泵作透平发电系统设计及PID参数整定

为了解决泵作透平发电系统运行不稳定的问题,提升发电品质,以泵作透平的运行特点及布置方式为研究对象,推导了泵作透平发电系统稳定运行的条件,设计了一套泵作透平发电控制系统.通过对系统中阀控模块、透平模块及同步发电机模块的数学模型分析,建立了系统基于Matlab的数值仿真模型,利用正交试验的方法优化确定了系统的PID控制参数.试验结果表明:当永态转差系数为0.02、暂态转差系数为0.45、缓冲时间系数为7.0、加速度时间系数为0.3时,系统具有良好的响应特性.     

基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法

针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题, 提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法. 采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化, 并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象, 以加快收敛速度. 实验结果表明, 该算法有效缓解了振荡现象, 加快了算法的收敛速度.     

柔性联结配重系统同步升降控制研究

钢丝绳联接的配重升降时,其同步控制对速度、响应、精度和平稳性等指标要求很高,且宽负载工况下,定参数PID难以满足控制要求.本文首先设计了变基准主从策略作为底层策略,实现系统设计的最大升降速度和精度.其次提出一种变参数PID自适应控制方法.该方法将参数Kp、Ki、Kd,按照整定规则作为代价项引入偏差目标函数,用于元启发算法适应度计算.对于搜索到的参数组(Kp、Ki、Kd),当代价项较小时,目标值较小,适应度较大.因此,算法能自适应整定参数以获得最小偏差值.分别采用遗传和粒子群算法进行实时参数整定、偏差优化和同步追随,并与定参数PID进行同步效果比较.仿真结果显示:变参数PID自适应控制方法适应宽负载工况,其精度、响应以及稳定性指标全面优于定参数PID.基于变基准策略的PID参数自适应控制方法能够实现大惯性系统的快速、稳定同步升降.     

一类求解约束离散不适定问题的积极集随机迭代方法

许多科学和工程领域的应用问题都可以归结为线性离散不适定问题的求解。考虑大规模带盒子约束的线性离散不适定问题的求解,提出一类基于积极集策略的随机内外迭代方法。基于积极集策略的内外迭代法在外层迭代上更新积极集和对应的非积极集,并采用投影算子,将不在可行域中的数值解分量投影到可行域边界上,同时在内层迭代上采用Krylov子空间方法求解无约束子问题。提出一类积极集迭代法,在内层迭代上采用高性能随机算法,依照概率分布选取子问题系数矩阵的列进行更新,并利用Armijo下降准则对迭代步长进行选择,这样就可以保证目标函数值随着迭代步数的增加而单调下降。在图像复原问题的数值实验中,验证所构造算法的高效性。在偏差准则的收敛条件下,新的积极集内外迭代法所利用的计算量、迭代步数和CPU时间都比前人提出的算法更少。     

中国共产党百年抗灾回顾：基于制度优势的分析

 中国共产党成立100年来,带领中国人民与频发的自然灾害进行了艰苦卓绝的斗争,并取得了显著的抗灾减灾成效。从中国共产党百年来对灾害成因认知变化的历程出发,梳理了百年来中国抗灾体制的变迁史,并在此基础上提炼总结出了中国共产党百年来在抗灾救灾中所拥有的独特制度优势,即对口援建模式、军民协同模式、以人为本,生命至上理念以及广泛的国际协作实践。在中国共产党的重视及引领下,中国正在经历从救灾到应急管理,再到风险管理的理念变迁,未来将更多地体现出科技应灾及多元治灾的重要性,中国特色社会主义制度将成为未来应急管理及风险治理取得显著效能的不竭源泉。     

面向多目标参数整定的协同深度强化学习方法

多目标控制参数联合优化整定是自动化系统保持高效、稳定运行的关键问题,强化学习常用于建立自动化调参智能体,代替人工完成参数整定. 针对现有方法使用固定权重将多个优化目标线性组合为单目标,训练具有固定调参知识的单智能体模型,导致实际目标关系受环境影响与先验不符时,智能体无法感知并做出适应性决策调整,限制参数整定效果的问题,提出一种面向多目标参数整定的协同深度强化学习方法. 该方法利用离线仿真学习目标整定知识建立多个Double-DQN智能体,在线建立整定效果反馈,感知目标实际关系并调整智能体协同策略,实现有效的多目标参数整定. 列车自动驾驶参数整定实验结果表明,方法对停车误差、舒适度两个目标整定效果良好,能自适应不同车轨性能且可持续优化,实用价值大.      

转换高校图书馆服务方式,适应高等教育发展

<正>图书馆的生存与发展是以社会对文献信息的需求为动因的.这种需求是随着社会的发展而不断变化的.图书馆的服务方式、服务水平也正是在努力适应不断发展的需求中得到发展和提高.随着我国市场经济体制的逐步建立和完善,要求高等学校在办     

关于定积分近似计算及误差估计的一种新方法

本文从概率角度给出了定积分近似计算的一种新方法，并给出了确保近似计算误差不超过ε时等分积分区间数ｎ的一个新估计式。     

Hellmann—Feynman定理及其应用

本文主要讨论了Ｈｅｌｌｍａｎｎ—Ｆｅｙｎｍａｎ定理在求解量子体系力学量平均值和体系能级等问题中的优越性，并就将其应用到定态做扰理论的情形进行探讨；提出了在类氢离子体系中所遇到的困难．