直流串激电机速度的滑模控制

讨论直流串激电机的速度控制问题.应用综合方法建立了电机的非线性模型,从理论上推导了滑模控制律,并用仿真和实验验证了其有效性.为实施控制设计了一个用于观测电机负载转矩的Luenberger观测器和一个角加速度估计器;为了减小由于执行中采样造成的稳态误差,提出了一种带有附加PI控制器的改进的滑模控制律.实验结果表明改进的滑模控制律的控制效果明显优于普通PID调节器和普通的滑模控制律.     

基于改进PSO算法的连铸二冷过程优化仿真

连铸小方坯二冷过程优化是在实现二维传热建模和数值求解的基础完成的。冶金准则的多目标性,模型数值离散化大的计算量以及凝固相变存在引起模型求解的非线性,导致传统优化方法搜索效率低下。采用粒子群算法优化连铸二冷过程。为加强局部搜索能力,引入混沌序列对陷入局部极小点的惰性粒子重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并且快速搜寻到最优解。仿真结果表明,改进的PSO算法有更好的搜索效率,取得了较好的效果。     

无线激光打靶系统设计

为了提高适应性和实用性,设计了一种新型的无线靶枪分离型激光打靶器。该打靶器采用无线发送技术,把信息通过无线发送模块发送出去,接收系统再通过无线接收模块把信息取出,再用汉字显示屏和实时显示系统显示打靶信息,并可用计算机实时显示打靶者的成绩,具有精度高、能自动判断、显示环数、方位等特点。介绍了该打靶系统的基本工作原理,并对硬件和软件的设计作了详细分析。     

环的广义幂级数扩张的若干性质

研究环R的以严格偏序么半群S为指数集的广义幂级数扩张[[RS,≤]].讨论R为c-可换环、R为p-环时,广义幂级数环[[RS,≤]]具有的性质.指出商理想(I:J)的扩张[[(I:J)S,≤]]与扩张的商理想([[IS,≤]]:[[JS,≤]])之间的关系.     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

串联电池组电压转换电路的研究

分析了现有串联电池组电压转换电路方案存在的问题,提出了一种基于三极管的电压转换电路,分析了电路原理,进行了仿真和试验.结果表明该电路具有较高的转换精度,且成本低、重量轻、体积小,是电动自行串联电池组电压测量的有效解决方案.     

道路交通事故预测模型的构建与应用

利用多种交通事故预测方法构建了事故预测模型,并编制了相应的计算机软件。软件的实际应用表明对道路交通事故实施有效预测,在交通事故的预防、系统规律的模拟、控制以及对交通安全系统的评价等方面有着重大意义。     

无模型映射学习控制算法的研究

提出一种基于无穷级数映射的无模型学习控制算法，将往复运动的复杂非线性控制问题映射为傅里叶空间内有限个调节器设计问题，与一般基于被控对象模型的控制算法相比较，该方法无需巳知系统的内部结构与参数，而仅需了解系统的实际输入输出及系统的期望输出，是往复运动精确轨迹跟踪的一种较为理想的控制算法，给出了算法的推导及其收敛性的理论证明，并给出了仿真结果。     

一种基于小波网络的混沌时间序列判定

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定-预测算法.     

长记忆向量时间序列的非线性协整关系研究

系统地描述了向量序列之间协整关系产生的原因，指出系统内部存在长期均衡机制和吸引子是协整关系存在的根本所在。在线性协整基础上，对系统内部存在的非线性协整关系进行了深入分析，给出了长记忆非线性向量时间序列中存在的非线性协整关系定义，在协整关系研究中，引入了分形理论，从不同的角度解释了非线性时间序列协整关系及其长记忆性存在的原因，指出协整吸引子分形结构反映了系统的长期均衡的耗散能和吸引力，拓展了原有协整问题的内涵。