变系数二阶线性微分方程的又一个新的可解类型

本文通过利用未知函数的线性变换和自变量变换,将一类变系数线性微分方程化成二阶常系数线性微分方程,从而得到变系数二阶线性微分方程的一个新的可解类型.     

气动人工肌肉位置控制策略

针对气动人工肌肉位置控制系统,提出了两层滑模的变结构鲁棒控制策略,控制器的推导基于李亚普诺夫稳定性理论.实验表明所设计的气动人工肌肉位置控制系统稳态控制精度可达到±0.2 mm,在负载质量和气源压力改变的情况下,稳态位置控制精度仍可达到±0.3 mm,实验结果证明了所提出方法的有效性和系统的鲁棒性.该研究为气动人工肌肉获得广泛的应用提供了理论依据.     

冷卷热处理生产调度模型的启发式算法

针对某钢铁公司冷轧厂热处理车间冷卷热处理生产调度中车间大、炉区小的实际状况,建立了以热罩和冷罩为机器,冷卷为工件的一类不允许等待的混合流水车间排序模型．利用参数排序策略,实现炉区之间冷卷的重新分配;利用值排序策略,确定新的热处理顺序,使得所有冷卷最长热处理时间最短．在此基础上开发的冷卷热处理生产调度系统正在冷轧厂试运行,目前系统运行稳定、速度较快、功能较强,预计每年可创直接经济效益5000多万元．     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

转动惯量中的微元取法讨论

当计算同一物体绕定轴转动的转动惯量时,选取不同的微元进行积分,得出不同的结果.本文选取不同的微元对同一旋转曲面(空心球壳)和旋转球体绕直径轴转动的转动惯量进行了计算,对结果进行分析比较,总结出求物体转动惯量时,微元取法的规律.     

分形理论在吉林西部干旱指数预测中的应用

干旱指数反映了气候的干旱程度,干旱指数的年际变化能够体现一个地区气候的演变.吉林西部降水不足,蒸发量大,干旱程度逐渐加剧.应用分形理论,首先进行了吉林西部1951-2003年共53 a干旱指数的R/ S分析,计算出Hurst系数,结果表明吉林西部的干旱指数在时间序列上具有显著的自相似性.在此基础上,应用连续变维分形模型预测了2004-2023年的干旱指数,结果表明该区气候将继续向干旱的趋势发展.     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

时变脉冲微分方程初值问题解的存在性

首先给出了脉冲微分方程初值问题的解与相对应的常微分方程初值问题的解之间的关系,然后利用常微分方程理论讨论了一类时变脉冲微分方程初值问题,并在相对较弱的条件下建立了解的存在性定理,所得解允许和某些Sk相遇多次,推广了相关问题的已有结果.     

农田渍害遥感监测方法研究应用进展

首先介绍了农田渍害的表现特征;其次根据监测原理,将国内外农田溃害遥感监测的主要方法分为地表指示标志法、地下水位反演法和与非遥感方法相结合的综合分析法,并分别对各类方法的原理、技术、适用范围及优缺点进行分析,发现各种方法均能解决特定的农田渍害监测问题,同时也存在着缺陷和局限性;最后,进行了总结并指出了两种潜在的遥感监测方...     

Backward‐in‐Time Selection of the Order of Dynamic Regression Prediction Model

We investigate the optimal structure of dynamic regression models used in multivariate time series prediction and propose a scheme to form the lagged variable structure called Backward‐in‐Time Selection (BTS), which takes into account feedback and multicollinearity, often present in multivariate time series. We compare BTS to other known methods, also in conjunction with regularization techniques used for the estimation of model parameters, namely principal components, partial least squares and ridge regression estimation. The predictive efficiency of the different models is assessed by means of Monte Carlo simulations for different settings of feedback and multicollinearity. The results show that BTS has consistently good prediction performance, while other popular methods have varying and often inferior performance. The prediction performance of BTS was also found the best when tested on human electroencephalograms of an epileptic seizure, and for the prediction of returns of indices of world financial markets.Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.