无粘结全预应力砼梁预应力损失的贝叶斯估计

提出了用于无粘结全预应力砼梁中预应力损失检测的贝叶斯概率法。研究了预应力筋在转动约束下自由振动特征,求得频率方程,以等效刚度的形式实现其在有限元中的建模。考虑测试结果的噪声影响和结构参数的随机性,利用自适应的马尔科夫链蒙特卡罗抽样技术(AM—MCMC)对梁的有限元模型进行了模型修正,构造出不相关的结构参数样本序列。在获取其后验分布统计特征的基础上预测了梁预应力损失的分布范围。数值模拟结果表明:AM—MCMC抽样技术确保了样本序列的混合能力。选择适当的抽样间隔可以减小样本序列之间的自相关性。对于不同的预应力水平,预测的预应力损失统计均值和试验值之间误差均小于6%。     

微波均衡器中微调螺钉的作用研究

微波幅度均衡器是由吸收型同轴谐振腔作为其基本结构单元多级级联实现,谐振频率主要通过改变腔长和探针插入深度来调节,同时改变微调螺钉也能影响谐振频率.论文从理论上阐述了微调螺钉对同轴谐振腔谐振频率的影响程度,在电场占优的地方,螺钉插入越深,降低谐振频率;反之,在磁场占优的地方,螺钉插入越深,增大谐振频率.并利用HFSS软件仿真子结构谐振腔的电磁场分布,从而确定微调螺钉的位置.根据微调螺钉对谐振频率影响的规律,采用补偿调试的方法还能减小温度对谐振频率的影响,同时,微调螺钉还能抑制寄生模的产生.     

网络视频流自适应拥塞控制技术的研究

针对当前IP网络拥塞控制问题,提出了视频流自适应拥塞控制技术,同时建立了实现该技术的框架.此技术综合了UDP与 TCP的传输特性,能够对网络拥塞进行自适应控制,同时将该技术应用在一个端到端的视频传输系统中.实验结果表明,在实时性要求高的应用上可以为视频流提供良好的传输质量.     

一种改进的自适应算法及其在语音增强中的应用

对基于累积误差准则和基于共轭梯度的自适应算法进行了讨论和比较,分析了各自的特点,在此基础上提出了一种改进的自适应算法。改进算法可以在保证算法稳定的前提下提高算法的收敛性能。将改进算法应用于基于自适应干扰对消的语音增强实验,结果表明,与原有算法相比,改进算法能够使含噪语音的信噪比有较大改善。     

基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法

为了克服常数模算法收敛速度慢.稳态误差大的缺点,利用分数间隔盲均衡器的优点,分析了过采样的分数间隔盲均衡器理论,提出了一种基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法.该算法以分数间隔盲均衡器为第一级,以波特间隔盲均衡器为第二级,由归一化常数模算法对两级均衡器权向量进行更新,用水声信道对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,分数间隔盲均衡器的性能优于波特间隔盲均衡器;高采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能优于低采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能,而且级联盲均衡器总是优于单级的分数间隔盲均衡器.     

基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP这样大型复杂的网络系统的拥塞问题,考虑系统中存在的不确定因素是未知非线性的情况,设计了一种采用自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法基于网络模型的特殊性,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑动模面,并基于线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑动模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能实现准确的跟踪目标队列长度,避免网络拥塞的发生。     

半主动油气悬架精确线性化自适应LQG控制

针对油气悬架的非线性特性,建立了矿用汽车1/4车辆半主动油气悬架动力学模型.利用微分几何原理,实现了非线性模型精确线性化;为克服动态系统的不确定性,采用了自适应LQG控制策略.根据矿山路面的实际要求,采用了层次分析法确定LQG控制器各性能指标的加权系数.仿真结果表明层次分析法易于加权系数的合理选择;半主动油气悬架自适应LQG控制能够有效降低车身振动,较被动油气悬架显著提高了平顺性和操稳性,有效地提高了在矿山路面的行驶安全性.     

无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

一种遥感影像混合噪声二阶去除方法

遥感影像去噪对于影像后续的使用和研究具有重要意义。高斯噪声与椒盐噪声是影像中常见的噪声,目前的去噪算法对于这类混合噪声普遍存在去噪效果不佳、去噪后影像边缘模糊等缺点。针对以上问题,本文提出了一种遥感影像混合噪声二阶去除方法。该方法第一阶段是在DnCNN网络框架的基础上引入扩张卷积来增加网络的感受野,便于在遥感影像中提取更多的特征信息;同时在深卷积层后引入DropoutLayer层构建降噪模型,以防止网络出现过拟合,简化训练难度,然后使用该模型对影像进行初步降噪。为进一步提高初步降噪结果的影像质量,有效去除混合噪声中的椒盐噪声,保留更多的影像边缘细节及纹理特征,该方法第二阶段是在自适应中值滤波的基础上采用最近邻域像素加权中值替换原滤波窗口中值,对初步降噪结果进行二次处理,得到遥感影像混合噪声最终去噪结果。为验证算法的可行性和有效性,本文进行了遥感影像去噪实验及去噪影像边缘检测实验。分析实验结果,无论从主观视觉还是客观评价指标上进行对比,本文提出的方法对于遥感影像混合噪声去噪效果优于传统去噪方法,并且能够较好的保留影像边缘细节及纹理特征,获得更清晰的影像结果。     

基于有限时间干扰观测器的改进模型水下机器人自适应鲁棒容错控制

针对无人水下机器人（unmanned underwater vehicle ,UUV）工作中存在的执行器故障,在系统不确定性与外界干扰下,提出一种基于有限时间扰动观测器（finite time disturbance observer ,FTDO）,并结合改进模型的自适应鲁棒容错控制方法。一方面,FTDO能在有限时间内对外界环境干扰进行估计;另一方面利用滑模控制加上径向基神经网络（Radial Basis Function Neyral Network,RBF） 的万能逼近特性,建立带有执行器故障的输入补偿;其中改进模型的引入解决了系统不确定性导致的输入饱和,提高了稳定性与鲁棒性;其次采用一种新型的双幂趋近律使滑模量在更短时间收敛到稳态误差界内;仿真与水池实验结果表明了所提方法相对于滑模控制有着更好的容错效果。