基于大数据技术的青少年移动端控制APP设计与实现

"基于大数据技术的青少年移动端控制APP"是一款为了防止青少年沉迷于移动终端的控制APP.它的前端采用Java语言开发,以Android7.0SDK为主要技术;后端主要采用SQLite嵌入式数据库作为后台数据存储.移动终端控制APP对移动端的软件使用情况进行记录,通过采用大数据技术中深度学习技术提取数据并画像,实现对移动端进行控制和管理.当青少年使用移动终端超过一定时间,屏幕就会自动锁屏.监护人也可以在此APP上设置特定的时间,到达时间后便会将移动终端自动关闭,即使距离隔得很远也可以直接控制玩移动终端的时间.     

一类非线性大系统分散自适应预设性能有限时间跟踪控制

研究一类非线性互联大系统的分散自适应预设性能有限时间跟踪控制问题.结合神经网络自适应技术、实际有限时间控制理论和预设性能控制方法,提出一种新的预设性能控制设计方法,以解决传统预设性能方法难以实现分散控制的问题.所设计的控制器能够保证大系统中各个子系统的跟踪误差被有限时间性能函数约束,在任意给定的停息时间内收敛到平衡点的一个给定的邻域内,且该闭环大系统的所有信号是实际有限时间稳定的.特别地,该停息时间与系统初始状态无关.两个仿真例子验证了所提出控制方法的有效性和优越性.     

基于Smith预估的自抗扰控制系统

纯滞后对象一直是自动控制和计算机应用领域的一大难题.常用的PID与smith预估相结合的方法,在预估不准确的情况下,不能取得较好的控制效果;而单一的自抗扰控制器在滞后时间较大的情况下,调节时间较长.针对大滞后对象提出了自抗扰控制器与Smith预估补偿器相结合的设计方案.通过仿真对比PID配合Smith预估补偿器及单一的自抗扰控制器的控制效果,表明自抗扰控制器与Smith预估补偿器的结合有效地改善了大滞后对象的控制效果,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力.     

XP也能时间控制

Vista的"家长控制"功能中有个"时间控制",可限定在指定时间内使用电脑。而在XP系统下,可以借助Net User命令来实现。     

“大系统控制论”的创立及其应用

<正>1引言本文为纪念钱学森先生的名著《工程控制论》出版60周年、总结我国工程实践中控制理论与方法的研究进展、展望控制理论与工程控制面临的挑战及未来发展方向而作.缅怀"工程控制论"学科的创建人、奠基人,世界名著《工程控制论》的撰写人,科学大师钱学森院士.当年的情景历历在目,记忆犹新.作者有幸在恩师钱学森先生的亲自关怀、指导、支持下,为了学习、继承、发展钱学森先生创立的"工程控制论",从20世纪70年代,研究"大系统理论"及     

自来水厂加氯自动控制系统的设计

针对加氯系统具有大滞后、变时滞的特点,提出一种通过建立清水池进出口余氯的动态模型、使用"串级系统 Smith预估补偿控制"的自动控制方案.在对自来水厂加氯系统的实际改造中,使用该方案取得了非常好的控制效果.     

一种大时滞系统的无模型自适应控制改进算法

利用无模型自适应控制（Model—freeadaptive control,MFAC）方法仅需要被控对象输入和输出数据,而不需要其他任何信息的优点。针对工业生产过程中普遍存在的大时问滞后的特点,提出针对未知模型的大时滞对象的无模型自适应控制改进算法（Improved MFAC on Large Time—delay System,LTDS-IMFAC）。在改进算法中,在基本无模型自适应控制算法的基础上引入了带有滞后时间的输入变化率的约束项．以此来减小大时间滞后对整个控制过程的影响。通过MATLAB仿真试验证明了改进算法对于大时滞系统的控制具有较好的有效性。     

时滞系统神经网络逆控制研究

为了改善大时滞对象的控制效果,提出一种带时滞时间辨识的神经网络逆控制系统。利用自适应线性元件与BP网络相结合,辨识对象的时滞时间及不含时滞环节的模型,再对不含时滞的模型构造神经网络逆,并选择合适的参考模型使逆模型的输出平滑。将训练好的逆模型作为控制器,与被控对象串联形成开环控制,有效避免了闭环控制可能引起的不稳定。仿真结果表明,该控制策略能够实现系统快速平稳的输出,且能够克服时滞时间及参数变化引起的不良影响,与Smith预估控制器相比,具有较好的鲁棒性及抗干扰能力。     

针对大滞后系统的改进内模控制算法研究

针对工业过程中较难控制的大滞后系统,提出了一种改进内模控制的方法.方法首先引进导引曲线解决系统快速性与超调之间的矛盾,然后再引进被控对象的参考模型与给定滞后,将导引输出与参考模型取偏差作为控制回路A,再将给定滞后与被控对象取偏差作为控制回路B,最后再基于内模控制的原理分别针对回路A与回路B设计内模控制器,在将二者控制器的输出取和作为总的控制器.上述方法解决了在大滞后系统的情况下传统内模控制很难取得良好的控制效果,并改善了传统内模控制下稳态时间较长的缺点.最后将上述方法与传统PID结合Smith预估控制及传统内模结合Smith预估控制的控制效果进行对比.仿真结果表明,所提控制方法可以有效地改善大滞后对象的控制效果,提高了系统的鲁棒性和抗干扰特性.     

大时滞系统时间协调参数调整控制策略

针对大时滞系统难以实现闭环稳定控制的问题,引入脉冲响应等效系统的概念,提出时间协调参数修改控制算法.该算法由两部分组成.一是通过时间协调原则修改控制器的输出;二是利用脉冲响应等效系统来修改控制器的参数,使脉冲响应等效系统和大时滞系统匹配,跟踪被控制对象参数变化产生自适应性,保证控制系统精度和稳定性.并用于氧化铝生产过程碳酸化分解工序,将原来手动操作开环控制改为闭环控制,提高了分解率和产品的合格率.该控制算法是递推算法,计算量小,便于在线实现.     

大时滞不确定系统的滞后时间削弱与自抗扰控制

针对具有变时滞、变参数和扰动的大时滞不确定系统的控制问题,本文提出了滞后时间削弱与自抗扰控制方法,综合应用了前馈控制、反馈控制和自抗扰补偿控制.为了提高系统的稳定性,在前馈控制器的设计中采用了系统的边界模型确定控制器参数取值范围;采用系统边界模型输出与系统实际输出的动态加权和作为反馈控制器的输入.为了提高系统控制的性能,自抗扰补偿控制回路的设计基于标称模型的补偿控制器.理论证明和仿真结果表明,所提出的方法是有效的,其在具有模型参数变化、滞后时间变化和外部扰动情况下,能保证系统的稳定性和良好的控制性能.     

基于BP算法的无模型自适应迭代学习控制

为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入"拟伪偏导数"概念,给出了般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点,提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案.仿真结果表明,该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性.     

Smith预估时间补偿用于玻璃溶液恒温控制

在玻纤生产环节中,玻璃溶液的恒温控制是一个难点。提出把Smith预估时间补偿算法用于玻璃溶液的恒温控制,并且使用西门子S7-200 PLC来实现此算法。实践表明,使用Smith算法,提高了玻纤生产环节中玻璃溶液温度控制的精度,控制效果令人满意。     

针对大时滞过程下的改进内模控制方法研究

针对工业过程中较难控制的大滞后系统,提出了一种改进内模控制方法.该方法首先引入滞后时间削弱环节来降低滞后对系统的影响,然后在设定值之后增加导引过渡过程解决系统快速性与超调之间的矛盾,最后再基于内模控制的原理设计控制器.该方法解决了传统Smith预估控制等方法在被控对象模型预估不准确的情况下很难取得较好控制效果的问题,并...     

Hadoop MapReduce短作业执行性能优化

Hadoop MapReduce并行计算框架被广泛应用于大规模数据并行处理.近年来,由于其能较好地处理大规模数据,Hadoop MapReduce也被越来越多地使用在查询应用中.为了能够处理大规模数据集,Hadoop的基本设计更多地强调了数据的高吞吐率.然而在处理对短作业响应性能有较高要求的查询应用时,Hadoop MapReduce并行计算框架存在明显不足.为了提升Hadoop对于短作业的执行效率,对原有的Hadoop MapReduce作出以下3点优化:1)通过优化原有的setup和cleanup任务的执行方式,成功地缩短了作业初始化环境准备和作业结束环境清理的时间;2)将首次任务分配从"拉"模式转变为"推"模式;3)将作业执行过程中JobTracker和TaskTrackers之间的控制消息通信从现有的周期性心跳机制中分离出来,采用即时传递机制.最后,采用一种典型的基于MapReduce并行化的查询应用BLAST,对优化工作进行了评估.各种不同类型BLAST作业的测试实验表明,与现有的标准Hadoop相比,优化后的Hadoop平均执行性能提升约23%.     

基于双模糊控制器的液压舵机伺服系统动态仿真

为了解决飞机舵机在实际使用过程中的非线性因素,建立了液压舵机伺服系统的数学模型并设计了一种双模糊控制器;该控制器利用"粗调"模糊控制器实现系统快速响应,利用"细调"模糊控制器满足系统准确性要求;运用Simulink对系统模型进行仿真;仿真结果表明,双模糊控制与PID控制、P控制相比,使系统的调节时间缩短了0.4s,受到干扰后再次稳定的时间提高了0.16s,使系统具有更好的快速性和抗干扰能力,为解决实际中的不确定使用因素提供了一种思路。     

一种通用学习网络自适应算法及其在预测控制中的应用

针对黑箱过程的辨识与控制,本文提出了一种选择通用学习网络(universal learning network,ULN)节点间延迟时间参数的自适应算法,并将其应用于对控制对象中的纯滞后参数的辨识．将通用学习网络与PID控制器相结合,应用于包含大滞后的系统的模型预测控制(model predictive control,MPC)中．仿真结果证明通用学习网络能够有效地辨识被控对象的纯滞后时间,并能够作为预估器应用于模型预测控制系统中．     

时变大滞后过程的仿人智能模糊控制

目前大滞后过程的控制问题仍然是公认的难题,并且许多被控过程都具有时变特性,即参数或结构随时间和环境的变化而改变,这更加大了控制的难度。通过深入分析仿人智能控制和模糊控制的优缺点,充分利用模糊控制不需要被控对象的数学模型、抗干扰能力强、鲁棒性好,和仿人智能控制抗滞后性强的优点,各取所长,提出了一种适合于时变大滞后过程的仿人智能模糊控制方案,并指出了其设计思路和步骤。仿真结果证明了该方案具有较好的动静态响应特性和较强的鲁棒性,为解决时变大滞后过程的控制问题提供了一种可行的方法。     

基于时间最优的快速平息区间扰动的紧急直流功率控制策略

为了快速平息交直流互联电网的区间扰动振荡,基于等值两机两区域系统推导了2阶振荡系统的时问最优紧急直流功率支援控制策略.首先采用时间最优控制将相点快速驱动到平衡点附近,然后采用非线性控制对相点进行平衡点镇定控制.为消除直流功率的跃变和高频非线性"颤振"及防止"超调"现象,对开关曲线作了改进,并根据控制相平面推导实现最少次开关切换的直流功率控制量.最后通过仿真验证了该策略的有效性.     

基于Backstepping的飞行控制系统设计

现代无人机多采用多操纵面设计,这样使其性能有很大的提高,但是同时也导致了飞机控制系统设计复杂度的增加.尤其在其大迎角飞行时,是一个非线性、时变、耦合的多输入多输出(MIMO)系统,这更增加了控制系统设计的复杂度.文中针对这个问题,提出了一种基于Backstepping(回推控制)的控制律设计方法,克服了传统增益调参法需要纵横向解耦、参数切换等缺点,且具有调节时间短、超调量小、鲁棒性强和易于工程实现等优点.将无人机迎角、侧滑角和滚转角速度作为被控指标设计控制律.通过对某型无人战斗机进行飞行控制律的设计分析,得到了满意的控制效果