空气水两相段塞流的跟踪模拟及试验研究

分析了前人提出的段塞跟踪模拟方法的优缺点 ,根据液塞头部的加速压降和入口液塞长度分布特征对段塞跟踪模型进行了改进。采用面向对象技术 ,实现了水平和倾斜管道段塞流的跟踪模拟 ,并与多相流试验环道的空气水试验数据进行了对比。模拟结果表明 ,当不考虑加速压降时 ,用跟踪模型预测的压降低于实测值 ;当考虑加速压降时 ,用跟踪模型预测的压降高于实测值。在管道上固定位置测出的压力信号符合正态分布 ,管道上某一固定点处液塞头部和尾部的速度分布也符合正态分布。当不考虑气泡尾波作用时 ,液塞长度沿管线增长较慢 ,分布形状无变化 ;但是考虑气泡尾波作用时 ,在入口附近液塞长度平均值增长较快 ,统计分布沿管轴向呈对数正态分布。     

大型建设项目总进度纲要的编制与跟踪管理

大型和超大型建设项目建设内容十分复杂,而在工程进度要求上又往往十分紧迫,因此在项目的建设前期编制一份指导整个工程建设的总进度规划十分重要.结合笔者大型建设项目总进度纲要编制和跟踪管理的实践,对建设项目总进度纲要的概念、内容、编制和跟踪管理方法进行了详细的分析论述.     

椭圆偏振谱学法研究Ni(OH)2/NiOOH电极的性质

应用现场椭圆偏振光谱技术并结合循环伏安法。研究了镍电极表面Ni(OH)2与NiOOH的相互转化，以均匀膜模型拟合实验数据获得表面膜厚度的变化规律，采用以光学参量变化速率(Vop)为参数的椭圆偏振光谱方法能直接反映出体系的特征．Vop参量与表面膜厚度的变化率间存在密切关系,Vop反映了电极表面表面膜厚度的变化率．     

预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。     

一种基于特征跟踪的图像稳定方法

根据摄像机透视投影模型，通过提取特征点进行摄像机的运动估计，提出一种基于FMA(frame—to—mosaic algorithm)的补偿方法，该方法针对图像连续帧间晃动幅度较大的情况，通过均值滤波合成当前帧及其前几帧的运动进行补偿，实验结果表明该方法有较好的稳定效果，而且能够做到实时处理。     

无速度传感器异步电动机极低转速下的矢量控制

在较低转速下,对异步电机转子磁通位置的观测比较困难,因此在定子边注入与电机控制量无关的高频信号,是提取转子磁通位置信息的有效方法之一。为此,该文分析了异步电机高频脉振信号注入下的电机模型,得到了异步电机同步参考坐标系下的阻抗不对称的特点,提出了磁通跟踪的方法,通过检测高频脉振信号注入时的响应电流,来观测转子的磁通位置,并以此为基础实现了无速度传感器异步电机极低转速下的矢量控制。实验结果表明,该方法在异步电机极低转速(包括零速)下能准确地观测出转子磁通位置,对电机的参数和负载变化具有鲁棒性,并且能够在零速时输出额定转矩。     

基于自校正与线性跟踪的自适应控制系统

提出一种新的自适应控制方法──基于自校正与线性跟踪的自适应控制．从系统的输入／输出完全跟踪的目标出发，根据对象的动态模型，导出自适应控制器的调节模型．对象模型的参数，采用速推最小二乘法在线估计．仿真结果表明，本系统具有对象参数变化的自适应能力．这种控制系统比较适用于被控制参数变化较慢的生产过程．     

双四象限探测器位置自适应测量新模型

为了得到最佳的动态跟踪性能，提出了最小二乘向量机与矩阵光学相结合的建模方法，建立了双四象限探测器在激光跟踪光路中的全新测量模型，该模型可实现对探测器参数的自适应测量．相对于以往的数学模型和测量方法，该模型具有清晰的物理含义，更符合研究对象的工作机理．使用该模型可获得更完整的测量样本，消除了测量中的“死点”和“坏点”，对位移量测量的不确定度为1μm，最大误差在原研究基础上减小了3μm，系统也省去了多维高精度的测量和机械调整系统．这一模型同时为三维小角度测量提供了一个快捷的技术途径．     

不确定Liu混沌系统的动态面跟踪控制

针对一类含有常参数不确定性及外部干扰的Liu混沌系统的跟踪控制问题,采用动态面控制方法设计了一个新颖的非线性自适应鲁棒跟踪控制器。该方法由于在逆推设计过程中结合使用了一阶低通滤波器,从而避免了因“微分项的膨胀”而引起的算法复杂性。理论分析及仿真结果均表明所得到的控制器能够保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近期望跟踪轨迹,且对不确定性具有良好的适应性及鲁棒性。     

Target tracking based on frequency spectrum amplitude

1 .INTRODUCTIONIn target tracking, attribute parameters can beused to i mprove the performance of data associa-tion. The probabilistic data association ( PDA)which employ the attribute enhance the capabilityof data association and i mprove the performancefor target tracking. The method of PDA is per-formedin the environment of high signal to noise(SNR) generally and the SNRis in excess of 10dB.But the SNRinthe actual environment is lowerthan 10 dB commonly . When SNRis below0 dB,…