刚性航天器的预定义时间滑模控制

针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m.     

火山岩圈闭识别描述方法及其应用

中国沉积盆地内火山岩分布广泛，松辽、准噶尔及四川等盆地不断取得重大突破与发现，火山岩已成为我国油气勘探的重要领域之一。松辽盆地长岭断陷发育火石岭组和营城组火山岩，是油气增储上产的重要领域，但其勘探成效直接取决于对火山岩圈闭的识别与刻画成果。与碎屑岩圈闭相比，火山岩圈闭成藏条件要求更为苛刻，储层条件、侧向及顶底板封堵条件是控制火山岩圈闭有效性关键要素。在解剖已发现火山岩油气藏基础上，通过攻关研究，提出了火山岩体刻画和火山岩储层的描述是火山岩圈闭识别的重点。以火山岩岩性圈闭为例形成了火山岩岩性圈闭识别描述“五步流程”，并实际应用于龙凤山鼻状构造带。钻后结果表明，火山岩岩性圈闭与钻前认识整体一致，圈闭落实可靠，验证了火山岩岩性圈闭识别描述技术方法的有效性，推进了长岭断陷火山岩的油气勘探，对国内其他盆地火山岩油气勘探具有一定的指导应用价值。      

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

煤矿罗茨鼓风机的安装使用与故障分析

对罗茨鼓风机的特点、结构和工作原理进行了论述,对其安装使用与故障维修进行了归纳总结.在新型罗茨鼓风机的设计中,提出了一种由偏心孤和圆线曲线组合的三叶转子齿剖面,其在对新齿轮廓进行几何模型的基础上,提出了螺旋齿轮廓,并对啮合螺旋三叶进行了比较研究.结果 表明,新的螺旋齿轮廓可以创造更大的气流,降低鼓风机压力的峰值.     

关于电子压力计校准中引入温度校准的探讨

随着电子压力计在油水井测试中的广泛应用,仪器相应的周期校准工作尤为重要,是保证仪器录取资料准确性的先决条件。我们通过电子压力计在日常校准、现场应用遇到的问题进行分析和实验,对影响电子压力计压力校准准确度的误差来源进行分析,确定温度准确度及恒温时间是产生误差的一个重要因素,压力计温度的准确性是决定压力的准确性的前提。     

精准识别关键问题,快速提升移网用户满意度

针对江苏联通移动网络用户满意度相对落后的现状,江苏联通对低感知用户进行深度剖析,精准识别关键问题,将移动网络五大类问题作为主要矛盾进行重点攻坚,从问题分析、方案制定、动作实施以及效果检查等多维度制定全流程的问题管控措施,通过开展"U悦"行动推进方案落地,力争实现移网用户感知提升和移网满意度评分提升的目标.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

机械设备故障规律及运行趋势预测方法综述

对于机械设备的故障运行问题,技术人员应当深入研究机械设备的故障规律,并研究出运行趋势的预测方法,从传感器的检测时间间隔与使用数量等方面加以深入的研究。本文介绍了机械设备运行状态的故障预测方法,并将机械设备运行状态的故障预测方法总结为三个步骤,分别是数据获取、处理与设备寿命预测,结合这些内容,提出了关于机械设备故障运行的一些方法,旨在为相关技术人员提供参考依据。     

基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

基于灰色模型与ARIMA模型的股票价格预测

以三只股票的历史数据作原始序列,建立了GM(1,1)模型与ARIMA自适应过滤组合模型.分析两种模型的应用场景,并以ARIMA模型为基础建立股价反转判断模型.实验证明,所建立的模型在短期内的拟合、预测与反转判断效果较为理想.