具有马氏相依和维修有优先权的线性相邻2/n(F)可修系统

研究了一个线性相邻2/n(F)可修系统.假定每个部件的工作时间和维修时间均为 负指数分布,且故障部件能够修复如新,但系统中的部件是马氏相依的.利用广义转移概率的 定义和关键部件优先维修的规则,求得了该系统的状态转移概率.当n已知时,获得了该系统 的一些重要的可靠性指标.     

Lebesgue-p范数意义下区间可调节的变增益加速迭代学习控制

为加快迭代学习控制律的收敛速度,针对线性时不变(LTI)系统,以PD-型学习律为例,提出一种区间可调节的具有指数加速的迭代学习控制算法.首先,根据每次学习效果确定下一次迭代需要修正的区间并在该区间内修正控制律增益;然后,在Lebesgue-p范数意义下分析所提出算法的收敛性并给出其收敛条件;最后,通过理论分析表明,收敛速度主要取决于被控对象、控制律增益、修正指数和学习区间的大小.在相同仿真条件下,与传统算法相比,所提出算法具有更快的收敛速度.     

载铁颗粒活性炭的制备及其表征

本文以废活性炭为原料,氧化铁为添加剂,通过高温煅烧的方法制备载铁颗粒活性炭（IOC-GAC）.结果表明,IOCGAC制备的最佳工艺参数为：煅烧终温为900℃,升温速率为6℃·min-1,m（氧化铁）/m（废活性炭）为4：6,恒温时间为0.5h,所得产品的比表面积达630.5m2·g-1,收率为50.9％.对其进行SEM,IR,XRD表征分析,结果表明活性炭的表面负载了一层致密的铁氧化物,且主要以α-Fe、Fe3O4或γ-Fe2 O3的形态存在,饱和磁化强度高达66.247 emu·g-1.     

管理、技术分久必合

中国连锁经营协会首届CIO峰会的主题是“CEO vs CIO”,如果以笔者的视角来回看这个8年前的会议主题,不如叫“管理VS技术”。因为有些CEO们还不会认可CIO这个职位,还把信息化认为是为管理服务的技术手段。     

同步发电机带恒功率负载稳定性分析

针对同步发电机带恒功率负载的系统稳定性问题进行了研究.说明了交流恒功率负载和直流恒功率负载的不同,给出了交流恒功率负载的小信号模型;在忽略阻尼绕组和电枢绕组中诸变压器电势的前提下,推导了同步发电机带恒功率负载系统的小信号传递函数,在此基础上得到系统的稳定工作条件;推导出同步发电机带恒功率负载系统精确状态空间方程,并利用Matlab绘制出不同负载情况下系统的稳定工作区域.得出结论:恒功率负载会导致同步发电机系统运行不稳定,提高系统输出电压和在一定范围内增加输出滤波电容值都可以使系统稳定件得到有效改善.     

一种基于轨道均匀分布的混沌遗传优化算法*

提出一种轨道均匀分布的混沌遗传优化算法。根据logistic映射概率密度分布,得到轨道均匀分布的反三角函数logistic映射。结合遗传算法,构造混合混沌算法。该算法在混沌优化区间等概率搜索子空间,克服了logistic映射优化算法对优化区间边缘进行大概率搜索的缺点,从而有效地提高搜索速度。仿真算例表明了该方法的可行性和反三角函数logistic映射的应用前景。     

无人机全电式自主刹车系统滑模极值搜索控制

常规主动刹车系统采用在线辨识跑道特征的算法,但仍需依赖摩擦模型先验知识,难以应对复杂跑道工况.为克服上述问题,提出一种滑模极值搜索控制策略并应用于无人机全电式自主刹车系统.考虑电动作动机构非线性特性,建立系统的状态空间模型并合理简化为严格反馈形式,采用超扭曲算法估计结合系数的梯度,结合反馈线性化控制律得到刹车压力参考值,证明此控制作用下可实现对未知最优滑移率的渐近跟踪.采用反演控制的思想设计无抖振滑模控制器实现对参考刹车压力的跟踪.利用Lyapunov方法获得系统的渐近稳定性条件并分析控制参数对系统的影响.半实物仿真试验结果表明控制策略的有效性.     

浅谈公共计算机房智能化管理

本文从公共计算机房现状,使用过程中存在的一些问题,讨论公共计算机房的管理模式,以及如何运用计算机技术、网络技术、校园一卡通等技术智能化管理公共计算机房,提高管理效率等方面进行探讨.     

支持向量机的参数优化及其在故障诊断中的应用

针对支持向量机分类器的参数优化问题,提出了一种基于混沌遗传算法的参数选择方法。采用轨道均匀分布的反三角函数Logistic映射产生优化变量,等概率搜索优化区间,克服了Logistic映射优化算法对优化区间边缘进行大概率搜索的缺陷;利用混沌的遍历性产生初始群体,对部分适应度较差的个体进行混沌寻优,解决了遗传算法的早熟和收敛问题。将该方法应用于无刷直流电机功率变换器开关管开路故障分类器中,实现了分类器参数优化。结果表明,该算法是可行、有效的。     

基于相似日负荷修正算法的短期负荷预测

为实现准确、快速预测电力系统短期负荷的目的,综合考虑气象、日类型和时间对负荷的影响,提出了基于相似日负荷修正算法的预测模型.首先建立相似度量化模型,具体用灰色关联分析法计算气象相似度,兼顾"近大远小"和"周期性"原则来量化时间相似度,二者乘积作为总体相似度,依此选取若干相似日;然后基于"日类型"和"时间跨度"修正相似日负荷;最后用加权平均法预测负荷.短期负荷预测的实例结果表明了该算法的可行性.