一类控制系数有界的时变非线性系统的自适应鲁棒控制

针对一类带有有界控制系数和有界扰动的时变参数严反馈非线性系统, 将Nussbaum函数增益及光滑投影算法与自适应逆推设计工具相结合, 提出一种自适应鲁棒非线性控制方案. 在此方案中无需知道控制系数的符号, 以及时变参数和扰动的界. 借助Lyapunov函数及相关引理证明了所设计的自适应鲁棒非线性控制器能保证闭环系统中的所有信号全局一致有界. 可以通过恰当地选取设计参数, 保证系统具有任意指定的控制性能. 仿真研究证明了所提出算法的可行性和有效性.     

小波神经网络在基坑变形预测的研究与应用

针对一般小波神经网络存在的学习时间长,网络预测精度低的问题,提出了对网络输入层权值初始值进行归一化处理的优化方法,改进了原有小波神经网络。将改进后的模型应用于某市轨道交通1号线珠江路站深基坑水平变形预测中。监测结果表明,网络输出值与实测值吻合很好,优化后的小波神经网络收敛速度也更快;同时随着大量最新的监测数据输入到网络中学习,将使深基坑水平变形预测更加精确。     

时变漂角下USV直线路径跟踪控制器设计与验证

为了解决"蓝信"号无人水面艇在真实海洋环境中的直线路径跟踪的精确控制问题,在考虑到实际航行中存在时变漂角的情况下,设计并验证了一种基于LOS制导算法的无人水面艇直线路径跟踪控制方法。以"蓝信"号无人水面艇的操纵运动模型及辨识的参数为基础,将LOS制导算法与模糊自适应PID航向跟踪控制相结合,设计了一种考虑时变漂角的无人水面艇直线路径跟踪控制器,仿真结果验证了该方法的可行性。最后,通过蓝信号无人水面艇在大连海事大学凌水校区外部海域的实船实验,验证了该方法应用在实际工程中的正确性和有效性,降低了真实海洋环境下实际航迹跟踪过程中时变漂角对航迹跟踪控制精度的影响。     

OFDM-CDM系统的分析及研究

主要介绍了OFDM-CDM系统以及它在高速传输下与通常的OFDM系统的比较.OFDM-CDM系统将信号扩展到不同的子载波上,可以达到很好的频率分集的效果.该文详细介绍了OFDM-CDM系统以及对其有效的检测技术,并进行仿真.通过性能的对比,可以看出OFDM-CDM系统比一般的OFDM系统有很大的优势.     

建筑围护结构与暖通空调能量系统热力学基础研究

建筑暖通空调能量系统能耗是建筑能耗的主要组成部分,可以达到降低能耗、提升能源利用率的目的,该文开展建筑围护结构与暖通空调能量系统热力学基础研究,建立建筑围护结构与暖通空调能量系统热力学黑箱模型,对建筑内能量守恒关系进行分析,建筑围护结构与暖通空调能量系统最大理论功计算,基于模型的建筑围护结构与暖通空调能量系统热力学性能分析。通过研究可知,外部可避免损耗超过内部可避免损耗,应同时关注风冷热泵和其他部件造成的损耗,提升系统整体能量利用效率。     

基于数据密码子的异常入侵检测系统的研究

文章以基因工程中的基因密码子的作用机理作为理论仿真基础,利用生物免疫学中的一种全新的免疫模式——危险模式,来建立起一个基于数据密码子的系统调用异常入侵检测系统。该系统克服了传统免疫算法的计算规模庞大、特征复杂、自适应进化能力差等缺点。     

木素纳米粒子的制备及应用研究进展

纳米材料主要来源于化石原料,但由于化石原料的不可再生性,严重制约着纳米材料的进一步发展。生物质作为制备纳米材料的原料,具有来源丰富、绿色可再生的特点,其中木素是仅次于纤维素的自然界第二大可再生高分子聚合物,具有良好的生物亲和性。由木素制备的纳米粒子可替代部分有害的纳米材料广泛地应用在食品、生物医药、环境修复等领域,因此木素纳米粒子越来越受到人们的关注。本文对近年来木素纳米粒子的制备工艺及其在紫外防护、抗菌、药物运输等方面的研究进展进行了综述,旨在为木素高值化利用提供一定参考。     

舰载电视跟踪仪鲁棒自稳定控制

船体在海面上受风、浪、流的影响而发生周期性的横摇、纵摇和艏摇运动, 直接安装在甲板上的电视跟踪仪将跟随船体发生同样幅度的摇摆运动, 从而使视轴摆动, 造成电视图像模糊, 甚至丢失目标. 为了保证电视跟踪仪海上跟踪测量的平稳性和准确性, 基于惯性导航系统给出的横摇和纵摇位置数据, 建立了包含艏摇的完整的三自由度船摇自稳定数学模型, 并且在 Matlab 仿真环境中采用闭环增益成形控制算法进行了三自由度船摇自稳定系统的数字仿真, 结果表明所设计方法能够提高舰载电视跟踪仪的跟踪精度并使电视图像清晰.     

基于WT和MGFPE混合模式的船舶横摇运动长期预测

为了获得横摇运动在不同时间尺度下的演变规律,提出了利用小波变换和均生函数周期外推混合模式进行船舶横摇运动非线性时间序列长期预测的方法.该方法通过小波变换对横摇运动时间序列进行多分辨率分析,将原序列分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来,然后采用均生函数周期外推预报模式对这些准周期信号进行预报和集成.仿真结果表明,此方法能有效地提高预报长度,并能获得较高的建模及预报精度,该方法亦可用于其他非线性时间序列长期预测.