系统辩证论新议

系统辩证论是在批判还原论和机械论中诞生和发展的，这方面，在认识上还表现出不彻底、不深入、不完善性：阐述了系统辩证认识的一些新看法，在彻底相对传统科学上，提出系统辩证律——相对传统学科中传统事物（组分事物）与系统特征事物（统性事物）的对立统一律；在深入矛盾网络分析中，提出系统矛盾网络多维辩证律——纵向一分为二、横向一分为多、立体切向结构功能耦合辩证法；在实际辩证法运用中，提出系统矛盾两部分析法；它们共同构成系统辩证论体系。     

基于桥臂电流控制的风力发电并网逆变器研究

在大功率风力发电系统中,并网逆变器控制是实现电能转换与传输的重要环节。针对采用T型滤波器结构的风力发电并网逆变器,提出基于桥臂电流闭环结合前馈补偿间接控制逆变器并网输出电流的控制策略,并根据三相电压源型并网逆变器开关函数的数学模型进行了控制系统仿真研究。仿真实验结果证明采用该控制策略提高了并网逆变器的稳定性和动态性能,同时可以有效抑制并网节点输出电流中的电流谐波。     

管道低频涡流探伤的仿真分析及试验研究

首先介绍了涡流检测基本原理以及电磁场问题的三维有限元算法,在此基础上,讲解了三维涡流场有限元仿真的具体方法和步骤,并对分析过程中的一些关键环节作了详细的说明;接着针对一些典型的缺陷,尤其是缺陷深度渐变的坑状缺陷,进行了细致的分析和比较,得出了相位差随缺陷变化的大致规律;最后结合具体试验检测结果,相互对比,说明了仿真的正确性,并进一步为缺陷特征的提取提供了理论依据。     

基于鲁棒LS-SVM的ARMA时序模型研究

对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。     

一类两步方法的延迟依赖稳定性

讨论实系数延迟微分方程线性多步法的延迟依赖稳定性。重点致力于解析稳定区域和数值方法稳定区域的比较。对一类含有一个自由参数的两步方法，获得了数值稳定区域包含解析稳定区域的条件。数值试验证实了所获理论结果。     

风力发电和飞轮储能联合系统的模糊神经网络控制策略

针对于风力发电和飞轮储能联合系统,提出了一种新的控制策略。基于飞轮储能系统里矢量控制的感应电机,建立了系统的数学模型。在系统里,采用模糊神经网络控制算法实现直流总线电压的自动调整,达到稳定系统的直流总线电压的目的。仿真和实验结果证明,在风力发电和飞轮储能联合系统的能量控制过程中使用模糊神经网络控制算法实现了能量的快速存储和释放,起到了稳定系统电压的作用,取得了满意的控制效果。     

基于双尺度连续小波变换的二相编码信号识别

针对信号和噪声小波变换的模极大值在不同尺度上表现出截然不同的性质,提出一种利用粗细定位相结合的思想对二相编码信号奇异点实现精确定位的方法。该方法采用大尺度上的模极值点进行粗略定位奇异点出现的范围,并据此去除小尺度上的伪极值点,用小尺度上的模极值点精确定位奇异点出现的时刻。实验仿真比较了几种不同小波基函数下的算法性能,结果表明,该方法在采用db3小波基下对二相编码信号突变点的识别具有很好的效果。     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

MIMO系统的发射天线选择及自适应链路实现

针对多输入多输出(MIMO)系统信道低秩引起信道容量下降的问题,提出了一种依据信道状态信息进行发射天线选择的算法,并给出了以此算法为基础的VBLAST自适应链路的实现方法。发射天线的选择依据权系数的范数大小进行,该方法可以有效降低天线选择的运算量。仿真结果表明,该方法的选择效果逼近最大容量法的选择效果。自适应链路实现方法将发射天线数的确定和天线选择并行进行,保证了在所处通信环境下达到最大的空间复用系数。     

坦克稳定器状态补偿控制研究

基于状态观测、补偿理论，设计坦克稳定器控制系统。通过遗传算法优化控制器参数，结合Monte-Carlo随机试验方法，进行系统的性能鲁棒分析。动态仿真试验表明在考虑系统的本质非线性环节、高频低幅外扰的情况下，所设计的控制器比PI控制具有更高的精度，更小的超调量，比滑模控制具有更强的扰动抑制能力，并且克服了本质非线性环节的影响，具有快速随动、稳态无静差、扰动不敏感的性能。