随机利率和通货膨胀下DC养老金的鲁棒最优投资策略

针对通货膨胀、随机利率、随机薪酬和模型不确定性影响下的确定缴费(Defined Contribution,DC)型养老金的鲁棒最优投资策略问题,首先假设市场是由无风险资产、滚动债券以及股票3种资产组成,给出这3种资产以及随机薪酬的动力学公式;然后通过消费者价格指数刻画通货膨胀的水平,应用伊藤公式,得到通货膨胀环境下3种资产价格以及随机薪酬的动力学公式;接着应用Girsanov定理,得到新测度下随机利率、3种资产以及随机薪酬的动力学公式,并得到养老金账户的财富过程;最后在期望效用最大化的原理下,应用随机控制理论求解HJB方程(Hamilton-Jacobi-Bellman equation),得到了DC养老金的鲁棒最优投资策略;通过数值分析得出通货膨胀对鲁棒最优投资策略的影响。     

新型交直流电流表设计

系统以AT89C51系列单片机为控制单元,介绍一种以ACS712霍尔电流测量芯片为测量工具的新型电流测试方式,系统电流测量范围为0～5 A,且具有结构新颖、电路简单、测试精确、生产成本低廉和体积小巧等优点,特别适合应用于工业、商业和通信系统等各个领域的高精度交流或直流电流测试.     

电趋肤效应机理与应用

比较研究了电趋肤效应机理及电趋肤效应的应用问题,讨论了静电趋肤效应和电流趋肤效应（直流电趋肤效应和交流电趋肤效应）,分析了直流电趋肤效应和交流电趋肤效应机理上的差别,分析了高压交流输电和高压直流输电的优缺点.认为静电趋肤效应是由于外电场对处于场中导体内负电荷做功,使之在晶格势场中的能态升高,从而分布在导体的外表面上;直流电载流子在横向电场和磁场共同作用下产生趋肤效应;交流电载流子除了与直流电载流子具有产生趋肤效应相同的原因外,还会受到感应电场的作用,能态升高后产生趋肤效应,因此交流电趋肤效应明显强于直流电趋肤效应.正因为如此,现代发展起来的高压直流输电较高压交流输电更节省电能.     

基于Quanser的直流调速系统半实物仿真

针对直流调速系统,基于MATLAB/Simulink、Wincon软件环境搭建了实时控制平台。在该平台上,把实际控制对象引入仿真回路,通过Quanser的RTX(Real-Time eXtension)把设计的Simulink控制模块转化成可执行代码并实时地自动下载到Wincon中,在Wincon软件中可以实时观察实验结果。实现了直流调速系统的内模控制,该控制方法设计简单,并且只有一个控制参数,实验结果表明,与传统方法相比内模控制器具有更好的控制性能。     

膜厚对柔性ZnO∶Ga透明导电薄膜结构和电学性能的影响

室温下采用直流磁控溅射法在PI衬底上制备出具有优异光学性能的ZnO∶Ga透明导电薄膜.研究结果表明,制备了具有C轴择优取向的六角纤锌矿结构的多晶GZO透明导电薄膜.讨论了薄膜厚度对PI衬底上制备ZnO∶Ga薄膜的结构、表面形貌和电学性质的影响.实验数据表明,一定同质缓冲层可有效降低薄膜应力,改善薄膜性能,所得GZO薄膜厚度为129nm时,电阻率具有最小值3.2×10-4Ω.cm.     

BLDC位置伺服系统的离散滑模输出反馈控制

研究了有界不确定离散时间系统的输出反馈滑模控制设计问题。提出一种基于多速率采样输出反馈和幂次函数趋近律的离散滑模控制方法,并将研究结果用于设计无刷直流电机位置伺服系统。该方法仅需已知位置信号即可完成位置伺服系统的设计。理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器可以消除系统抖振,并使伺服系统具有良好的跟踪能力和强鲁棒性。     

大截面六分裂导线的滑车悬挂新方法

对国内900mm2六分裂导线采用3×"一牵2"方式的滑车悬挂方式进行了分析和改进。使用专门研制的三轮放线滑车挂架,使铁塔每极悬挂3个三轮放线滑车的布置和悬挂方式变得简单,将绝缘子、滑车进行同步安装和悬挂,减少了施工安装环节,提高了张力架线的总体施工效率,保证了铁塔的良好受力,为后序紧线施工和附件安装操作提供了方便。     

高压直流牵引供电网的初步研究

目前我国电气化铁路广泛采用工频单相交流制,伴随着我国铁路高速重载化的发展和电气化铁路规模的扩大,尤其是客运专线的发展,暴露出了许多问题。文章通过对杂散电流、弓网系统使用寿命等分析,采用高压直流牵引供电(DC35kv)可以很好的解决这一疑难问题,在以后将被应用得越来越广泛。     

直流电法技术在矿井防治水中的应用

介绍了矿井直流电法超前探测技术的原理与方法,并以晋城凤凰山矿北翼探巷矿井直流电法探测为例,分析了矿井直流电法在探测巷道前方岩层富水区中的应用。通过井下探放水钻孔及实际揭露资料验证,该方法探测采掘工作面前方富水位置和范围是非常有效的物探方法之一,能为井下水害预报和防治提供可靠依据。     

基于BP神经网络的直流电机PID控制系统研究

以直流电动机为控制对象,建立数学模型,并在传统PID的基础上结合神经网络算法,充分利用神经网络自学习功能,实现对PID参数的实时在线自整定.克服了PID控制参数难以确定和控制过程无法随环境等变化而自适应的缺点,体现了神经网络较好的智能性与较强的鲁棒性.利用Matlab软件进行仿真研究,结果表明神经网络PID较传统PID更精准,更具适应性,控制效果优越.