考虑模型参数不确定性的航天器姿态机动控制

针对具有参数不确定航天器大角度姿态机动的非线性控制问题,提出一种分散保性能控制律。研究刚性航天器大角度机动中航天器姿态控制问题时,忽略挠性模态对其的影响。在对具有参数不确定航天器进行建模的前提下,对模型的性质进行了描述。利用反馈线性化方法将航天器姿态动力学模型变换成三个部分进行分散控制器的综合,设计保性能控制律对航天器模型中参数不确定性进行抑制。由于引入保性能控制律,在补偿参数不确定性的同时还能够满足系统性能指标的要求。仿真实验结果表明,所设计的控制律能保证航天器在不确定性的影响下,精确完成大角度姿态机动,验证了方法的有效性。     

随机机动目标拦截中的多模型自适应估计算法

针对随机机动目标末端制导拦截问题,提出了一种快速有效的多模型自适应估计算法。该算法充分挖掘了单元滤波器组对应假设空间的特殊结构,引入聚合和剪裁手段简化了传统多模型自适应估计算法。为有效处理非线性,不敏卡尔曼滤波器被用于设计依赖假设的单元滤波器。为满足应用要求,给出了该算法的数值鲁棒实现方法。仿真结果验证了所提出算法的有效性。     

"互联网+"背景下高职教师信息素养构建与评价研究

"互联网+"背景下对高等教育的教育模式以及教育理念等均造成了显著影响,只有提升高职教师信息素养才能在当前环境下实施更好的教学,如不解决高职教师信息素养构建与评价的问题,则会影响教师队伍的建设,贻误现在提高教师综合素质的时机。为此,本文针对高职教师信息素养构建与评价展开研究,探讨在互联网优势下如何通过汇聚各类优势资源促进教师素养的提高即如何进行高职教师信息素养评价体系的建立。     

核电站反应堆中子通量密度的一种预测控制方法

利用核电站反应堆中子动力学系统的单位阶跃响应数据，得到了该系统的非参数模型。提出了一种中子通量密度恒值问题的预测控制方法。与其于精确模型的控制方法相比，该方法不必苛求模型的具体形式，实时控制的计算量小、跟踪调节性能好、鲁棒性强、能消除不可测干扰。通过与状态反馈控制方法的仿真比较，验证了这种控制律的有效性和优越性。     

核动力堆热功率跟踪系统的自校正模型算法控制

针对核动力堆控制系统这一带不确定参数及干扰的复杂非线性系统 ,本工作用自校正模型算法控制原理提出了一种动力堆热功率跟踪控制的方法。该方法克服了一般多步模型算法控制律所存在的由于模型估计不准或模型参数大幅度变化引起系统动态特性和控制质量变坏的缺点。通过仿真 ,将本方法与一般多步模型算法控制相比较 ,结果证明了该方法可使系统具有更强的鲁棒性和更好的动态品质。     

基于逆系统方法的非线性系统变结构控制

针对一类可化为简约形式的非线性系统，基于非线性系统的逆系统理论，讨论了实施变结构控制的问题．通过对降阶的模型引入动态补偿器．来实现整个系统的部分线性化．在此基础上，设计了变结构控制的切换函数，并对滑动模态进行了讨论．     

汽轮发电机氢气系统数学模型的建立

在汽轮发电机工作过程中，氢气用来冷却发电机转子．在机组启动过程中气体置换是一个动态过程．本文避开复杂的流体力学方程，为２００ＭＷ仿真机建立了简化的氢气系统数学模型，调试结果表明该模型逼真度很高．     

汽轮发电机转速和负荷同时跟踪的一种控制方法

经典的汽轮机调节系统在实现功率跟踪负荷的同时会不可避免地引起转速的变化，从而引起电网频率的变化。该文应用线性系统极点配置方法，提出一种既能使汽机功率跟踪负荷，同时又能对汽机转速按指令曲线进行控制的新方法。用这种方法设计的调节系统能省去二次调频的环节。计算机仿真结果证明文中所提方法的正确性和有效性。     

Modelling missile motion system using neural networks

omTheaPPearanceofneuralnetWorkshasprovidedanefficientthelforthemedellingofcomplexnonlinearsys-teInS.Therefore,itisveryimpoItanttoprobeandresearehintothealgorithIns,metheds,andpropeniesofneuralnet-woIks.BritishBillingsaimedatthedIawacksofbackproPagation(BP)method,putforwardanewmethednamdpedchveerrormethodwhichtakesadVantageofthetraditionalparamtersestimationmeansforlayeredfor-waIdnetwoIkinl99l.ThismethodreflectSmanymeritSsuchasraPidconvereencesPeedandhighpredictiveprecision['].Gaincooff…     

一种在线建模的新方法及其在汽轮机密封油冷却系统仿真中的应用

提出了一种适用于非线性系统结构和参数估计的新方法．用变遗忘因子的最小二乘法辨识参数导出了准则函数与参数估计一起进行递推计算的方法,进而实现对模型结构的确定．结构确定中采用了ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解方法,大大降低了计算量．对电站仿真中的汽轮发电机密封油冷却系统的辨识结果表明,该方法可以有效地确定多项式和样条函数模型结构,参数辨识的结果满足工程要求．