二维线性连续—离散型系统理论在迭代学习控制中的 …

针对线性连续控制系统,利用二维线性连续－离散型系统理论设计了一种新型的迭代学习控制方案,并给出了这种迭代学习控制规律收敛的条件,说明二维线性连续－离散型系统理论在迭代学习控制中的应用是成功的。     

非线性系统的自适应模糊调节器的设计与分析

对于未知的非线性系统 ,利用误差滤波方法 ,提出了一种自适应模糊调节器的设计方法 .根据模糊系统的逼近性质 ,非线性系统可以表示为线性参数化模型加上一建模误差项 .当建模误差项满足线性增长条件时 ,分析了算法的鲁棒性 .利用李亚普诺夫稳定性理论 ,证明了算法的全局稳定性 ,并且系统的状态收敛于零的某一邻域内     

拟线性双曲方程的两种Blowup机制

对于一般的初值，拟线性双曲方程不一定存在整体经典解，若不存在整体经典解，则解在有限时间内blowup。主要考虑几种特殊的Burgers方程，讨论其经典解的存在区间以及解发生blowup时，几何blowup与常微blowup之间的先后顺序。     

输液速度自动测控系统

针对人工点滴输液方式测量和控制输液速度的不方便，研制智能输液速度测控系统。采用光电传感原理实现对液滴的测量，并利用调制解调技术消除环境光干扰。用单片机实现输液速度计数和显示，以及输液结束时自动报警。使用智能输液速度测探系统将使输液更方便和安全。     

一次表面热交换器的优化设计分析

根据一次表面热交换器(PSHE)的结构特点和流动传热规律,应用优化理论建立以结构质量、传热系数和压力损失为目标函数,以流道几何尺寸和流速为独立设计变量的PSHE多目标优化设计模型,利用线性加权和法将多目标向量极值问题转化为单目标标量极值问题,编程求解该优化数学模型.算例表明,优化设计分析方法可以避免板片几何尺寸选取的主观因素,获得最优性能的最佳设计.寻优分析有助于获得先进紧凑的一次表面换热器部件和高效的热动、化工联合装置.     

面向五轴加工的双NURBS曲线插补算法

采用双NURBS曲线进行五轴联动直接插补来基本消除非线性误差的方法,给出以双NURBS曲线模型进行恒定进给速度插补的算法.将该算法与传统的线性插补方法产生的非线性误差进行了仿真分析,结果表明,该算法能有效控制非线性误差,使五轴数控系统具有高速复杂轨迹运动控制能力.     

基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法

为了改善标准的微粒群优化算法(SPSO)的性能,给出一个新的速度更新策略——局部收缩策略,且把信赖域技术引入PSO算法中进行惯性权重的动态调整,提出一个新的微粒群优化算法——基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法.新算法(NPSO)保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.利用10个测试函数测试新算法的性能,并分别与SPSO、与混沌相结合的微粒群算法(PSOC)、具有被动聚集的微粒群算法(PSOPC)、SPSO的全局版本及带有收缩因子的微粒群算法(CPSO)比较,实验结果表明,新算法(NPSO)大大地改善了实例测试函数的表现.       

分片线性逼近在电厂机组负荷分配中的应用

机组负荷优化分配是电厂提高经济效益的一种重要手段,已经成为经济调度领域内非常受关注的研究课题．针对该问题中机组发电费用为凸函数的特点,利用分片线性逼近技术建立了一种新的0—1线性混合整数规划模型．该模型既保证了求解的精度,又避免了非线性混合整数规划问题难以确定全局最优解的缺点．文章最后用一个具体的数值仿真例子说明该方法的有效性．     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

一类线性模型回归系数的广义平衡LS估计及其性质

在Zeller平衡损失思想的启发下,对误差协方差阵为非单位正定阵的线性回归模型提出了一种新的参数估计标准,得到了回归系数的广义平衡LS估计及其性质。