快速污泥处理装置的压力自适应设计

针对油田生产中悬浮细颗粒污泥处理难的实际情况,介绍了研制的适用于石油石化企业的快速污泥处理工艺.由于在实际应用中浓度变化和工人操作可能造成浓缩段流道堵塞的现象,基于PLC技术设计了一套压力自适应系统.该系统可以实现压力变化的自动识别、系统流程的自动切换和自动恢复,可以根据需要设定压力限制范围、时间节点和动作顺序.该套压力自适应系统的实现为快速污泥处理装置的安全稳定运行提供了保证.这一方法也为今后环保设备模块化配置时的系统安全提供了解决途径.     

基于FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适应阈值控制换相滤除了换相过程...     

智能天线与多用户检测的联合抗干扰模型构建

联合抗多址干扰技术是目前移动通信技术研究的热点.将智能天线与多用户检测技术相结合可抑制相干干扰,改善系统的误码率性能,提高移动通信系统的有效性与可靠性,优化无线资源的利用率.提出了采用智能天线接收后进行多用户检测的CDMA系统模型,并引入基于LMS算法的自适应滤波器来消除窄带干扰.Matlab软件仿真结果表明,联合抗干扰模型较好地提升了误码率性能.     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

《中国科学：数学》出版庆贺陆善镇教授75华诞专辑

《中国科学:数学》2014年第44卷第5期正刊出版庆贺陆善镇教授75华诞专辑,本期共刊登16篇论文.这是《中国科学:数学》首次为国内数学家出版庆贺华诞专刊.陆善镇,1961年毕业于华东师范大学数学系,同年分配在北京师范大学数学系任教.1980—1982年赴美国St.Louis华盛顿大学做访问学者.1983年5月晋升为教授,1984年1月获博士生导师资格.1992—1994     

二阶广义自治Birkhoff系统的全局稳定性

利用Liapunov函数法和Кpacoвcκий方法研究二阶广义自治Birkhoff系统的全局渐近稳定性.首先给出该系统Liapunov函数V的形式,然后证明了Liapunov函数对时间的导数V与矩阵F(a)的关系,进一步给出了判断该系统全局渐近稳定性的命题,最后举例说明结果的应用.     

基于自适应理论的可升降减速带设计

常规道路减速带在降低车速保证交通安全的同时,也存在设置不规范、易造成车辆损害、乘客舒适性差等缺点,为减少减速带设置带来的负面影响,提出一种基于自适应理论的可升降减速带。该减速带可根据车速信息及对驾驶员行车意向的识别,反馈调节减速带的升降状态。采用双翼型液压升降结构,可将软态减速带的机械能转化为电能,实现能源存储利用。该减速带奖"慢"罚"快"的工作原则,可在保障通行安全的前提下,将车辆损害、噪声污染降至最低,提高交通稳静化水平,体现了智慧交通的公平性。结果表明,该减速带在提高交通安全、改善驾驶行为、改善交通环境等方面效果显著。     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式．从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法．经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信息和波形都有较好的恢复作用,克服了均值滤波及中值滤波法造成原信号边缘模糊的缺陷．该方法可推广到其它信号的处理,具有一定的理论意义和实用价值．     

推广的Fibonacci链的态密度

用实空间重整化群方法研究了最近邻相互作用下推广的 Fibonacci 链的性质,计算了 Green 函数的精确解,给出了该系统态密度的计算方法。     

含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪

针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。