschitz条件下,给出波形松弛方法的误差估计,该误差估计说明此方法是超线性收敛的.完成收敛速度的数值实验,验证了所得理论的正确性.     

带固定效应半变系数面板数据模型的约束岭估计

研究带固定效应的半参数变系数面板数据模型在参数部分附加约束条件下的估计问题,结合Profile最小二乘估计和岭估计,分别建立模型参数部分和非参数部分的约束岭估计量,并给出参数部分约束岭估计量的均方误差和大样本性质。     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

船用锅炉水位模糊免疫自适应PID控制器及仿真

在常规PID控制器的基础上,结合生物免疫反馈机理,引入免疫PID控制算法,进而基于模糊控制理论,设计出一种模糊免疫自适应PID控制器.其中,用模糊免疫反馈P控制器在线整定PID控制器的比例增益,用模糊控制器调整PID控制器的积分时间常数和微分时间常数.并将此控制器应用到船用锅炉水位控制系统中.仿真结果表明,控制器具有很好的快速响应特性和较高的鲁棒性.     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。